AI 编程 Agent 能把 Bug 修掉之后，我反而开始担心另一件事
最近一直在折腾 AI 编程 Agent。
刚开始用的时候，我跟大多数开发者一样，最关心的无非就是几个问题：Bug 能不能找到，代码能不能改对，项目能不能跑起来，速度到底比我自己写快多少。
但用得越多，我现在越来越觉得，这些可能都只是第一阶段的问题。
真正把 Agent 放进一个稍微复杂一点的项目以后，我开始在意另一件事：
它说“改好了”，我凭什么相信它？
这个问题不是说我不相信模型能力，而是正常开发流程里，本来就不存在一句“改好了”直接结束的情况。
同事给我提 PR，我都会看 Diff；改了核心逻辑，我会问为什么这么改；涉及数据库、权限、事务，我可能还要顺着调用链再看一遍。
结果轮到 AI，很多时候反而变成：
已完成修改，共修复 3 个问题。
然后就没了。
说实话，这种交付我是不太敢直接合的。
我现在看 Agent，会先看它能不能把过程留下来
最近看到一次 XunOPC 和 WorkBuddy 的同模型实测，我觉得里面有一个点挺值得聊。
不是谁多修了一个 Bug，也不是谁快了几十秒，而是“可追溯”。
比如 Agent 改完代码以后，我至少希望看到：
- 到底动了哪些文件；
- 每个文件具体改了哪几行；
- 为什么选择这个方案；
- 中间查过哪些代码、调用过什么工具；
- 如果判断错了，能不能直接撤回。
这其实和我们平时做 Code Review 没什么区别。
区别只是以前 Review 的是人写的代码，现在 Review 的是 Agent 写的代码。
我甚至觉得，以后 Agent 越强，这部分反而越重要。
因为一个只能改十几行代码的 Agent，出了问题你自己扫一眼就知道了。以后它一次改几十个文件、跨几个模块，甚至自己连续执行几个小时，你再让人从结果倒推它中间干了什么，成本会非常高。
Diff 可能会变成 AI 编程里最重要的界面之一
以前我觉得 AI 编程产品最重要的是聊天框。
现在我反而觉得，Diff 很可能比聊天框更重要。
聊天框解决的是“我要它干什么”，Diff 解决的是“它到底干了什么”。
这两件事完全不是一个层级。
尤其是 Agent 开始自己读项目、找问题、修改多个文件之后，我最怕的已经不是它漏改，而是它顺手改了一些我根本不知道的东西。
所以我现在看到那种可以按文件展开 Diff、逐行看修改前后、发现有问题直接撤销的设计，会觉得比再多一个“自动修复”按钮有意义得多。
因为这才符合真正的软件开发流程。
AI 可以写，AI 可以改，但最后代码要不要进去，决定权还是应该在人手里。
还有一个我以前没太在意的东西：执行回放
Diff 能告诉我“改了什么”，但有时候还不够。
比如一个事务 Bug，最后代码可能就改了十几行。
真正有价值的是：Agent 为什么没有选另一个更简单的方案？它先看了什么？排除了什么？最后为什么做这个判断？
如果这些过程完全消失了，Review 的时候其实还是只能猜。
所以我现在越来越喜欢“执行过程可以回放”这个思路。
它不只是给开发者看的。
以后 Agent 真正进企业，这东西还会涉及审批、审计、责任边界。
出了问题之后，总不能大家围着一句“这是 AI 自动生成的”研究半天。
谁让它执行的、它看了什么、调用了什么、改了什么、最后谁确认的，都应该留痕。
我现在反而不太追求 Agent“全自动”
前两年大家都喜欢讲一句话：以后 AI 可以自己把整个项目做完。
现在真用了以后，我对“全自动”这三个字越来越谨慎。
不是做不到，而是软件开发本来就不应该只看最终结果。
代码能跑，只能证明一部分东西。
尤其权限、支付、审批、数据库、生产环境这些地方，我宁愿 Agent 多给我一些证据，也不希望它很自信地告诉我：
“放心，已经处理好了。”
所以我现在判断一个 AI 编程 Agent 好不好用，标准已经慢慢从：
它能不能替我写代码
变成了：
它做完以后，我敢不敢 Review，敢不敢合，出了问题能不能查。
能写代码的模型会越来越多，能修 Bug 的 Agent 也一定会越来越多。
但如果 AI 真要从“编程辅助工具”变成一个可以接任务的工程角色，我觉得最后拼的可能不是谁更会写。
而是谁能让人放心地把事情交给它。
这可能才是 AI Agent 真正进入工程团队之后，要补的那一课。
