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很难用语言来形容人工智能在过去两个月里给编程领域带来的巨大变化：这种变化并非循序渐进，也不是像以往那样“一切照旧”，而是直接发生在去年12月。虽然其中存在一些特殊情况，但我认为，编码代理在12月之前基本上无法正常工作，而自那以后则基本可以正常工作——这些模型的质量、长期稳定性和持久性都显著提高，它们能够轻松应对大型、耗时的任务，其影响之大，足以对传统的编程工作流程造成极大的冲击。
举个例子，上周末我为家里的摄像头搭建了一个本地视频分析仪表盘，于是我写了这样一条任务：“这是我的DGX Spark的本地IP地址和用户名/密码。登录，设置SSH密钥，安装vLLM，下载并测试Qwen3-VL，设置一个用于推理视频的服务器端点，搭建一个基本的Web界面，测试所有功能，用systemd进行配置，记录一些运行中的注意事项，最后写一份Markdown报告给我。” 任务执行了大约30分钟，期间遇到了各种问题，我上网搜索解决方案，逐一解决，编写代码，测试，调试，配置服务，最后生成报告，一切就这么完成了。我什么都没做。这一切在三个月前可能还只是个周末项目，但现在，你启动它之后，只需30分钟就能搞定。
因此，编程正变得面目全非。你不再像计算机发明以来那样在编辑器里敲代码，那个时代已经过去了。你现在启动的是人工智能代理，用*英语*给它们布置任务，然后并行管理和审查它们的工作。最大的挑战在于如何不断提升抽象层次，最终搭建出能够高效管理多个并行代码实例的、配备所有必要工具、内存和指令的长期运行的协调器。目前，通过顶尖的“代理工程”所能实现的巨大收益令人振奋。
它并不完美，需要高层次的指导、判断、品味、监督、迭代以及提示和想法。在某些情况下，它的效果远胜于其他情况（例如，尤其适用于那些定义明确且可以验证/测试功能的任务）。关键在于培养直觉，将任务分解得恰到好处，以便交接那些运转良好的部分，并在其他方面提供帮助。但依我之见，软件开发远未恢复到“一切照旧”的水平。
举个例子，上周末我为家里的摄像头搭建了一个本地视频分析仪表盘，于是我写了这样一条任务：“这是我的DGX Spark的本地IP地址和用户名/密码。登录，设置SSH密钥，安装vLLM，下载并测试Qwen3-VL，设置一个用于推理视频的服务器端点，搭建一个基本的Web界面，测试所有功能，用systemd进行配置，记录一些运行中的注意事项，最后写一份Markdown报告给我。” 任务执行了大约30分钟，期间遇到了各种问题，我上网搜索解决方案，逐一解决，编写代码，测试，调试，配置服务，最后生成报告，一切就这么完成了。我什么都没做。这一切在三个月前可能还只是个周末项目，但现在，你启动它之后，只需30分钟就能搞定。
因此，编程正变得面目全非。你不再像计算机发明以来那样在编辑器里敲代码，那个时代已经过去了。你现在启动的是人工智能代理，用*英语*给它们布置任务，然后并行管理和审查它们的工作。最大的挑战在于如何不断提升抽象层次，最终搭建出能够高效管理多个并行代码实例的、配备所有必要工具、内存和指令的长期运行的协调器。目前，通过顶尖的“代理工程”所能实现的巨大收益令人振奋。
它并不完美，需要高层次的指导、判断、品味、监督、迭代以及提示和想法。在某些情况下，它的效果远胜于其他情况（例如，尤其适用于那些定义明确且可以验证/测试功能的任务）。关键在于培养直觉，将任务分解得恰到好处，以便交接那些运转良好的部分，并在其他方面提供帮助。但依我之见，软件开发远未恢复到“一切照旧”的水平。
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