2026 年 05 月.

我们在落地 Agent 时面临的核心矛盾，是大模型的概率生成机制与工程系统所需的绝对确定性存在天然冲突。要获取大规模、可维护且值得信赖的代码，必须在系统外围构建 Harness。 Harness 的本质是将不确定性转化为确定性。 提高信任度和可靠性需要极度压缩 Agent 的解决方案空间。我们必须放弃让模型「生成任何内容」的灵活性，转而采用包含大量技术细节的…

如果 AI 能像人一样，随着时间，经验，反馈不断学习，会发生什么？ 我们现在常用的 Agent，不管是豆包，还是编程用的 Cursor，本质是还是一次性对话工程，你问一句，它答一句，或者执行完一堆任务，任务结束后不会成长。 如果能成长呢？这将会是不一样的世界。 这也是今年硅谷比较热门的方向。 为什么是这个方向： 人性，人天生懒惰，公司逐利 成本，自动化的 A…

在 AI Coding 时代，当我们说提升效能 50%，从老板的角度，那应该要干掉 50% 的人。 但又不能真这么干，这是一个简单的财务逻辑，也是一种本能的反应。 但研发又不是完全标准化的流水线。AI 在各环节都有提速，但对于需求理解的一致性，线上兜底，发布治理这些环节没法完全同步提速。 人是可以砍，但最终系统脆弱性、技术债务和交付风险一起放大。 以 AWS…