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意外的协调者
这是有关代理工程和人工智能驱动开发系列的第一篇文章。请期待 3 月 19 日 O’Reilly Radar 上的下一篇文章。关于人工智能和软件开发有很多炒作，它有两种类型。有人说，“我们都注定了，像 Claude Code 这样的工具将制造软件 [...]
来源:O'Reilly Media _AI & ML这是有关代理工程和人工智能驱动开发系列的第一篇文章。请期待 3 月 19 日 O’Reilly Radar 上的下一篇文章。
关于人工智能和软件开发有很多炒作，它有两种风格。有人说：“我们都注定了，像 Claude Code 这样的工具将在一年内让软件工程变得过时。”另一个说：“别担心，一切都很好，人工智能只是工具箱中的另一个工具。”两者都不诚实。
我花了 20 多年的时间为从业者撰写有关软件开发的文章，涵盖从编码和架构到项目管理和团队动态的所有内容。在过去的两年里，我一直专注于人工智能，培训开发人员有效地使用这些工具，在书籍、文章和报告中写下哪些有效、哪些无效。我一直遇到同样的问题：我还没有找到任何人对经验丰富的开发人员应该如何实际使用这些工具提供一致的答案。其中有很多技巧和大量的炒作，但结构很少，而且你可以练习、教授、批评或改进的也很少。
我一直在观察开发人员在工作中使用人工智能取得了不同程度的成功，我意识到我们需要开始将其视为一个独立的学科。特斯拉前人工智能负责人、OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 最近提出了“代理工程”一词，用于人工智能代理的规范开发，Addy Osmani 等其他人也加入其中。 Osmani 的框架是，人工智能代理负责实施，但人类拥有架构、审查每个差异并不断进行测试。我认为这是对的。
实验
我实验的目标是构建该系统，我将其称为 Octobatch。目前，业界正在不断寻找代理工程中新的现实世界端到端案例研究，我希望 Octobatch 正是这样的案例研究。