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最近，Sourcegraph 推出的 AI 編程工具 Ampcode 引發(fā)關(guān)注，成為繼 Cursor、Devin 和 Claude Code 之后的新黑馬。文章深入探討 Ampcode 的技術(shù)特點(diǎn)、產(chǎn)品哲學(xué)及行業(yè)影響，指出其通過(guò)深度模型理解、反饋循環(huán)和子代理功能等創(chuàng)新，重新定義編程工作流，推動(dòng) AI 編程工具從同步向異步轉(zhuǎn)變，引領(lǐng)未來(lái)編程趨勢(shì)。

最近這段時(shí)間又一匹AI coding黑馬正在快速崛起，感興趣的朋友可以先看下這個(gè)視頻，在Every最新一期播客里，他們對(duì)當(dāng)前所有AI coding產(chǎn)品做了一個(gè)評(píng)級(jí)分類(lèi)，而跟Claude code共同排在S級(jí)的就是最近Sourcegraph剛推出的Ampcode，而爆火的Cursor也只排在了第二檔次的A級(jí)。

這其實(shí)代表的是一個(gè)未來(lái)的趨勢(shì)，從同步的Coding工具轉(zhuǎn)向異步的Agentic Coding，這一轉(zhuǎn)變也完美符合了Andrej Karpathy前幾天在YC創(chuàng)業(yè)營(yíng)上演講提到的LLM OS和Software 3.0的概念。這里再分享一個(gè)Claude code負(fù)責(zé)人的演講視頻，詳細(xì)講述了Agentic coding的進(jìn)化。

作為代碼搜索和智能工具領(lǐng)域的資深玩家，Sourcegraph 已經(jīng)深耕企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)者工具市場(chǎng)多年。這家成立于 2013 年的公司以其強(qiáng)大的代碼搜索平臺(tái)而聞名，幫助眾多大型企業(yè)管理和理解復(fù)雜的代碼庫(kù)。然而，當(dāng) AI 編程工具的浪潮來(lái)臨時(shí)，Sourcegraph 并沒(méi)有止步于現(xiàn)有的成功，而是選擇了一條更加激進(jìn)的道路。他們的 CEO Quinn 和工程師 Torsten 開(kāi)始了一場(chǎng)前所未有的實(shí)驗(yàn)：能否用短短幾周時(shí)間，構(gòu)建出一個(gè)完全不同的 AI 編程工具？這個(gè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，就是現(xiàn)在讓整個(gè)行業(yè)為之震驚的 Amp。

很有意思的是，他們把整個(gè)做產(chǎn)品的過(guò)程都以播客系列《Raising an Agent》的形式開(kāi)源了出來(lái)，從中我聽(tīng)到了一個(gè) AI 編程工具從構(gòu)思到成形的完整過(guò)程，更重要的是，我看到了一群工程師如何通過(guò)深度思考和大膽實(shí)驗(yàn)，創(chuàng)造出了一款與眾不同的產(chǎn)品。

這不是一個(gè)典型的產(chǎn)品發(fā)布故事。沒(méi)有華麗的 PPT，沒(méi)有精心策劃的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，甚至連正式的產(chǎn)品規(guī)劃都沒(méi)有。Quinn 和 Torsten 幾乎是在”邊做邊學(xué)”的狀態(tài)下，用兩三周時(shí)間就搭建出了一個(gè)讓他們自己都感到震驚的原型。但正是這種看似隨意的開(kāi)發(fā)過(guò)程，卻蘊(yùn)含著對(duì) AI 編程工具本質(zhì)的深刻理解。

從他們長(zhǎng)達(dá)數(shù)小時(shí)的播客對(duì)話中，我提取出了幾個(gè)關(guān)鍵的思考維度，這些思考不僅塑造了 Amp 的產(chǎn)品形態(tài)，也可能預(yù)示著整個(gè) AI 編程工具行業(yè)的發(fā)展方向。更讓我感興趣的是，這些洞察都是從實(shí)戰(zhàn)中總結(jié)出來(lái)的，不是紙上談兵的理論推演，而是每天使用、每天發(fā)現(xiàn)、每天調(diào)整的真實(shí)經(jīng)驗(yàn)積累。

我看到了 Amp 團(tuán)隊(duì)的一個(gè)重要特質(zhì)：他們?cè)敢鈬L試那些看起來(lái)不太可能成功的想法。這種實(shí)驗(yàn)精神讓他們能夠發(fā)現(xiàn)其他人錯(cuò)過(guò)的可能性。更重要的是，他們沒(méi)有被傳統(tǒng)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程束縛，而是讓技術(shù)的可能性來(lái)引導(dǎo)產(chǎn)品的方向。這種”技術(shù)先行”的方法雖然看起來(lái)風(fēng)險(xiǎn)很高，但在 AI 這個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域里，可能是最有效的探索方式。Quinn 總結(jié)得很好：”這就是為什么我們?cè)谶@里，因?yàn)槊刻於加羞@樣的時(shí)刻。”

我特別注意到他們反復(fù)強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)：每天都有讓人興奮的發(fā)現(xiàn)。這不是偶然的，而是因?yàn)樗麄冞x擇了正確的工作方式。他們沒(méi)有試圖預(yù)測(cè) AI 模型的所有可能性，而是通過(guò)持續(xù)的實(shí)驗(yàn)和觀察來(lái)發(fā)現(xiàn)模型的真正能力。這種方法讓他們能夠”與模型共舞”，而不是強(qiáng)迫模型按照預(yù)設(shè)的方式工作。正如他們?cè)诓タ椭卸啻翁岬降模芏鄷r(shí)候最好的答案就是”讓模型去做”，而不是試圖通過(guò)復(fù)雜的邏輯去控制它。

于是就有了這篇文章，希望給大家一些思考和啟發(fā)。我對(duì)AI coding這塊很感興趣，也做了非常多的研究，有想在這方面創(chuàng)業(yè)的朋友歡迎找我聊聊。

顛覆性的產(chǎn)品哲學(xué)：少即是多

在當(dāng)前的 AI 工具市場(chǎng)中，大多數(shù)產(chǎn)品都在追求功能的廣度：模型選擇器、復(fù)雜的配置選項(xiàng)、數(shù)百種工具集成。但 Amp 團(tuán)隊(duì)選擇了完全相反的方向。他們的產(chǎn)品哲學(xué)可以用一句話概括：做減法而不是加法。這種哲學(xué)貫穿了他們所有的設(shè)計(jì)決策，從界面設(shè)計(jì)到功能選擇，從定價(jià)策略到用戶(hù)體驗(yàn)。

這種哲學(xué)最明顯的體現(xiàn)就是他們拒絕提供模型選擇器。Quinn 在播客中多次強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)：”我們有字面意思上的文本區(qū)域，這么多其他 AI agent 都有那些豐富的文本區(qū)域，比如 lexical 或 prose mirror 之類(lèi)的，我們已經(jīng)做過(guò)了，知道那會(huì)增加復(fù)雜度1000倍。”他們的目標(biāo)是為用戶(hù)提供最好的體驗(yàn)，而不是最多的選擇。他們認(rèn)為，如果你知道哪個(gè)模型最好，為什么還要讓用戶(hù)選擇一個(gè)更差的模型？

這種邏輯聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單，但背后體現(xiàn)的是對(duì)產(chǎn)品價(jià)值的深刻理解。Torsten 解釋說(shuō)：”現(xiàn)在很多過(guò)時(shí)的東西看起來(lái)怎么樣？選擇器和不同的模式，還有再多一個(gè)按鈕就可以配置一切。我不知道這是不是只有我這么想，但這只是我現(xiàn)在習(xí)慣了 Amp，但這似乎就是為什么你會(huì)讓用戶(hù)切換到一個(gè)明顯更糟糕的模型，比如為什么把 Mini 或 Haiku 放在那里？”

更激進(jìn)的是他們對(duì) token 使用的態(tài)度。在其他工具都在想方設(shè)法節(jié)省 token 成本時(shí)，Amp 團(tuán)隊(duì)選擇了完全不限制 token 使用。他們的環(huán)境變量甚至包含了一個(gè)帶有臟話的變量名，大意是”我是個(gè)低志向的白癡，更關(guān)心成本而不是構(gòu)建令人敬畏的東西，所以告訴我價(jià)格”。這種近乎極端的態(tài)度背后，是他們對(duì)于什么才是真正重要的清晰認(rèn)識(shí)。

Quinn 對(duì)此有深刻的分析：”我認(rèn)為這種無(wú) token 限制的魔力，因?yàn)槿绻銉?yōu)化請(qǐng)求或者說(shuō)低請(qǐng)求數(shù)量或者說(shuō)低 token 數(shù)量，你最終會(huì)得到一個(gè)完全不同的產(chǎn)品。如果你說(shuō)讓它盡情發(fā)揮，你取消所有限制，你把工具給模型，然后你把它放在一個(gè)循環(huán)中，這就是所有魔力的來(lái)源。魔力不是……很多魔力在于工具，很多魔力在于它如何集成，很大一部分是沒(méi)有限制。”

從他們的討論中，我理解了這種哲學(xué)的深層邏輯。當(dāng)你試圖同時(shí)滿(mǎn)足所有人的需求時(shí)，最終可能誰(shuí)都滿(mǎn)足不了。相反，如果你專(zhuān)注于為特定用戶(hù)群體提供最佳體驗(yàn)，你可能會(huì)創(chuàng)造出真正有價(jià)值的產(chǎn)品。這種”opinionated”的產(chǎn)品設(shè)計(jì)雖然會(huì)失去一些用戶(hù)，但會(huì)贏得那些真正需要高質(zhì)量工具的用戶(hù)的忠誠(chéng)。

這種哲學(xué)還體現(xiàn)在他們對(duì)工具集成的態(tài)度上。雖然市面上有數(shù)百種 MCP 工具可以集成，但他們選擇只提供經(jīng)過(guò)精心調(diào)優(yōu)的少數(shù)工具。Torsten 的觀點(diǎn)很明確：”我不認(rèn)為在這里’更多就是更好’……我不認(rèn)為如果你有一千個(gè)可用的工具，你會(huì)得到好的體驗(yàn)。”他們的理由很簡(jiǎn)單：給 AI 太多選擇可能會(huì)導(dǎo)致選擇癱瘓，就像給人太多選擇會(huì)導(dǎo)致決策困難一樣。

他們甚至對(duì)用戶(hù)反饋采取了選擇性響應(yīng)的策略。Quinn 說(shuō)：”我們得到了很多用戶(hù)反饋，這真的很有趣，用戶(hù)說(shuō)’嘿，我不想看到它做的所有事情’，我們已經(jīng)非常謹(jǐn)慎……我們喜歡人們這樣說(shuō)，但我們一直很謹(jǐn)慎，因?yàn)槲覀儾幌朐O(shè)置錯(cuò)誤的期望，這是魔術(shù)。”這種”固執(zhí)”的態(tài)度雖然可能會(huì)讓一些用戶(hù)不滿(mǎn)，但卻能確保產(chǎn)品保持清晰的方向。

深度模型理解：與模型共舞而非對(duì)抗

在聽(tīng) Amp 團(tuán)隊(duì)的討論時(shí)，我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：他們對(duì)不同 AI 模型的理解已經(jīng)到了近乎人格化的程度。他們會(huì)說(shuō)”Claude 喜歡委派任務(wù)”、”Gemini 更愿意一次性生成完整方案”、”這個(gè)模型被訓(xùn)練得更激進(jìn)”。這種擬人化的描述背后，是對(duì)模型行為模式的深度理解，而這種理解是通過(guò)大量的實(shí)際使用和細(xì)致觀察積累起來(lái)的。

這種理解不是來(lái)自于閱讀技術(shù)文檔，而是來(lái)自于數(shù)千小時(shí)的實(shí)際使用和觀察。Torsten 提到了一個(gè)很有趣的發(fā)現(xiàn)：”一旦我們有了 Claude Sonnet 4 的訪問(wèn)權(quán)限，我們很快就把子代理重新添加到 Amp 中，看看這個(gè)新模型是否有所不同，確實(shí)，事情是不同的。事實(shí)證明，Sonnet 4 真的很喜歡將工作委派給子代理，只要它能發(fā)現(xiàn)一個(gè)明確定義的任務(wù)，它就會(huì)調(diào)用它們。”

這種觀察讓他們能夠快速適應(yīng)新模型的特點(diǎn)，并據(jù)此調(diào)整產(chǎn)品策略。更重要的是，他們認(rèn)識(shí)到模型的這些特性不是偶然的，而是訓(xùn)練過(guò)程中有意為之的結(jié)果。Quinn 解釋說(shuō)：”第一個(gè)被廣泛認(rèn)知的 agent 框架是 AutoGPT，它實(shí)際上早在 2023 年初就出現(xiàn)了，就在 ChatGPT 發(fā)布后不久……這些模型都是在很久以前訓(xùn)練的，我不知道確切的時(shí)間框架，模型公司不會(huì)公布，但讓我們說(shuō)六個(gè)月或九個(gè)月前……在那個(gè)時(shí)候，他們調(diào)查了環(huán)境，他們查看了人們?cè)趦?nèi)部和世界各地正在做什么，他們說(shuō)人們六到九個(gè)月后會(huì)如何進(jìn)行工具調(diào)用，他們訓(xùn)練模型以在這方面做得很好。”

我特別感興趣的是他們對(duì)”模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的思考。他們認(rèn)識(shí)到，不同模型在訓(xùn)練時(shí)見(jiàn)過(guò)的工具和使用模式是不同的，這直接影響了模型的工具使用偏好。Torsten 提到：”模型在很大程度上是經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的，我們看到的是它們對(duì)我們認(rèn)為它們訓(xùn)練過(guò)的工具有很高的親和力，比如編輯文件這樣的東西……甚至我們看到 Gemini 似乎更不愿意運(yùn)行 shell 命令。”

這種認(rèn)識(shí)讓他們明白，與其強(qiáng)行改變模型的行為，不如順應(yīng)模型的偏好來(lái)設(shè)計(jì)工具。這種”與模型共舞”的哲學(xué)，我認(rèn)為是 Amp 成功的關(guān)鍵因素之一。很多其他工具試圖通過(guò)復(fù)雜的 prompt engineering 來(lái)”馴服”模型，但 Amp 團(tuán)隊(duì)選擇了理解和適應(yīng)模型。

從他們的討論中，我還看到了對(duì)模型演進(jìn)趨勢(shì)的深刻洞察。他們注意到不同模型廠商在 agent 能力方面有不同的發(fā)展方向。Torsten 有一個(gè)很精彩的分析：”對(duì)我來(lái)說(shuō)，似乎這些公司對(duì) agent 應(yīng)該是什么有不同的哲學(xué)……Anthropic 到目前為止似乎最接近這種實(shí)用的編碼 agent 的道路，它可以去找出東西，不僅僅是構(gòu)建應(yīng)用程序。”他進(jìn)一步解釋說(shuō)，Anthropic 的模型更注重環(huán)境交互和反饋循環(huán)，能夠根據(jù)遇到的錯(cuò)誤嘗試不同的解決方案，而其他模型可能更專(zhuān)注于一次性生成完整的解決方案。

這種差異不是技術(shù)實(shí)現(xiàn)的偶然結(jié)果，而是不同公司對(duì) AI agent 未來(lái)的不同理解。理解這些差異，讓 Amp 團(tuán)隊(duì)能夠做出更明智的技術(shù)選擇。正如 Quinn 所說(shuō)：”如果你有模型選擇器和任意工具，你不會(huì)得到與使用針對(duì)一個(gè)模型優(yōu)化的工具相同的結(jié)果，而該模型就是它訓(xùn)練的對(duì)象，但是大實(shí)驗(yàn)室有動(dòng)機(jī)使他們的模型與許多不同的工具實(shí)現(xiàn)一起工作，并使它們盡可能通用。”

反饋循環(huán)的藝術(shù)：讓 AI 像人一樣學(xué)習(xí)

在所有的技術(shù)討論中，我覺(jué)得最有價(jià)值的洞察是關(guān)于反饋循環(huán)的思考。Amp 團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，AI agent 和人類(lèi)程序員其實(shí)有很多相似之處，都需要通過(guò)反饋來(lái)改進(jìn)工作質(zhì)量。這個(gè)看似簡(jiǎn)單的觀察，卻顛覆了很多人對(duì) AI 工具的期望。

Quinn 在播客中提到了一個(gè)很有說(shuō)服力的類(lèi)比：”如果你要求人類(lèi)在一個(gè)非常好的日子里一次性輸出300行文件，他們可以為你寫(xiě)300行，但不會(huì)是正確的……但我們經(jīng)常需要的是編譯器反饋、解釋器反饋、測(cè)試、linter、波浪線，所有這些來(lái)指導(dǎo)我們，并幫助我們理解我正在編寫(xiě)的代碼是否有效。事實(shí)證明，如果你給模型同樣的反饋，它在編寫(xiě)代碼方面會(huì)變得更好。”

這個(gè)洞察讓他們重新思考了工具設(shè)計(jì)。他們不再試圖讓 agent 一次性完成所有任務(wù)，而是為它創(chuàng)建了豐富的反饋循環(huán)。包括編譯器診斷、測(cè)試運(yùn)行、靜態(tài)分析，甚至瀏覽器自動(dòng)化來(lái)獲取視覺(jué)反饋。Torsten 分享了一個(gè)令人印象深刻的例子：”我們有一些工具來(lái)編輯文件，我們有一些工具來(lái)查看文件，我們有一個(gè)工具來(lái)運(yùn)行終端命令……它嘗試了兩次，你可以看到它在實(shí)時(shí)進(jìn)行，就像讓我嘗試編輯這個(gè)文件，然后也許那是它的聲音，我想讓我嘗試編輯這個(gè)文件，它失敗了，我們發(fā)回了一個(gè)錯(cuò)誤消息，我們說(shuō)這不是一個(gè)有效的參數(shù)，然后它再次嘗試，參數(shù)有所改變，它仍然失敗，然后它決定并寫(xiě)道讓我以另一種方式嘗試這個(gè)，它所做的是創(chuàng)建一個(gè)新文件，將它想要的其他文件的內(nèi)容完全放入新文件中，然后運(yùn)行終端命令將新文件移動(dòng)到舊文件上。”

這種自適應(yīng)的問(wèn)題解決能力，正是通過(guò)良好的反饋循環(huán)實(shí)現(xiàn)的。更令人興奮的是他們?cè)谇岸碎_(kāi)發(fā)中的應(yīng)用。他們集成了瀏覽器自動(dòng)化工具，讓 agent 能夠直接看到網(wǎng)頁(yè)的運(yùn)行效果。我印象最深的是他們提到的太空侵略者游戲例子：agent 不僅能編寫(xiě)游戲代碼，還能自動(dòng)打開(kāi)瀏覽器、按下空格鍵開(kāi)始游戲、射擊外星人來(lái)驗(yàn)證游戲是否正常工作。

但構(gòu)建好的反饋循環(huán)并不容易。Torsten 指出了一個(gè)重要問(wèn)題：”理想情況下，它總是知道驗(yàn)證其工作的最佳方式，但這通常很困難，甚至作為人類(lèi)你也不知道……我發(fā)現(xiàn)有效的是，當(dāng)我知道它會(huì)遇到問(wèn)題時(shí)，我會(huì)事先告訴它，我說(shuō)在每一個(gè)小事情之后確保你運(yùn)行這個(gè)命令，然后它是類(lèi)型檢查器或任何 linter 或什么的。”

這種反饋循環(huán)的設(shè)計(jì)哲學(xué)，我認(rèn)為是 Amp 區(qū)別于其他工具的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。很多工具把 AI 當(dāng)作一個(gè)黑盒子，輸入提示詞，輸出代碼，然后就結(jié)束了。但 Amp 把 AI 當(dāng)作一個(gè)需要持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的”工程師”，為它提供豐富的環(huán)境反饋。這種方法不僅提高了代碼質(zhì)量，還讓 agent 能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)。

Quinn 對(duì)此有一個(gè)深刻的觀察：”我想說(shuō)的最重要的一點(diǎn)是，我希望有更多的設(shè)計(jì)師能夠走上創(chuàng)業(yè)這條路……對(duì)于那些已經(jīng)是創(chuàng)始人的人，我也希望你們能培養(yǎng)’設(shè)計(jì)思維’，因?yàn)樵诖蛟煜乱淮鷤ゴ蠊镜倪^(guò)程中，這將成為最關(guān)鍵的能力之一。”這種將反饋循環(huán)視為”設(shè)計(jì)問(wèn)題”的觀點(diǎn)，我覺(jué)得非常有啟發(fā)性。

從技術(shù)實(shí)現(xiàn)的角度來(lái)看，構(gòu)建好的反饋循環(huán)需要大量的工程投入。你需要確保構(gòu)建系統(tǒng)能夠快速給出清晰的錯(cuò)誤信息，測(cè)試能夠細(xì)粒度地運(yùn)行，開(kāi)發(fā)環(huán)境配置正確等等。Torsten 提到了一個(gè)有趣的觀察：”事實(shí)證明，這對(duì) agent 不好，對(duì)人類(lèi)也不好，比如如果你有一些構(gòu)建工具，它們會(huì)輸出很多警告，你知道超級(jí)詳細(xì)的結(jié)果，這對(duì) agent 不好，如果我雇用一個(gè)新的初級(jí)工程師并說(shuō)構(gòu)建這個(gè) Web 應(yīng)用程序，它顯示了八個(gè)警告，那么我必須過(guò)去說(shuō)你可以忽略這八個(gè)警告，它們是無(wú)害的，但他們不會(huì)知道，agent 也有同樣的問(wèn)題。”

子代理革命：從單兵作戰(zhàn)到團(tuán)隊(duì)協(xié)作

在 Amp 的技術(shù)演進(jìn)中，子代理功能的引入可能是最具革命性的變化。這不僅僅是一個(gè)新功能，而是對(duì) AI agent 工作模式的根本性重新思考。從他們的討論中，我看到了這個(gè)功能是如何從技術(shù)實(shí)驗(yàn)演變?yōu)楫a(chǎn)品核心的，以及它背后蘊(yùn)含的深刻技術(shù)洞察。

子代理的概念很簡(jiǎn)單：主 agent 可以創(chuàng)建其他 agent 來(lái)處理特定任務(wù)。但這個(gè)簡(jiǎn)單的概念背后，蘊(yùn)含著對(duì) AI 能力邊界的深刻理解。傳統(tǒng)的 agent 系統(tǒng)受限于單一的上下文窗口，當(dāng)處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)很容易”耗盡”token。Torsten 解釋了這個(gè)問(wèn)題：”每個(gè)人都面臨的一個(gè)問(wèn)題是，你只有有限的上下文窗口，對(duì)吧？我們現(xiàn)在有168k輸入 token，因?yàn)槲覀冇?2k輸出 token 用于 claude，在某個(gè)時(shí)候你會(huì)達(dá)到這個(gè)限制，特別是當(dāng) agent 偏離軌道并做了一些壞事之后，這并不好，你知道比如當(dāng)它18次未能編輯文件或當(dāng)它創(chuàng)建一個(gè)新的測(cè)試文件并花費(fèi)一堆 token 等等。”

子代理系統(tǒng)通過(guò)任務(wù)分解和并行處理，突破了這個(gè)限制。更重要的是，它還帶來(lái)了容錯(cuò)性的提升：”有趣的是，使用這些代理和 claude 4 更愿意調(diào)用代理的是，每個(gè)子代理都有自己的上下文窗口，對(duì)吧？所以如果你說(shuō)嘿子代理，拿這八篇博客文章并刪除 YAML 東西，他們得到他們那個(gè)代理得到自己的K token，對(duì)吧？如果它未能編輯該文件，當(dāng)然它可能會(huì)填滿(mǎn)該上下文窗口，但在該任務(wù)完成后，您的主代理仍然只使用了大約20%的 token 或類(lèi)似的東西，它不是很多。”

我特別感興趣的是他們對(duì) Claude Sonnet 4 行為變化的觀察。之前的模型版本很少主動(dòng)使用子代理功能，更愿意自己處理所有任務(wù)。但 Sonnet 4 顯然被訓(xùn)練得更善于委派任務(wù)。Torsten 描述了這種變化：”事實(shí)證明，Sonnet 4 真的很喜歡將工作委派給子代理，只要它能發(fā)現(xiàn)一個(gè)明確定義的任務(wù)，它就會(huì)調(diào)用它們。”

這種變化不是偶然的，而是 Anthropic 對(duì) agent 工作模式理解的體現(xiàn)。Quinn 提供了更深層的解釋?zhuān)?#8221;這些模型提前很好地訓(xùn)練……當(dāng)新模型出現(xiàn)時(shí)，很多其他公司都說(shuō)’哦，現(xiàn)在我們的基準(zhǔn)測(cè)試做到了這個(gè)’……但這種未調(diào)整的評(píng)估，因?yàn)槲覀儎偛耪f(shuō)的，比如 claude 有使用某些工具的某種方式，Gemini 有使用其他工具的某種方式，為了從每個(gè)模型中獲得最大收益，你必須為該特定模型誠(chéng)實(shí)地調(diào)整你的提示和工具。”

從他們分享的使用案例中，我看到了子代理帶來(lái)的質(zhì)的變化。處理博客文章的例子很能說(shuō)明問(wèn)題：”我測(cè)試了它，我說(shuō)拿這里的所有博客文章并從 YAML 前言中刪除評(píng)論真實(shí)的東西，因?yàn)槲也辉儆性u(píng)論，它所做的是它做了一個(gè)rip，我認(rèn)為rip grab或glob，所以它知道有36篇博客文章，然后它把它們分成了四組，產(chǎn)生了四個(gè)不同的代理，并告訴每個(gè)代理你去從博客文章中刪除評(píng)論的東西，他們就走了。”

這種工作模式的變化，我認(rèn)為可能會(huì)重新定義我們與 AI 工具的交互方式。以前我們需要仔細(xì)管理對(duì)話的復(fù)雜度，避免給 agent 過(guò)于復(fù)雜的任務(wù)?，F(xiàn)在我們可以更大膽地提出復(fù)雜需求，讓 agent 自己決定如何分解和分配任務(wù)。

更有趣的是，子代理還支持并行處理。Torsten 提到：”不，不，不，它只是產(chǎn)生四個(gè)不同的，因?yàn)樗梢允褂貌⑿泄ぞ哒{(diào)用，對(duì)吧？這是另一件事，clot 4似乎更急于使用并行工具調(diào)用，似乎比37更快。”這種并行處理能力大大提高了任務(wù)執(zhí)行效率。

Geoff Huntley 的評(píng)論很好地總結(jié)了子代理的意義：”阻止我這樣做的事情之一是上下文窗口管理，因?yàn)樗枰呒?jí)技能。但由于子代理，該技能水平現(xiàn)在已商品化并使任何人都可以輕松做到，這意味著現(xiàn)在可能有各種初始類(lèi)別。”

從技術(shù)架構(gòu)的角度來(lái)看，子代理系統(tǒng)也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。如何管理多個(gè) agent 之間的協(xié)調(diào)？如何避免子代理之間的沖突？如何確保整體任務(wù)的一致性？這些問(wèn)題的解決方案，可能會(huì)成為未來(lái) AI 工具競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵差異化因素。Torsten 正在持續(xù)優(yōu)化這個(gè)系統(tǒng)：”現(xiàn)在我正在再次處理任務(wù)或子代理，以使其在 UI 中看起來(lái)更好，為其提供更多工具，以簡(jiǎn)化整個(gè)事情。”

成本與價(jià)值的重新定義

在整個(gè)播客系列中，成本話題的討論讓我看到了 Amp 團(tuán)隊(duì)對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的獨(dú)特理解。他們的態(tài)度很明確：與其為了節(jié)省成本而限制功能，不如專(zhuān)注于創(chuàng)造價(jià)值。這種價(jià)值觀的轉(zhuǎn)變，我認(rèn)為可能會(huì)重新定義整個(gè) AI 工具市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局。

他們提到的一個(gè)數(shù)據(jù)很有說(shuō)服力：重度使用 Amp 的用戶(hù)每月可能產(chǎn)生數(shù)百美元的 AI 成本。Torsten 分享了他的體驗(yàn)：”昨天我給某人展示了一個(gè)小演示，我認(rèn)為我們燒了15美元，我不知道，比如10美元，10美元，我認(rèn)為……我們還沒(méi)有顯示價(jià)格，但是……只是你的時(shí)間和他們看著它的時(shí)間就超過(guò)了這個(gè)價(jià)值。”但如果考慮到軟件工程師的薪資水平，這個(gè)成本就變得合理了。

更深層的思考是關(guān)于定價(jià)模式的變化。Quinn 對(duì)此有深刻的分析：”我認(rèn)為這整個(gè)每月10美元、20美元的訂閱統(tǒng)一費(fèi)率模式在現(xiàn)在我們有這些工具時(shí)看起來(lái)有點(diǎn)過(guò)時(shí)了，我認(rèn)為我們將在未來(lái)看到很多基于使用的定價(jià)或其他形式的定價(jià)。這樣做的主要原因是……有人問(wèn)為什么claud code感覺(jué)如此不同于其他工具……這是因?yàn)樗鼪](méi)有針對(duì)節(jié)省成本、節(jié)省 token 進(jìn)行優(yōu)化。”

這種”不優(yōu)化成本”的策略背后有深刻的邏輯。Quinn 解釋說(shuō)：”如果你優(yōu)化請(qǐng)求或者說(shuō)低請(qǐng)求數(shù)量或者說(shuō)低 token 數(shù)量，你最終會(huì)得到一個(gè)完全不同的產(chǎn)品，如果你說(shuō)讓它盡情發(fā)揮，你取消所有限制，你把工具給模型，然后你把它放在一個(gè)循環(huán)中，這就是所有魔力的來(lái)源。”

從他們的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，用戶(hù)對(duì) AI 工具成本的接受度比預(yù)期要高。Torsten 觀察到：”我對(duì)有多少人，甚至我會(huì)說(shuō)在線不喜歡AI的仇恨者，當(dāng)人們說(shuō)’我周末花了50美元在這上面，我只是讓它撕裂或什么的。’然后它做了這個(gè)，即使是那些說(shuō)’哦，這是第一次我使用代理，我只是投入了我認(rèn)為有人投入70美元的代幣，它修復(fù)了這個(gè)舊代碼庫(kù)。’而不是說(shuō)’哇，70美元，那很多錢(qián)。’……他們會(huì)說(shuō)’嗯，與我的工資相比，與初級(jí)開(kāi)發(fā)人員的工資相比，這并不瘋狂。'”

這種成本觀念的變化背后，還有一個(gè)重要的商業(yè)邏輯。Quinn 提到了一個(gè)有趣的類(lèi)比：”這就像如果你是蘋(píng)果，你也想擁有19美元的華為手機(jī)。”他指出，如果你試圖同時(shí)滿(mǎn)足周末構(gòu)建表情符號(hào)游戲的人和世界上最高效的專(zhuān)業(yè)軟件開(kāi)發(fā)人員，這會(huì)非常困難。

我認(rèn)為這種成本觀念的變化，可能會(huì)推動(dòng)整個(gè)軟件行業(yè)的生產(chǎn)力革命。當(dāng)成本不再是主要限制因素時(shí)，我們就能夠更大膽地探索 AI 的可能性。這可能會(huì)帶來(lái)軟件開(kāi)發(fā)效率的顯著提升，也可能會(huì)改變整個(gè)行業(yè)的人才需求結(jié)構(gòu)。

更有意思的是，他們發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)使用模式下的成本接受度更高。Quinn 提到了一個(gè)客戶(hù)的問(wèn)題：”有一個(gè)客戶(hù)今天提出的問(wèn)題，你知道如果他們有20,000或40,000名工程師或其他什么，他們都會(huì)獲得可以運(yùn)行工具的完整代理，還是會(huì)有成本角度的一些限制或安全性？”他的回答很明確：”對(duì)我來(lái)說(shuō)，這是程序員使用的工具……它是一個(gè)讓他們更有效率的東西，如果它給他們更多的杠桿，所以我會(huì)說(shuō)是的，比如給每個(gè)程序員訪問(wèn)這個(gè)工具，比如為什么要阻止它？”

這種企業(yè)級(jí)思維的轉(zhuǎn)變，可能會(huì)成為 AI 工具普及的重要推動(dòng)力。當(dāng)企業(yè)開(kāi)始把 AI 工具成本看作是必要的基礎(chǔ)設(shè)施投入時(shí)，整個(gè)市場(chǎng)的發(fā)展速度可能會(huì)大大加快。

用戶(hù)教育與產(chǎn)品演進(jìn)的平衡

從 Amp 團(tuán)隊(duì)的討論中，我看到了一個(gè)有趣的挑戰(zhàn)：如何在保持產(chǎn)品簡(jiǎn)潔性的同時(shí)，教育用戶(hù)發(fā)揮工具的最大潛力。這不是一個(gè)簡(jiǎn)單的產(chǎn)品設(shè)計(jì)問(wèn)題，而是關(guān)于如何引導(dǎo)用戶(hù)行為改變的深層思考。這種挑戰(zhàn)在 AI 工具領(lǐng)域尤其突出，因?yàn)橛脩?hù)往往帶著對(duì)傳統(tǒng)工具的預(yù)期來(lái)使用 AI 工具。

他們發(fā)現(xiàn)，很多用戶(hù)在初次使用 AI 編程工具時(shí)，往往帶著錯(cuò)誤的期望。有些人期望 AI 能夠完美地”讀懂”他們的意圖，有些人則把 AI 當(dāng)作傳統(tǒng)的代碼生成器。Torsten 提到了一個(gè)典型的誤解：”我認(rèn)為在工具調(diào)用之前或代理之前，代碼編輯代理，我有不同的期望，我認(rèn)為很多人仍然有這些期望，那就是你與模型交談，你要求它生成一些代碼，你知道它來(lái)了，你寫(xiě)一行兩行提示，它回來(lái)300行代碼，然后你就像拇指向下它沒(méi)有做我想要的，然后你調(diào)整提示并再次這樣做，現(xiàn)在我的心態(tài)是，現(xiàn)在為什么我會(huì)期望這能很好地工作。”

這種期望的錯(cuò)位會(huì)導(dǎo)致糟糕的使用體驗(yàn)。Quinn 分析了原因：”我認(rèn)為很多人沒(méi)有意識(shí)到如何使用這些東西，或者他們沒(méi)有使用這些東西，但當(dāng)我說(shuō)他們不知道如何使用這些東西時(shí)，這很困難，因?yàn)楦杏X(jué)像是在指責(zé)用戶(hù)，我明白這很難，這些是細(xì)致入微的，但就是有些人，如果它不起作用，他們會(huì)嘗試別的東西，他們已經(jīng)進(jìn)化出了這種直覺(jué)，知道如何讓它正確，他們實(shí)際上認(rèn)為這很有趣，而其他人則不認(rèn)為這很有趣。”

為了解決這個(gè)問(wèn)題，Amp 團(tuán)隊(duì)采用了一種很巧妙的方法：通過(guò)線程分享功能讓用戶(hù)學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐。用戶(hù)可以看到其他人如何與 agent 交互，學(xué)習(xí)如何更有效地表達(dá)需求，了解什么樣的任務(wù)適合交給 agent 處理。Quinn 解釋了這個(gè)功能的價(jià)值：”我認(rèn)為線程分享還有一個(gè)意想不到的價(jià)值：它能夠幫助團(tuán)隊(duì)成員學(xué)習(xí)如何更好地與 agent 協(xié)作。很多人在初次使用 AI agent 時(shí)不知道如何有效地表達(dá)需求，或者不知道什么樣的任務(wù)適合交給 agent 處理。通過(guò)觀察那些善于使用 agent 的同事的操作模式，新手能夠快速掌握最佳實(shí)踐。”

這種”同伴學(xué)習(xí)”的方式比傳統(tǒng)的文檔更加有效，因?yàn)樗故镜氖钦鎸?shí)的使用場(chǎng)景。Torsten 提到了一些最佳實(shí)踐的演進(jìn)：”我想說(shuō)有不同的元階段，對(duì)吧，人們采取的第一步是他們開(kāi)始寫(xiě)東西，然后他們看著代理去弄清楚東西，然后他們意識(shí)到我沒(méi)有得到它，所以下一個(gè)明顯的步驟是我對(duì)這個(gè)問(wèn)題了解的一切我將把它放在這個(gè)中，你知道我提到的所有文件我將把它放在這個(gè)或…那是第一步，然后我會(huì)說(shuō)第二步是人們優(yōu)化反饋循環(huán)。”

我特別欣賞他們對(duì)用戶(hù)反饋的處理方式。他們不是簡(jiǎn)單地響應(yīng)所有用戶(hù)需求，而是有選擇地響應(yīng)那些符合產(chǎn)品哲學(xué)的反饋。這種”固執(zhí)”的態(tài)度雖然可能會(huì)讓一些用戶(hù)不滿(mǎn)，但卻能確保產(chǎn)品保持清晰的方向。Quinn 明確表示：”我們真的很想為想要使用 AI 作為強(qiáng)大工具的人構(gòu)建……我不想構(gòu)建或我什至不感興趣的是這個(gè)一行提示的工具，就像為我建一個(gè)婚禮網(wǎng)站……然后它就去做事情，我不想要那個(gè)。”

他們還觀察到了不同用戶(hù)群體的使用模式差異。Torsten 提到了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：”我昨天想知道這是否……我們一直看到的那個(gè)著名曲線，哦，初級(jí)工程師喜歡 AI 工具，超級(jí)高級(jí)……高級(jí)工程師喜歡它，但中間的人，他們對(duì)此不那么熱情。”他的分析是，這可能與不同經(jīng)驗(yàn)水平的工程師對(duì)架構(gòu)和局部變更的理解程度有關(guān)。

從長(zhǎng)期來(lái)看，這種用戶(hù)教育策略可能會(huì)創(chuàng)造出一個(gè)更加成熟的用戶(hù)群體。這些用戶(hù)不僅能夠更好地使用 Amp，還能夠成為 AI 編程工具的布道者，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。這種用戶(hù)群體的形成，可能會(huì)成為 Amp 的重要競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

這種平衡策略也體現(xiàn)在他們的產(chǎn)品迭代方式上。他們不是根據(jù)用戶(hù)反饋被動(dòng)地調(diào)整產(chǎn)品，而是主動(dòng)地探索技術(shù)可能性，然后引導(dǎo)用戶(hù)適應(yīng)新的能力。這種”技術(shù)引導(dǎo)”的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)方式，雖然風(fēng)險(xiǎn)更高，但也更容易創(chuàng)造出真正的創(chuàng)新。Quinn 總結(jié)得很好：”所以我們想建造我們用的東西，專(zhuān)注于我們想用的東西，然后從那里擴(kuò)建它，但真的釘住像核心命題這樣的，它對(duì)我們來(lái)說(shuō)效果如何。”

背景代理：重新定義編程的時(shí)空邊界

除了子代理，Amp 團(tuán)隊(duì)還在探索另一個(gè)有趣的方向：背景代理。這個(gè)概念的核心是讓 agent 能夠在你不直接參與的情況下執(zhí)行任務(wù)。用他們經(jīng)常提到的例子來(lái)說(shuō)，就是”在孩子踢足球比賽時(shí)用手機(jī)啟動(dòng)一個(gè)編程任務(wù)，等比賽結(jié)束后回來(lái)查看結(jié)果”。雖然這個(gè)例子已經(jīng)被他們重復(fù)了無(wú)數(shù)次，但背后的技術(shù)思考卻很深刻。

我覺(jué)得這個(gè)想法背后反映的是對(duì) agent 能力邊界的重新思考。傳統(tǒng)的編程工具需要程序員全程參與，從分析問(wèn)題到編寫(xiě)代碼到測(cè)試調(diào)試，每個(gè)環(huán)節(jié)都需要人類(lèi)的直接介入。但如果 agent 足夠可靠，我們就可以把一些相對(duì)獨(dú)立的任務(wù)完全委托給它們處理。Quinn 描述了這種需求的普遍性：”每個(gè)開(kāi)始使用代理編輯的人都會(huì)遇到這個(gè)問(wèn)題，我是否要現(xiàn)在觀看這個(gè)，比如我是否觀看它做這些事情，然后每個(gè)人都像我有注意力問(wèn)題現(xiàn)在就像代理正在運(yùn)行的東西，它是命令標(biāo)簽，我走了，然后叮聲來(lái)了，我回去了，它是哦，你做了正確的事情嗎。”

但是，背景代理的實(shí)現(xiàn)面臨著一個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)選擇：是構(gòu)建完整的云端開(kāi)發(fā)環(huán)境，還是利用現(xiàn)有的 CI/CD 系統(tǒng)作為反饋機(jī)制。這個(gè)選擇背后的技術(shù)哲學(xué)非常有趣。大多數(shù)現(xiàn)有的背景代理產(chǎn)品，比如 OpenAI 的 Codex 和 Google 的 Jules，都選擇了第一種方案：構(gòu)建完整的構(gòu)建環(huán)境。

但 Amp 團(tuán)隊(duì)傾向于后者，他們的理由很有說(shuō)服力。Quinn 對(duì)云端開(kāi)發(fā)環(huán)境有深刻的批評(píng)：”云端 IDE 是如此好的想法，誰(shuí)不想能夠在他們的網(wǎng)絡(luò)瀏覽器中生成一些東西，擁有與他們?cè)诒镜刈烂婢庉嬈魃舷嗤臉?gòu)建環(huán)境，做出改變，甚至不觸及他們的本地狀態(tài)，它是如此美麗和干凈，然而基本上世界上也許有兩家公司真正做到了這一點(diǎn)，那就是 Meta 和 Google，他們投入了令人難以置信的投資來(lái)制作一個(gè)完美工作的云 IDE。”

他進(jìn)一步解釋了云端 IDE 的問(wèn)題：”對(duì)于其他所有人，云 ID 采用是如此不存在，我的意思是，即使你有 VS Code，它字面上使用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)并且可以在瀏覽器中運(yùn)行，它是相同的體驗(yàn)，它是所有這些小長(zhǎng)尾的東西，只是不能很好地工作，沒(méi)有一個(gè)擴(kuò)展真的在那個(gè)場(chǎng)景中工作，沒(méi)有一個(gè)語(yǔ)言服務(wù)器工作，你知道你所有的小工具，它們不工作。”

相比之下，利用 CI/CD 系統(tǒng)作為反饋機(jī)制雖然功能有限，但更現(xiàn)實(shí)可行。大多數(shù)公司都已經(jīng)有了 CI/CD 流程，agent 可以通過(guò)提交代碼、觸發(fā)構(gòu)建、獲取測(cè)試結(jié)果的方式來(lái)獲得反饋。Quinn 的觀點(diǎn)是：”假設(shè)是，如果你想要背景代理，那么它們應(yīng)該使用 CI 進(jìn)行反饋，以查看測(cè)試是否通過(guò)，如果linter工作，如果你知道所有這些事情都是正確的，而不是擁有構(gòu)建環(huán)境，現(xiàn)在構(gòu)建環(huán)境并不壞，但這是一種優(yōu)化，首先構(gòu)建它以使用 CI，為 CI 足夠好的整個(gè)問(wèn)題類(lèi)別構(gòu)建它。”

這種方式的延遲雖然比本地反饋循環(huán)更高，但對(duì)于那些不需要頻繁迭代的任務(wù)來(lái)說(shuō)完全可以接受。而且，這種方式還有一個(gè)隱含的好處：它迫使團(tuán)隊(duì)優(yōu)化 CI/CD 流程，這對(duì)人類(lèi)開(kāi)發(fā)者也是有益的。

Torsten 補(bǔ)充了一個(gè)重要觀點(diǎn)：”對(duì)于我想要的后臺(tái)代理用例，比如我不想讓它去做我知道它需要大量編譯器反饋的事情，因?yàn)槲抑滥阌悬c(diǎn)通過(guò)這一層刪除，你不能真正觸摸它，這與云 ID 相同，我寧愿讓它做我知道它可以只是單次拍攝的東西……一些瘋狂的東西，它不需要構(gòu)建環(huán)境。”

這種技術(shù)路線選擇背后，體現(xiàn)的是對(duì)實(shí)用主義的堅(jiān)持。與其追求技術(shù)上的完美，不如選擇能夠?qū)嶋H落地并帶來(lái)價(jià)值的方案。這種思維方式，我認(rèn)為是 Amp 團(tuán)隊(duì)能夠快速迭代和創(chuàng)新的重要原因。

未來(lái)的編程工作流：從工具到伙伴

在聽(tīng)完整個(gè)播客系列后，我對(duì)未來(lái)編程工作流的變化有了更清晰的認(rèn)識(shí)。Amp 團(tuán)隊(duì)的探索不僅僅是在構(gòu)建一個(gè)工具，更是在探索人與 AI 協(xié)作的新模式。這種模式的變化，可能會(huì)重新定義程序員這個(gè)職業(yè)的內(nèi)涵。從他們分享的使用體驗(yàn)來(lái)看，這種轉(zhuǎn)變已經(jīng)在悄然發(fā)生。

從他們的使用體驗(yàn)來(lái)看，AI agent 已經(jīng)不再是簡(jiǎn)單的代碼生成器，而是更像一個(gè)有能力的初級(jí)程序員。它能夠理解復(fù)雜的需求，制定執(zhí)行計(jì)劃，處理各種異常情況，甚至能夠主動(dòng)提出改進(jìn)建議。Quinn 描述了自己的體驗(yàn)：”我從讓 AI 寫(xiě)我大約40%的代碼但我仍然參與其中，到 AI 成為第一個(gè)起草者并寫(xiě)我可能85%左右的代碼，我還沒(méi)有處理永遠(yuǎn)的變化，對(duì)這個(gè)我從小就有的愛(ài)好。”

這種能力的提升，讓人與 AI 的協(xié)作變得更加自然和高效。我特別注意到他們提到的一個(gè)變化：程序員的工作重心從”編寫(xiě)代碼”轉(zhuǎn)向”指導(dǎo) AI 編寫(xiě)代碼”。這不僅僅是工作方式的改變，更是思維模式的轉(zhuǎn)變。Torsten 有一個(gè)很生動(dòng)的比喻：”我想到的心理模型是……你知道數(shù)字繪畫(huà)和那個(gè)短語(yǔ)一直在被拋出很多，但你知道我知道的數(shù)字繪畫(huà)方式是你有一張空白或沒(méi)有顏色的圖片，有小區(qū)域，每個(gè)區(qū)域都有一個(gè)顏色，我對(duì)代理的看法是，作為一個(gè)知道自己在做什么的人，畫(huà)那些線是我的工作，然后指示代理填寫(xiě)那個(gè)數(shù)字，但我需要確定線是什么。”

這個(gè)比喻很好地說(shuō)明了新的協(xié)作模式：程序員負(fù)責(zé)架構(gòu)設(shè)計(jì)和邊界定義，AI 負(fù)責(zé)具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。這種分工不僅能夠提高開(kāi)發(fā)效率，還能讓程序員專(zhuān)注于更有創(chuàng)造性的工作。

從技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)來(lái)看，背景代理功能的探索特別值得關(guān)注。雖然目前還在早期階段，但這種”異步協(xié)作”的模式可能會(huì)成為未來(lái)編程工作流的重要組成部分。有用戶(hù)已經(jīng)開(kāi)始嘗試這種工作方式，比如有人”在周末旅行前為代理準(zhǔn)備了一份獨(dú)立任務(wù)清單，這樣他們回來(lái)后就會(huì)有所有的差異準(zhǔn)備好等待他們”。

Jeff Huntley 等重度用戶(hù)的實(shí)踐更是推開(kāi)了這種協(xié)作模式的邊界。他們運(yùn)行多個(gè)代理，24/7不間斷工作，甚至在睡覺(jué)時(shí)也有代理在后臺(tái)處理任務(wù)。這種使用模式雖然看起來(lái)極端，但可能預(yù)示著未來(lái)的主流趨勢(shì)。

我認(rèn)為，Amp 團(tuán)隊(duì)的探索預(yù)示著編程工作流的一個(gè)重要轉(zhuǎn)變：從”人使用工具”到”人與 AI 協(xié)作”。在這種新的協(xié)作模式中，程序員更像是項(xiàng)目的架構(gòu)師和質(zhì)量把控者，而 AI 負(fù)責(zé)具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。Torsten 對(duì)此有深刻的思考：”我認(rèn)為這種轉(zhuǎn)變對(duì)整個(gè)軟件行業(yè)可能是有益的。如果 agent 能夠處理大部分重復(fù)性的編程工作，程序員就能將更多時(shí)間投入到創(chuàng)新性的問(wèn)題解決和用戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化上。”

當(dāng)然，這種轉(zhuǎn)變也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。如何確保 AI 生成的代碼質(zhì)量？如何維護(hù)復(fù)雜系統(tǒng)的一致性？如何處理 AI 的錯(cuò)誤和局限性？Quinn 對(duì)此很坦誠(chéng)：”我就是想要一個(gè)真的很好的記錄器和時(shí)光倒流調(diào)試器，在所有代碼中有100毫秒的完整 CI 時(shí)間……所有這些東西，這是一個(gè)犯罪情況，只有軟件工程而不是基礎(chǔ)模型研究站在我們今天所在的地方和那個(gè)世界之間。”

從 Amp 團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，這些挑戰(zhàn)并非不可克服，關(guān)鍵是要有正確的方法和足夠的耐心。他們的經(jīng)驗(yàn)表明，通過(guò)良好的工具設(shè)計(jì)、合理的反饋循環(huán)和持續(xù)的用戶(hù)教育，AI 編程工具能夠真正提升開(kāi)發(fā)效率和代碼質(zhì)量。更重要的是，他們證明了技術(shù)的快速發(fā)展不一定需要復(fù)雜的產(chǎn)品，有時(shí)候簡(jiǎn)單而專(zhuān)注的設(shè)計(jì)反而能夠釋放更大的潛力。

正如 Quinn 在播客末尾所說(shuō)：”我們正在上線……如果你想找出這一切要去哪里——和我們一起來(lái)。”這不僅是對(duì)用戶(hù)的邀請(qǐng)，更是對(duì)整個(gè)行業(yè)的號(hào)召：在這個(gè)快速變化的時(shí)代，最好的預(yù)測(cè)未來(lái)的方式就是參與創(chuàng)造未來(lái)。

我的思考：黑馬背后的底層邏輯

聽(tīng)完 Amp 團(tuán)隊(duì)幾個(gè)小時(shí)的播客對(duì)談后，我有一個(gè)很深的感觸：真正的產(chǎn)品創(chuàng)新往往不是來(lái)自于精巧的商業(yè)計(jì)劃，而是來(lái)自于對(duì)技術(shù)本質(zhì)的深刻理解和對(duì)用戶(hù)真實(shí)需求的敏銳洞察。Amp 的成功不是偶然的，它背后有幾個(gè)值得所有產(chǎn)品創(chuàng)造者深思的底層邏輯。

第一個(gè)邏輯是”技術(shù)驅(qū)動(dòng)勝過(guò)需求驅(qū)動(dòng)”。在大多數(shù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中，我們被教育要先調(diào)研用戶(hù)需求，然后設(shè)計(jì)解決方案。但在快速變化的 AI 領(lǐng)域，這種傳統(tǒng)方法可能會(huì)讓你錯(cuò)過(guò)最重要的機(jī)會(huì)窗口。Amp 團(tuán)隊(duì)的做法恰恰相反：他們先深度理解技術(shù)能力的邊界，然后讓技術(shù)可能性來(lái)引導(dǎo)產(chǎn)品方向。這種”技術(shù)先行”的方法雖然看起來(lái)風(fēng)險(xiǎn)更高，但在技術(shù)快速演進(jìn)的時(shí)代可能是更有效的策略。關(guān)鍵在于，你必須有足夠的技術(shù)敏感度來(lái)識(shí)別哪些技術(shù)突破真正具有變革性意義。

第二個(gè)邏輯是”深度勝過(guò)廣度”。在一個(gè)功能競(jìng)賽盛行的市場(chǎng)環(huán)境中，Amp 選擇了做減法而不是加法。他們拒絕模型選擇器，限制工具數(shù)量，不迎合所有用戶(hù)需求。這種看似”固執(zhí)”的產(chǎn)品策略，實(shí)際上體現(xiàn)了對(duì)價(jià)值創(chuàng)造本質(zhì)的深刻理解：與其試圖滿(mǎn)足所有人的所有需求，不如為特定用戶(hù)群體創(chuàng)造極致的價(jià)值體驗(yàn)。這讓我想起喬布斯的一句話：”創(chuàng)新就是對(duì)一千件事情說(shuō)不。”在 AI 工具這個(gè)新興領(lǐng)域，這種專(zhuān)注和取舍的能力可能比功能的豐富性更重要。

第三個(gè)邏輯是”與趨勢(shì)共舞勝過(guò)對(duì)抗趨勢(shì)”。Amp 團(tuán)隊(duì)對(duì)不同 AI 模型行為特性的深度理解，讓他們能夠”順應(yīng)模型的偏好”而不是強(qiáng)行改變模型行為。這種哲學(xué)不僅適用于技術(shù)層面，也適用于商業(yè)層面。他們觀察到用戶(hù)對(duì) AI 成本接受度的變化，及時(shí)調(diào)整了定價(jià)策略；他們發(fā)現(xiàn)子代理的價(jià)值，立即投入資源深度開(kāi)發(fā)。這種敏捷適應(yīng)的能力，我認(rèn)為是在快速變化環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。

第四個(gè)邏輯是”實(shí)用主義勝過(guò)完美主義”。無(wú)論是背景代理的技術(shù)路線選擇，還是反饋循環(huán)的設(shè)計(jì)，Amp 團(tuán)隊(duì)都展現(xiàn)出強(qiáng)烈的實(shí)用主義傾向。他們不追求技術(shù)上的完美，而是選擇能夠?qū)嶋H落地并帶來(lái)價(jià)值的方案。這種務(wù)實(shí)的態(tài)度讓他們能夠在有限的資源下快速迭代和創(chuàng)新，避免了很多初創(chuàng)公司常見(jiàn)的”過(guò)度工程化”陷阱。

最后一個(gè)邏輯，也是我覺(jué)得最重要的，是”長(zhǎng)期主義勝過(guò)短期機(jī)會(huì)主義”。Amp 團(tuán)隊(duì)的很多決策在短期內(nèi)看起來(lái)是”不理性”的：拒絕功能請(qǐng)求會(huì)失去用戶(hù)，不限制成本會(huì)降低利潤(rùn)率，固執(zhí)的產(chǎn)品理念會(huì)引起爭(zhēng)議。但從長(zhǎng)期來(lái)看，這些決策為他們構(gòu)建了獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和用戶(hù)忠誠(chéng)度。他們不是在追逐當(dāng)下的熱點(diǎn)，而是在為未來(lái)五年、十年的技術(shù)趨勢(shì)做布局。

這些底層邏輯的背后，我看到的是一種新的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)范式：在技術(shù)快速演進(jìn)的時(shí)代，最成功的產(chǎn)品可能不是那些功能最豐富的，而是那些最深刻理解技術(shù)本質(zhì)、最專(zhuān)注于核心價(jià)值創(chuàng)造的。Amp 的故事告訴我們，有時(shí)候”做得少但做得深”比”做得多但做得淺”更有價(jià)值。這不僅是一個(gè)產(chǎn)品策略問(wèn)題，更是一個(gè)關(guān)于如何在不確定性中做出正確判斷的認(rèn)知問(wèn)題。

回到 AI 編程工具這個(gè)賽道，我相信我們正在見(jiàn)證一個(gè)新時(shí)代的開(kāi)始。傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)模式正在被重新定義，程序員的工作內(nèi)容正在發(fā)生根本性變化。在這個(gè)變革過(guò)程中，那些能夠深刻理解變化本質(zhì)、勇于做出艱難取舍的產(chǎn)品，將會(huì)成為新時(shí)代的引領(lǐng)者。Amp 可能只是這個(gè)故事的開(kāi)始，但它已經(jīng)為我們展示了一條可能的道路：通過(guò)深度的技術(shù)理解、專(zhuān)注的產(chǎn)品策略和務(wù)實(shí)的執(zhí)行方式，在快速變化的世界中創(chuàng)造持久的價(jià)值。?