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专栏 · 杠杆与心智模型 ›
第 74 期 · 思维模型 · 收录于 2026 年 8 月 16 日

「未来的工程师,是能选出什么值得做的人」——Addy Osmani

AO
Addy Osmani · AI Engineer
思维模型Agent 工程
视频 18:25 原文约 1.7 万字 预计阅读 11 分钟 来源视频 ↗ 中英对照全文
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数据截至 8 月 27 日
双人对谈 · 本期速读电台 00:00 / 17:53
TL;DR · 三句话
  1. 一当写码被 agent 自动化,工程师的价值从"产出代码"转向"选择什么值得做、并为结果负责"——未来的工程师由"能选择什么值得做的人"来定义,掌握证据、理解与最终裁决。→ 详细
  2. 二生成变便宜不等于评审变便宜:agent 能交付的远超人能评审的量,稀缺资源变成"有证据支撑的判断力";速度、记忆、验证甚至品味都会随模型前沿推进而衰减,唯有"可问责性(answerability)"——署在工作上的那个签名——半衰期最长。→ 详细
  3. 三一条可操作的铁律:解释不了就别上线(Explain it or don't ship it);自动化只是抬高所有人的地板,瓶颈从"能不能做出来"挪到"该不该存在、能不能为它负责"——把工厂建起来,让灯亮着,守住裁决权。→ 详细
01

未来工程师的定义:能选择"什么值得做"的人(标题即论点)

  • Addy 开场就把落点放在"人"而非架构:"未来的工程师,将由能够选择什么事情值得做的人来定义。" 他们要掌握三样东西——证据(evidence)、理解(understanding)、以及最终裁决(verdict);面对越来越多由 agent 完成的自动化工作,这些都得由人来负责。→ 详细
  • 他特意澄清"裁决"不是当法官,而是为生产决策负责:这东西要不要上线?要不要拦下来?转向、还是接受风险?——写码这件事本身正被自动化,但"拍板"这件事不能被外包。→ 详细
  • 一句话点破价值迁移的机制:"质量只是产出证据,而裁决是分配责任。" 稀缺的不再是把任务做完,而是知道该做什么、谁担责。→ 详细
02

answerability(可问责性):从哲学话题变成工程硬要求

  • 全场的核心新词。白话:出了事,谁能站出来为这个决定解释、背书、担责。 Addy 的原话——"可问责性正是让我们能够为一个裁决背书的东西。"→ 详细
  • 为什么现在变硬?因为 AI 生成 / 辅助的代码正在变成"普通代码"。他引 Sonar 2026 调研:AI 辅助代码已不再是边缘现象,在代码库里占比越来越大。"一旦到了这个地步,可问责性就不再是个哲学话题,而变成了一项工程需求。"→ 详细
  • 它要能回答一串"硬问题":模型到底有没有碰过这个文件?那项工作受什么约束引导?产出了什么证据?接受了什么风险?谁为结果负责?——这些正是 answerability 要落地成的东西。→ 详细
03

角色围绕"工作本身"重组

  • 引 Boris Cherney 的语言:旧职业边界正变模糊,角色围绕工作重新组合;重要问题从"你的头衔是什么"变成"你能拥有(own)系统的哪一部分"。他喜欢的分类:prototype(原型)/ build(构建)/ sweep(清扫)/ grow(增长)/ maintain(维护)五种真实工程模式,agent 都能帮,但稀缺的是知道产品需要哪种模式、适用什么质量标准、谁为结果负责。→ 详细
04

为什么会发生:harness → loop → software factory

  • harness engineering(挽具工程):coding agent = 模型 + 套在外面的 harness(上下文、工具、文件系统、Git)。白话——harness 就是那层"外壳 / 挽具",把"智能"变成你能放心委托出去的东西。→ 详细
  • loop engineering(循环工程):不再只提示一次运行,而是设计能持续提示、检查、记忆、并决定下一步的系统;到这一步 agent 开始"像基础设施"。三者合起来 = software factory(软件工厂):agent 在内循环里跑、产出证据,而生产决策仍由人做。→ 详细
  • 他对风向的判断很关键:"风向并没有把我们从循环中吹走,而是把人类判断推向了杠杆率最高的检查点。"→ 详细
05

clean code 也是在帮"下一个 agent"(附数据)

  • 过去讲究干净代码是为下一个人读得懂;现在它还帮下一个 agent。Sonar 研究:干净仓库和混乱仓库通过率大致相同,但干净代码消耗 token 更少、返工更少——可维护性能实实在在转化成"工厂"的效率。→ 详细
06

生成变便宜 ≠ 评审变便宜:不信任却没带宽

  • 一组扎心数据:96% 的人不完全信任 AI 代码,却只有约一半会在提交前坚持验证——Addy 称之为"有不信任,却没有带宽(distrust without bandwidth)"。→ 详细
  • 他的解法不是喊口号,而是工程:"安全感来自于让验证变得更便宜、更清晰、更难被跳过。" 视角从单个评审者拉到整个组织——当治理(governance)跟不上、采用速度远快于任何公司制定政策的速度时,评审与验证就会变成瓶颈。→ 详细
  • 关键升级:当任务从 30 秒的一次运行,变成小时级 / 天级的长程(long horizon)工作流、还并行跑很多个时,"评审就不能只是最后瞄一眼——它必须变成一整套控制系统。"→ 详细
07

alpha 与 decay:你的优势有一个倒计时

  • 两个借自投资的术语。alpha = 你今天能做到、而当前模型还做不到的那段"能力差"(投资里指超额收益);decay(衰减) = 悬在这段差距头上的倒计时。→ 详细
  • 冷酷的规律:"如果让你与众不同的是某种能力,那么前沿(frontier)终究会追上它。" 这也是"品味(taste)"这个词不断被提起的原因。→ 详细
  • 引 Paul Graham:"当任何人都能做出任何东西时,选择做什么就变得非常重要。"但 Addy 立刻提醒:"品味很容易变成一个魔法词,用来指代工作中我们暂时不想解释清楚的那部分。"→ 详细
08

品味不是永恒护城河——它也是 alpha,会衰减

  • 更好的定义(Mitchell Hashimoto):"品味,是在尚不存在客观度量标准的地方,做出高质量定性判断的能力。" 它把品味放在了 benchmark 之前、市场充分投票之前。→ 详细
  • 但品味同样会衰减——随着模型从示例和偏好中学习会被"重置"。所以它最好的形态不是故弄玄虚,而是"做出更好的决策,并留下你的团队和系统都能学习的示例"。→ 详细
  • 衰减测试(decay test):速度衰减了、记忆力衰减了(harness 有 memory 了)、验证在被搬进 evals / 静态检查 / 模型自我批评;连判断力"在某种程度上也是一个斜坡,而不是一堵墙"。正确策略不是死守某一项能力,而是"不断把我们的优势往上挪一个层级"。→ 详细
09

战略问题换向:不是"agent 能做什么",而是"什么只有人能负责"

  • "'agent 能做什么'不再是最好的战略问题——因为 agent 做不了的事情清单只会越来越短。" 更好的问题是:什么事情只有人类能够为之负责(answerable)?→ 详细
  • 不是因为人有什么魔力,而是因为有些决策确实需要所有权(ownership):需要上下文、需要接受风险、需要在工作上线之后继续担责。这就是为什么"工程师"这个词得变得再严格一点。→ 详细
  • 他顺势扩了"工程师"的定义:不只是"会写代码、能把东西做出来"的人,而是能对系统推理、思考约束、为权衡辩护、管理风险、出事时被找得到的那个人。→ 详细
10

三个要避免的坑:认知负债 / 认知投降 / 编排税

  • ① 认知负债(cognitive debt):你对"如何解决问题"的理解与记忆被侵蚀——用 agent 越多越明显(Addy 说"我自己就深有体会")。落到代码上就是委托负债(delegation debt):构建通过了测试、PR 能合并,但团队逐渐丧失解释"自己正在上线的这个系统"的能力。→ 详细
  • ② 认知投降(cognitive surrender):盲目接受 AI 的回答。委托是"把活干了,给我看足够证据让我判断"——判断仍在我手里;投降是"在我形成任何看法之前,你的答案就已经是我的答案"。Wharton 研究亮了盏警示灯:AI 答错时,73% 的人依然选那个错答案,而且反而觉得更有把握——失败模式不是"用 AI",而是"借来的自信(borrowed confidence)"。→ 详细
  • ③ 编排税(orchestration tax):并行跑几百上千个 agent,不等于"你"变多了。"你的认知带宽是无法并行化的。" 你创建的每个 loop 都带来更多要路由、合并、验证、集成的决策。解法不是减少 agent,而是"像设计系统一样设计你的注意力:你在哪里介入、要求什么、复用什么。"→ 详细
11

signature(签名)的半衰期,比任何一项能力都长

  • 职业发展的"数学题":一项优势的半衰期,可能就是一次模型发布——速度、记忆、验证、甚至品味,都随前沿推进而移动。但你的签名(signature)——信誉、专业声望——半衰期要长得多。→ 详细
  • 签名 = 署在工作上的名字:那个人、那个团队、那个机构,为实际交付的东西背书的主体。一句收束:"技能能赢得杠杆,而问责能把杠杆转化为信任。"→ 详细
12

内循环=能力,外循环=能动性;顶端动作是"辨别力"

  • "执行和责任是两码事。agent 可以照着你的 runbook 走,但它无法继承后果。" 出问题时要问:谁理解那条政策?谁接受了那个风险?谁为爆炸半径(blast radius,即故障波及面)负责?→ 详细
  • 高能动性(high agency) 不是"所有事我亲自干"(根本没法 scale),也不是表演式拼命(hustle theater),而是"附带判断力的所有权":知道何时委托、何时检查、何时叫停、何时把名字签上去。能动性阶梯(agency ladder)顶端最稀有的动作是辨别力(discernment)——发现问题后判断它值不值得投入,不值得就放手。→ 详细
  • 落成运作模型:内循环(调查 / 实现 / 测试 / 汇报)交给 agent = 能力(capability);外循环(决策 / 验证 / 批准 / 担责)仍是工程 = 能动性(agency)。 边界不是"人类看一眼 AI 输出",而是——agent 返回证据(diff、测试、日志、trace、截图……),"然后真正的工程才开始:决定这活值不值得做、验证证据够不够、批准或转向或为进入生产的东西负责。"→ 详细
13

一条铁律与一个乐观结论:Explain it or don't ship it

  • 可操作规则:"解释不了,就别上线(Explain it or don't ship it)。" 不是要人手敲 / 手读每一行,而是必须有人对这份工作理解到足以为它辩护。类比大型 / 企业代码库的 owners 文件:你的每一块架构到底由谁负责?→ 详细
  • 临近结尾要记住的一点:"自动化抬高的是所有人的地板。" 工程会继续往上走一层,新工作可能是 loop 设计、证据设计、存量系统(brownfield)守护——敲键盘变少不等于工程变少,而是有更大的面需要品味、验证、所有权,归根结底是"用心(care)"。→ 详细
  • 乐观的历史规律:每次让写软件变得更容易(高级语言、框架、云、低代码),人们都预测世界会需要更少软件,结果恰恰相反——成本一降,潜在需求就冒出来。agent 会做同样的事:不消灭工程工作,而是把瓶颈从"我们能不能做出来"挪到"这东西该不该存在、我们能不能为它负责"。→ 详细
14

闪电问答 / 收尾

本片为个人主题演讲(AI Engineer 大会闭幕 keynote),无 lightning round。收尾是 Addy 的三句箴言式行动号召:"把工厂建起来,让灯一直亮着,守住最终裁决权(Build the factories, keep the lights on, own the verdict)。" 一句话浓缩全场——工厂交给 agent 建、系统交给 loop 维持,但那个"拍板"永远是你的。→ 详细

15

联系方式

演讲中未留联系方式。Addy Osmani 为 Google Chrome 团队工程负责人、《Learning JavaScript Design Patterns》等书作者(公开身份),本片系其在 AI Engineer 大会的闭幕演讲。

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