新智元報(bào)道

　　編輯：元宇

　　【新智元導(dǎo)讀】在OpenAI一項(xiàng)內(nèi)部實(shí)驗(yàn)中，一個(gè)最初僅3人的團(tuán)隊(duì)、5個(gè)月、從零到一造出「百萬(wàn)行代碼產(chǎn)品」，沒(méi)有一行代碼是人類程序員完成的，而不手工寫代碼，也是該項(xiàng)目的一條鐵律。

　　這一次，人類軟件工程被「倒過(guò)來(lái)」做了！

　　剛剛，OpenAI官博曝光了他們的一次內(nèi)部實(shí)驗(yàn)：

　　一支最初3人的工程師團(tuán)隊(duì)，利用Codex智能體在5個(gè)月內(nèi)從零造出了一個(gè)「百萬(wàn)行代碼產(chǎn)品」。

　　在整個(gè)過(guò)程中，人類不寫手工代碼，而是把精力集中在「想清楚要什么、把規(guī)則立起來(lái)」，其余的一切交給AI。

　　每人每天平均能推進(jìn)3.5個(gè)PR（Pull Request，代碼合并請(qǐng)求），而PR的執(zhí)行環(huán)節(jié)（實(shí)現(xiàn)、測(cè)試、文檔、CI配置）全程由智能體代勞。

　　OpenAI為這套工作流賦予了一個(gè)十分形象的名字：「駕馭工程（Harness Engineering）」。

　　https://openai.com/index/harness-engineering/

　　在實(shí)驗(yàn)里，程序員不再是那個(gè)熬夜寫B(tài)ug，再熬夜修Bug的「碼農(nóng)」，而是原來(lái)的「執(zhí)行者」變?yōu)椤格{馭者」。

　　這不止是10倍效率提升的「生產(chǎn)力革命」，而是一次對(duì)「軟件工程」定義的顛覆，直接宣告了人類「手工代碼時(shí)代」的終結(jié)。

　　改變

　　從一個(gè)空的git倉(cāng)庫(kù)開始

　　這次實(shí)驗(yàn)從AI的第一次提交開始。

　　2025年8月下旬，當(dāng)空倉(cāng)庫(kù)里落下第一個(gè)commit（提交）時(shí)，它就已經(jīng)不是人類寫的——當(dāng)時(shí)沒(méi)有任何既有人類代碼可以充當(dāng)「錨點(diǎn)」。

　　更魔幻的：連那個(gè)用來(lái)指導(dǎo)AI怎么干活的說(shuō)明書AGENTS.md，第一版也是AI自己寫的。

　　從第一天起，這個(gè)倉(cāng)庫(kù)就是由智能體塑造的。人類不許寫代碼，成了這個(gè)項(xiàng)目的一條不可逾越的鐵律。

　　這不是為了偷懶，而是一種近乎自虐的「刻意練習(xí)」，只有切斷了人類「親自上手」的退路，才能倒逼團(tuán)隊(duì)去破解那個(gè)在完全無(wú)人情況下構(gòu)建代碼的終極問(wèn)題。

　　于是，這個(gè)3人小團(tuán)隊(duì)（后擴(kuò)展到7人），一下子好像成了拿著鞭子的牧羊人，驅(qū)趕著一群不知疲倦的Codex智能體在代碼草原上狂奔。

　　結(jié)果令人震撼：5個(gè)月，一百萬(wàn)行代碼。

　　重新定義工程師的角色

　　這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)的早期進(jìn)展，比OpenAI的研究人員預(yù)想得要慢。

　　不是因?yàn)镃odex不行，而是因?yàn)榄h(huán)境定義得不夠清晰：智能體缺少實(shí)現(xiàn)高層目標(biāo)所需的工具、抽象和內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

　　于是，OpenAI工程團(tuán)隊(duì)的主要工作變成了一件事：讓智能體有能力完成有價(jià)值的工作。

　　他們把大目標(biāo)拆成更小的構(gòu)建塊（設(shè)計(jì)、編碼、評(píng)審、測(cè)試等），提示智能體把這些塊搭起來(lái)，再用它們?nèi)ソ怄i更復(fù)雜的任務(wù)。

　　當(dāng)事情失敗時(shí)，答案幾乎從來(lái)不是「再試一次」，這里唯一的推進(jìn)方式就是讓Codex去完成工作，人類工程師通常會(huì)退一步問(wèn)自己：

　　到底缺了什么能力？怎樣把它變得對(duì)智能體既清晰可見(jiàn)，又可以被強(qiáng)制執(zhí)行？

　　整個(gè)過(guò)程中，人類幾乎完全通過(guò)提示詞與系統(tǒng)交互：工程師描述任務(wù)，運(yùn)行智能體，讓它發(fā)起一個(gè)PR。

　　為了推進(jìn)PR完成，研究人員會(huì)讓Codex在本地自審改動(dòng)，請(qǐng)求額外的本地和云端智能體評(píng)審，回應(yīng)人類或智能體的反饋，然后在一個(gè)循環(huán)里不斷迭代，直到所有智能體評(píng)審者都滿意。

　　隨著時(shí)間推移，幾乎所有評(píng)審工作都移交給了「智能體對(duì)智能體」。

　　提升應(yīng)用程序的可讀性

　　隨著代碼吞吐量的增加，OpenAI發(fā)現(xiàn)：AI編碼的瓶頸變成了人工質(zhì)量檢查（QA）的能力。

　　于是，人類的時(shí)間和注意力成了真正的約束。

　　為了突破這一瓶頸，OpenAI的辦法是讓Codex能夠直接讀取應(yīng)用程序的用戶界面、日志以及應(yīng)用指標(biāo)等內(nèi)容。

　　他們將Chrome DevTools協(xié)議接入了智能體運(yùn)行時(shí)，并開發(fā)了處理DOM快照、截圖和導(dǎo)航的技能。

　　于是，Codex可以自己復(fù)現(xiàn)bug、驗(yàn)證修復(fù)、推理UI行為。

　　OpenAI對(duì)可觀測(cè)性工具也采取了同樣的做法。

　　日志、指標(biāo)、追蹤通過(guò)本地可觀測(cè)性棧暴露給Codex，并且對(duì)每個(gè)worktree（工作區(qū)）都是隔離、臨時(shí)的環(huán)境。

　　任務(wù)完成后，這套環(huán)境就會(huì)被銷毀。

　　智能體可以用LogQ查日志，用PromQL查指標(biāo)。

　　于是，「確保服務(wù)啟動(dòng)在800ms內(nèi)完成」或者「這四條關(guān)鍵用戶路徑里沒(méi)有任何一個(gè)span超過(guò)兩秒」這樣的提示，就變得真正可執(zhí)行。

　　做了這些之后，OpenAI研究人員經(jīng)常看到Codex一次運(yùn)行連續(xù)工作六個(gè)小時(shí)以上，通常還是在人類睡覺(jué)的時(shí)候。

　　給Codex一張地圖

　　而不是一本1000頁(yè)的說(shuō)明書

　　讓智能體處理大型復(fù)雜任務(wù)時(shí)，上下文管理是最大的挑戰(zhàn)之一。

　　OpenAI研究人員早期學(xué)到的一個(gè)簡(jiǎn)單經(jīng)驗(yàn)就是：

　　給Codex一張地圖，而不是一本1000頁(yè)的說(shuō)明書。

　　一開始，團(tuán)隊(duì)試圖寫一個(gè)超大的AGENTS.md文件，把所有規(guī)則、邏輯、注意事項(xiàng)都塞進(jìn)去。結(jié)果，這成了一場(chǎng)災(zāi)難。

　　因?yàn)锳I的注意力也是稀缺資源。

　　給它一本1000頁(yè)的說(shuō)明書，它會(huì)迷失在細(xì)節(jié)里，漏掉關(guān)鍵約束，或者把目標(biāo)搞錯(cuò)。

　　而且，這種單體大文檔維護(hù)起來(lái)簡(jiǎn)直是噩夢(mèng)，很快就會(huì)變成「陳舊規(guī)則的墳場(chǎng)」。

　　于是，團(tuán)隊(duì)迅速調(diào)整策略，他們把AGENTS.md變成了一張「尋寶地圖」。

　　這個(gè)文件只有大約100行，它不包含具體知識(shí)，只是一個(gè)目錄，就像一個(gè)導(dǎo)航地圖，指向倉(cāng)庫(kù)深處更深層的真實(shí)來(lái)源。

　　設(shè)計(jì)文檔被編目并索引，包括驗(yàn)證狀態(tài)以及一套定義「以智能體為先」操作原則的核心信念。

　　└── SECURITY.md

　　真正的知識(shí)庫(kù)在結(jié)構(gòu)化的docs/目錄里，是系統(tǒng)的唯一事實(shí)來(lái)源。

　　這就是「漸進(jìn)式披露」：智能體從一個(gè)小而穩(wěn)定的入口開始，被教會(huì)下一步去哪找，而不是一開始就被信息淹沒(méi)。

　　OpenAI的研究人員還用工具強(qiáng)制執(zhí)行這一點(diǎn)。

　　通過(guò)專門的lint和CI任務(wù)校驗(yàn)知識(shí)庫(kù)是否最新、是否交叉鏈接、結(jié)構(gòu)是否正確。

　　架構(gòu)文檔給出領(lǐng)域劃分和包分層的頂層視圖。質(zhì)量文檔為每個(gè)產(chǎn)品領(lǐng)域和架構(gòu)層打分，持續(xù)追蹤差距。

　　為了保證AI不讀到過(guò)時(shí)的信息，團(tuán)隊(duì)甚至專門安排了一個(gè)「文檔園丁」智能體。

　　它的工作只有一個(gè)：定期掃描文檔，發(fā)現(xiàn)那些與代碼實(shí)現(xiàn)不一致的陳舊描述，然后自動(dòng)發(fā)起修復(fù)PR。

　　讓智能體「看得懂」

　　既然倉(cāng)庫(kù)完全由智能體生成，OpenAI研究人員的一個(gè)目標(biāo)，就是讓智能體只靠倉(cāng)庫(kù)本身，就能理解完整業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

　　從智能體視角看，任何它在運(yùn)行時(shí)上下文中訪問(wèn)不到的知識(shí)，都等于不存在。

　　比如放在Google Docs、聊天記錄、人類大腦的知識(shí)，對(duì)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)都是不可見(jiàn)的。

　　它能看到的只有倉(cāng)庫(kù)里版本化的工件，如代碼、Markdown、schema、可執(zhí)行計(jì)劃。

　　如果智能體找不到這些上下文知識(shí)，它們就會(huì)和剛?cè)肼毜男峦乱粯?，?duì)于實(shí)際業(yè)務(wù)進(jìn)展一無(wú)所知。

　　因此，必須把越來(lái)越多的上下文推回倉(cāng)庫(kù)。

　　當(dāng)然，給Codex更多上下文，并不是要塞給它更多零散指令，而是把信息組織好、結(jié)構(gòu)化，讓它可以推理。

　　自動(dòng)化圍欄

　　讓程序員成為代碼世界的「牧羊人」

　　光有文檔，還不足以讓一個(gè)完全由智能體生成的代碼庫(kù)保持一致。

　　AI畢竟是概率模型，它會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)，會(huì)偷懶，會(huì)寫出「看似能跑實(shí)則一團(tuán)糟」的代碼。

　　怎么解決？

　　智能體在邊界清晰、結(jié)構(gòu)可預(yù)測(cè)的環(huán)境中效率最高。

　　OpenAI通過(guò)強(qiáng)制執(zhí)行「不變量」，而不是微觀管理實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，讓智能體可以高速前進(jìn)而不破壞基礎(chǔ)。

　　這就好比為Codex這樣日行千里的AI烈馬，套上了韁繩和馬鞍。

　　OpenAI圍繞一個(gè)嚴(yán)格的架構(gòu)模型構(gòu)建系統(tǒng)。每個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域都有固定層級(jí)，并且依賴方向被嚴(yán)格驗(yàn)證，只允許有限的合法邊界。

　　規(guī)則很簡(jiǎn)單：在每個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域內(nèi)（如App Settings），代碼只能沿著固定層級(jí)「向前」依賴：

　　Types→Config→Repo→Service→Runtime→UI

　　橫切關(guān)注點(diǎn)（認(rèn)證、連接器、遙測(cè)、功能開關(guān)等）只能通過(guò)一個(gè)顯式接口：Providers。

　　其他依賴一律禁止，并通過(guò)自定義lint（也是Codex生成）和結(jié)構(gòu)測(cè)試強(qiáng)制執(zhí)行。

　　這種架構(gòu)通常是公司規(guī)模到幾百人時(shí)才會(huì)認(rèn)真設(shè)計(jì)的。但在有編碼智能體的情況下，這是前提條件。

　　此外，OpenAI的研究人員還定義了一組「品味不變量」，如：

　　強(qiáng)制結(jié)構(gòu)化日志

　　schema和類型的命名規(guī)范

　　文件大小上限

　　平臺(tái)級(jí)可靠性要求

　　在這個(gè)過(guò)程中，必須明確區(qū)分的是哪些地方必須嚴(yán)格，哪些地方可以放權(quán)。

　　這好比管理一個(gè)大型工程平臺(tái)：邊界集中管控，內(nèi)部高度自治。

　　AI生成的代碼未必符合人類審美，但只要正確、可維護(hù)、對(duì)智能體可讀，就OK。

　　在這個(gè)過(guò)程中，人類的品味不會(huì)消失，而是被持續(xù)「編碼」進(jìn)系統(tǒng)。

　　評(píng)審意見(jiàn)、重構(gòu)PR、用戶bug都會(huì)轉(zhuǎn)化為文檔更新，或直接升格為工具規(guī)則。

　　當(dāng)文檔不夠用時(shí)，就需要把規(guī)則寫進(jìn)代碼。

　　扔掉鍵盤

　　勇敢去駕馭AI

　　OpenAI的這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)宣告了：大量以CRUD為主的崗位，正在被重塑。

　　如果一個(gè)從零開始的系統(tǒng)，可以在5個(gè)月內(nèi)，由3個(gè)人（不寫一行代碼）構(gòu)建出百萬(wàn)行規(guī)模，傳統(tǒng)軟件公司里那些龐大的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，還有存在的必要嗎？

　　在這個(gè)即將到來(lái)的新時(shí)代，工程師的定義將被徹底改寫。

　　你需要的是強(qiáng)大的「架構(gòu)能力」，能夠定義系統(tǒng)的邊界，設(shè)計(jì)模塊之間的約束，構(gòu)建那個(gè)讓AI不跑偏的「圍欄」。

　　同時(shí)，你還需要精準(zhǔn)的「表達(dá)能力」，學(xué)會(huì)用最清晰的語(yǔ)言（無(wú)論是自然語(yǔ)言還是結(jié)構(gòu)化文檔）向AI描述你的意圖。

　　拒絕AI編程，堅(jiān)持手搓代碼的人終將被浪潮吞沒(méi)，只有那些懂得駕馭AI的程序員，才有可能成為AI時(shí)代的贏家。

　　參考資料：

　　https://openai.com/index/harness-engineering/