AI编码代理是否遇到了瓶颈，还是我们衡量它们的方式出了问题？

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摘要

本文探讨了AI编码代理的炒作与现实之间的差距，认为它们对于加速工作流程的某些部分有效，但在架构、调试和审查方面仍需人工监督，并质疑当前基准测试是否衡量了正确的东西。

我不断看到三种关于AI代理的讨论碰撞在一起：大公司表示代理的进展比预期的要慢；新的基准测试试图像高级工程师一样评判代理；开发者表示代理编码有效，但需要强约束、日志记录、审查和清理。我目前的看法是：炒作让人以为代理会取代工程工作。实际上，它们似乎更擅长加速工作流程的某些部分，但前提是人类仍然掌控架构、上下文、调试和审查。令人不安的是，代理失败通常意味着代理周围的工作流程是模糊的。因此，我很好奇：在生产或严肃的副项目中，什么对你真正有效？代理在哪里仍然失败？像SWE-Bench这样的基准测试是否衡量了正确的东西？真正的技能现在是编码，还是很好地指导/审查代理？我对超出简单演示的例子特别感兴趣：多文件更改、调试、测试、重构、依赖选择以及长期运行的任务。代理是表现不佳，还是我们在建立护栏之前就期望了自主性？
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AI 编码代理生成了更多代码，却没有生成更多软件

Ars Technica

## Ars Technica 报道：研究显示 AI 编码代理提升代码产出，但拖慢整体交付速度 Ars Technica 报道了一项研究结果，该研究显示，AI 编码代理（AI coding agents）虽然能够提升代码产出量，却拖慢了整体交付速度。具体表现为： - 代码审查（pull request review）时间增加 **49%** - 要求修改（changes requested）的比例几乎翻倍 - 目前尚未发现可归因于 AI 的显著就业变化 研究发现，AI 代理虽然让开发者更快地产出代码，但由于生成的代码量大幅增加，审查人员面临的审查负担也随之加重，导致整体交付周期反而被拉长。与此同时，尽管业界对 AI 取代开发者岗位的讨论甚嚣尘上，但截至目前，并没有显著的就业数据变化能够直接归因于 AI 技术的应用。