驾驭战争迷雾:Age of Empires、AI代理与暗代码的崛起
摘要
一场与CTO们的圆桌讨论,探讨如何借鉴Age of Empires的经验来驾驭现代软件组织,重点关注‘暗代码’、AI代理以及系统可见性的重要性。
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# 驾驭战争迷雾:帝国时代、AI代理与暗黑代码的崛起
来源:https://blog.waleson.com/2026/05/navigating-fog-of-war-age-of-empires-ai.html
*这是2026年5月6日与加拿大CTO群体(TrueNorthCTO (https://truenorthcto.ca/))进行的一场一小时圆桌讨论。我做了主旨演讲,在某些部分我们进入了讨论模式。整个过程非常有趣,事后他们的Slack频道上讨论热烈——至少我是这么听说的,因为我不是加拿大CTO,所以没在那个频道里 ;)*
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欢迎各位。今天,我们来聊聊"暗黑代码"、系统可见性的价值,以及一款经典即时战略游戏能教给我们什么,用以管理现代软件组织。我们正处在技术格局天翻地覆的时代之一,作为技术领导者,我们需要一种新的心智模型来生存下来。
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简单交代一下背景:我今年38岁,职业生涯一直在不同软件范式中游走。我在Mendix(一家低代码平台先驱,始于荷兰,后来总部搬到了波士顿)工作了七年。之后,我在阿姆斯特丹一家在线视力检测医疗器械公司担任CTO,在那里学到了大量关于法规、团队建设和专利撰写的知识。接着我做了三年的兼职CTO,服务过8家不同的公司。如今,我是Comper的联合创始人兼CTO——如果你看我的职业生涯时间线(7年、5年、3年),大概这家公司也只会在一年左右 ;)
开个玩笑。我们创立的公司,正是为了解决我在之前每家公司都遇到的可见性问题。在Comper,我们为软件系统制作地图。理念很简单:如果你迷路了,你最想拿到手的首先是地图,这样才知道该往哪里走。我们正试图将这种实用性引入软件领域。
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我们公司成立于去年10月,发展速度惊人。目前团队有七名全职成员,外加几位兼职贡献者。
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我们的产品提供了一个协作式数字画布,可以吸收你的Git数据,以可视化的方式呈现代码格局的各个方面。你可以拉远视角看到宏观架构,也可以一直放大到单个代码细节,让人类团队和AI代理共同探索和解释代码系统。
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在深入核心类比之前,我想提出几个问题。这些问题不需要立即回答,但我们会稍后再回头讨论:
- **你见过哪些组织问题,是源于人们根本不了解自己公司技术如何运作?**
- **面对如今AI创造的巨大且前所未有的代码量,你是如何应对的?**
- **你希望自己目前对哪些方面有深入了解,但现在却是一片盲区?你又希望其他业务领导者对你的技术栈有什么样的理解?**
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如果你玩过《帝国时代》,你会知道整个游戏的核心机制就是**战争迷雾**。
游戏开始时,整个地图一片漆黑,完全未知。当你派出一名侦察骑兵时,你立刻就能实时看到那个单位所见的景象。但一旦你的侦察兵离开,那片区域就会重新陷入灰色迷雾状态。你仍然能看到地形和建筑的永久轮廓,但完全不知道是否有敌方单位正在其中移动。为了保持可见性,你必须战略性地建造瞭望塔、布置前哨,确保敌人无法在黑暗中机动。
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最顶尖的《帝国时代》玩家深谙此道,从而主宰比赛。他们拥有鲜明的特质:
- **极速:** 他们移动如此之快,以至于在你意识到之前就已经击中了你。
- **主动掌控:** 他们掌控比赛节奏,主动出击;他们几乎不可能被偷袭,因为他们能提前数英里看到威胁。
- **资源效率:** 如果你在比赛结束后查看他们的资源图表,他们不会坐拥大量未花费的金币或木材。他们只采集恰好够用的资源,并打造一支*刚刚好*能取胜的军队。
作为CTO和工程副总裁,我们的CEO总是要求我们把事情做得又好又快又便宜。我们通常告诉他们只能选两项。然而,顶级策略玩家却能同时实现这三者。
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我们来看看如何将这些经验应用到软件组织中的三个视角。
从宏观来看,游戏地图就是广阔的市场,而你就是玩家。你的军队是你的工程团队,资源是资本(通过投资筹集或通过销售产生),你的科技树是你的软件栈。
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为了在世界上获胜,最好的公司优化了他们的内部反馈循环。他们无情地消除摩擦,确保拉取请求迅速合并,客户反馈即时捕获。用游戏术语来说,他们把村民直接放在金矿旁边,以加速经济引擎。
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他们通过大力投资研究和侦察来保持控制权。他们不是盲目建造,而是设置瞭望塔来评估技术的变化。这在当下极为关键,因为AI导致科技行业从未像现在这样动荡不安。此外,他们保持战略性的时间和资金储备,以应对突发市场波动。最后,他们通过先验证和销售概念来降低成本,而不是在简单方案足以解决问题时过度设计一个庞大的全功能产品。
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有趣的是,顶尖公司还将战争迷雾用于外部优势。将内部路线图和战略转向对竞争对手和供应商保密,能带来巨大的议价能力。
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虽然战争迷雾是对外防御的有用工具,但当它存在于公司内部时,则是一场绝对的灾难。
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每当我以兼职CTO的身份进入一家新公司,我都感觉自己像拿着一个小手电筒在黑暗中摸索。你在这里看到一小片代码,在那里瞥见一点点团队互动,然后慢慢地尝试构建一个整体的心智模型。
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在一个庞大复杂的企业中,要拼凑出这个拼图需要极其漫长的时间。
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真正的危险在于,不同领导者对同一技术栈持有完全冲突的心智模型。我曾目睹由于这种不一致而引发的巨大组织闹剧:
- **懵懂的CEO:** 我曾与一位CEO共事,他花了五年时间资助一个单租户、零工经济应用。突然他决定将其立即转变为一个多租户、白标平台,并真心认为这会是一次毫不费力的切换。他对深远的架构影响毫无概念。
- **盲目的CPO:** 我见过一位首席产品官做出了灾难性的决定,将两个完全独立的平台合并。一个栈基于C#和Azure,另一个是Java在AWS上。他以为只要简单地将工程师在团队之间调动,就能让他们无缝地融合平台。工程团队知道这会失败,因为API、栈和文化差异巨大,但领导层盲目推进。
- **鲁莽的VP:** 我目睹一位刚上任的工程副总裁,仅仅为了在公司层面制造可见影响,就立即解雇了几名工程师,完全不知道他刚刚解雇了维系核心基础设施的关键人物。
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*我们随后就此主题进行了圆桌讨论。一位与会者指出,技术领导者角色很大一部分工作是在为高管层阐明技术清晰度与不让他们感到枯燥之间取得平衡。另一位参与者则表示,架构类比是我们最好的防御手段。可以解释为:你不会试图在单户住宅上建造十层混凝土楼板,因为那显然会坍塌。*
*另一位领导者分享了在大型成长型公司内部运营一个敏捷、全新AI初创部门时的尖锐摩擦。业务主管经常指着外部只有三人的小型竞争对手,质问为什么一个支撑着十年历史代码库的企业工程组织无法达到同样的周转速度。*
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所以我的结论是,这就是最佳技术组织的运作方式。他们拥有完善的上岗和文档系统,并对其进行了良好的维护和度量。
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第三个视角聚焦于我们如何管理AI代理。
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几个月前,这篇博客文章广为流传。它描述了"五级"——实际上是六级——代理工程水平。这借鉴了汽车行业的自动驾驶分级方法:
- **第一级:高效自动补全**——我们几年前就习惯的IDE代码补全助手初代版本。
- **第二级:编码实习生**——委派小型孤立任务,比如让AI重写某个函数。
- **第三级:初级开发者**——交接简单的端到端任务,之后检查输出。
- **第四级:开发者**——将AI视为功能性团队成员,让它自主调查问题并提交拉取请求供人工验证。
- **第五级:代理团队**——部署多个子代理,在复杂目标上不间断协作12小时或更长时间,更新文档并跨边界修复代码。
- **第六级:暗黑软件工厂**——一种操作模式,代码自主生成、编译和部署,期间没有任何人类阅读或审查过代码。
进入暗黑软件工厂的明确试金石是代币消耗:在这个级别运营的公司,每名工程师每天要消耗1000美元的LLM代币。很少有公司达到这一级别,我当然不是。
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这引出了**暗黑代码**的核心定义:*没有任何人类编写、阅读或审查过的软件。*虽然AI正在迅速加速这一现象,但暗黑代码也存在于遗留系统中。许多企业依赖古老的大型机软件,其原始人类作者几十年前就已离职,留下了一个无人真正理解的灰色盒子。
代理速度的可怕现实是,我们的人类管理工具未能跟上步伐。
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