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从个人编码工具到开发平台在 DevCon 上与 Massimo Re Ferre 一起探讨 AI 在编程中的角色。了解信任动态，以及从工具到平台的演进。欢迎加入讨论！
Massimo Re Ferre'
·2026年10月20日·阅读时长10分钟
你信任谁来合并代码？
我经常向工程负责人提出这个问题的一个版本：如果智能体编写了代码，你会让谁来合并它？答案五花八门。我见过一些团队，智能体直接发布到生产环境，而人类几乎不看一眼差异。我也见过一些团队，没有两位评审签字，就不让智能体靠近分支。同样的工具，舒适度却大不相同。
我感兴趣的是原因，因为这通常与模型有多好、或公司在工具上花了多少钱关系不大。它主要归结为一件比任何功能清单都更难谈论的事：你实际上有多信任这个东西。
大约三年来，我一直观察各组织尝试从“我的编辑器帮我补完这一行”走向“我的团队运行的东西更接近一座软件工厂”。最混乱的是中间那段，而这正是我要尝试谈论的。
我的背景
我是 AWS 的高级首席产品经理，多年来从事容器和无服务器相关工作，现在负责构建和交付 Kiro，这是亚马逊的智能体编码工具。这让我有几个观察角度：我与众多行业的 AWS 客户交流，也观察亚马逊内部团队亲身经历这一过程。所以请把这一切当作一个人从这些位置上的解读。
最近发生变化的是帮助的规模。大约一年前，“AI 编程”主要意味着内联建议，即编辑器中更智能的自动补全。现在，智能体会规划一项变更、跨多个文件编辑、运行测试并打开拉取请求。而最新的这一步最让人不安：智能体可以自行决定先做什么，从待办列表或失败的构建中挑选下一个任务，无需人类提示。我们从行级别的帮助，走到任务级别的帮助，再走到自行选择任务的东西，而自动补全时代人们假设的许多东西，一旦走到这一步就不再成立。
我逐渐怀疑，这看起来像采购工具，其实没那么简单。据我所见，从个人辅助走向团队平台，往往是一场恰好涉及工具的组织变革。继续之前先提醒一句：这更多是故事而非电子表格，部分是因为好数据仍然稀少，部分是因为我真正学到东西的地方正是这些故事。
信任的获得速度取决于检查的速度，而非模型的速度
你可能会以为，随着模型变聪明，团队会给智能体更多工作。我看到的并非如此。他们是在更擅长检查工作之后，才给智能体更多工作。基准分数上升不会打动任何人。打动人的是能够低成本验证智能体的输出，并看着这些检查一次又一次干净通过。
不再把信任看作是非此即彼的判断会有帮助。它是一个光谱，每个团队处在不同的位置。代码评审只是这个光谱上的一个点，从人类逐行阅读，到快速浏览，到由机器人把关合并，再到完全无人查看。你落在哪里，取决于你能承受多少风险，取决于变更周围的上下文（双关并非有意），比如它有多关键、多可逆，也取决于更小的事情，比如是谁写的、测试是否靠谱。同一个团队在调整配置和修改计费路径时会处在不同位置，而这完全应该如此。
所以取得进展的团队并没有追求能力最强的智能体。他们让输出易于阅读、易于测试、易于撤销，然后智能体像新员工一样赢得更多空间：先把小事做对，直到你愿意交给它更大的事。挣扎的团队则把高自主性的智能体直接指向最重要的服务，然后指望好运。做得好的团队从无聊的工作开始，比如测试覆盖率、迁移、依赖升级，在这些地方，糟糕的答案代价低且显而易见。
账单随智能体工作强度而增长
而这一切都要花很多钱。比大多数人目前意识到的还要多。
一位客户曾因为一个智能体席位约 19 美元、而对应的 Kiro SKU 是 20 美元而向我提出异议。整整一美元。我不得不笑，因为这一美元并不是人们会长期讨论的话题。这些人根本不知道等待他们的是什么。
在自动补全时代，成本是固定的按席位计费，无论开发者用多少，账单都不变。智能体打破了这一点。当工作单位是一整个任务，而智能体在读取文件、运行测试、重试并推理一项变更时，你要为所有这些活动付费。你让它做得越多，它运行得越多，成本就越高，席位价格反而成了你最不担心的事。
这是大多数预算未曾为之设计的反馈循环，因为你通过信任赢得的自主性，正是推高账单的自主性。一个在少数开发者身上看起来极好的试点，一旦整个组织每天都让智能体处理每张工单，就会大不相同。
真正让我惊讶的模式是，我看着一个又一个客户在没有互相通气的情况下落到同一种形态。支出极度失衡。大约 80% 的开发者只使用约 20% 的预算，偶尔为某个任务用一下；而真正围绕智能体重构工作方式的 20% 则消耗其余部分。不存在可供定价的“平均开发者”，你的账单主要来自第二组人。
所以问题不是“一个席位要花多少钱”，而是“一个单位的有用工作要花多少钱，以及它是否值得”。有时候答案显然是值得的：一项原本要花一个人半天时间的改动，只花几美元的 token 就能完成，这显然是一笔划算的交易。但大量智能体活动其实是重试、走进死胡同，以及在上下文中反复摸索，去重建一个更便宜的配置本来就已经知道的东西。关注这一点的团队会像对待任何云账单一样对待 token，按团队和按工作流提供可见性，这样他们就能分辨出哪些支出有价值、哪些是在空转。
为什么这指向工厂
组织者请我们把话题放进正在兴起的“软件工厂”理念中，在那里，智能体、开发者、团队、工具和上下文协同工作，共同构建和演进软件。我越是琢磨信任与成本，就越觉得它们像链条上的两个环节：信任是你建成工厂的前提，而工厂是让你控制成本的手段。
信任排在第一位，因为只有当智能体能够自主朝着目标取得实际进展时，工厂才能运转，而不是每隔几分钟就停下来请示，更糟的是，做完之后留下一个人去审查它从未费心证明其正确的代码。在你信任它能无人值守地运行之前，你拥有的不是工厂，而是一个仍然需要保姆的非常昂贵的助手。所以，信任才是最初解锁工厂的东西。
而工厂才是最终让你把成本控制住的东西。如果交给个人，节俭就是一千次私下的判断，判断智能体什么时候值得运行。一旦工作流经一个共享系统，你就可以把纪律固化进去，用预算、限额，以及把便宜的任务路由到更便宜的模型，这样节制开支就成了流水线的属性，而不是你希望每个人都养成的习惯。你无法在一个开发者及其编辑器的层面上做到这一点。你甚至需要有工厂才能有这些旋钮。我认为这正是仍未解决的部分，也是我最想和大家一起讨论的部分。
简要版本
从个人编码助手走向团队平台，与其说是购买工具，不如说是一次组织变革，而且顺序就是这样：你先赢得足够的信任，让智能体可以无人值守地工作；这份信任让你能在它们周围建起真正的工厂；而工厂是唯一能真正把成本控制住的地方。
如果你只记住一件事：信任排在第一位。它是解锁下游一切的东西，包括账单。为此而建设，其余的就都会变成你真正能够管理的问题。
来参加这场分享听故事吧，我们也会玩得开心。有一点需要说明：我保留从现在到会议期间更改演讲内容的权利。在生成式 AI 领域，一年大约相当于三个狗年，几周时间就可能改写整个讨论，所以如果形势变了，演讲也会随之改变。
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Massimo Re Ferre'
Massimo 是 AWS 的高级首席产品经理。自 2017 年以来，他参与过多个 AWS 服务，主要围绕容器和无服务器领域。三年前投身生成式 AI 之后，他参与过另一套工具，如今他专注于构建和发布 Kiro，这是亚马逊的智能体 AI 驱动的编码工具。 他在 it20.info 上有一个个人博客，在 X 上的账号是 @mreferre。
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Massimo 是 AWS 的高级首席产品经理。自 2017 年以来，他参与过多个 AWS 服务，主要围绕容器和无服务器领域。三年前投身生成式 AI 之后，他参与过另一套工具，如今他专注于构建和发布 Kiro，这是亚马逊的智能体 AI 驱动的编码工具。 他在 it20.info 上有一个个人博客，在 X 上的账号是 @mreferre。
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