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从个人编码工具到开发平台与Massimo Re Ferre一起在DevCon探讨AI在编码中的角色。了解信任动态以及从工具到平台的演变。加入讨论！
Massimo Re Ferre'
·2026年10月20日·10分钟阅读
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。
让我感兴趣的是原因，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：你到底有多信任这个东西。
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”。混乱的部分在中间，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，在容器和无服务器领域工作了多年，现在我在构建和发布Kiro，这是亚马逊的智能体编码工具。这给了我几个观察角度：我与众多行业的AWS客户交流，也观察亚马逊内部的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编码”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，跨多个文件进行编辑，运行测试，并打开拉取请求。而最新的这一步最让人不安：智能体可以首先决定要做什么，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，到任务级别的帮助，再到自行选择任务的东西，而人们在自动补全时代所假设的许多东西，一旦发生这种情况就不再成立。
我逐渐怀疑，这看起来不像是一次工具采购。从我所见来看，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。在我继续之前先提醒一句：这更多是故事而非电子表格，部分原因是好的数据仍然稀少，部分原因是故事才是我真正学到东西的地方。
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，随着模型变得更聪明，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时，才给智能体更多工作。基准分数的提升不会打动任何人。打动人的是能够廉价地验证智能体的输出，并看着这些检查一次又一次干净地通过。
不再把信任看作是非此即彼的判断会有所帮助。它是一个光谱，每个团队都处在不同的位置。代码评审只是这个光谱上的一个点，从人类阅读每一行，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（不是双关语），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的位置，而这恰恰是应该的。
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。那些挣扎的团队则把一个高自主性的智能体直接指向他们最重要的服务，然后指望它。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。
账单随智能体工作有多努力而增长
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，因为那一美元并不是任何人会长期争论的话题。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收费，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，花费就越高，而席位价格成了你最不担心的事。
这是一个大多数预算并非为之而建的反馈循环，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很棒的试点，一旦整个组织每天都针对每张工单运行智能体，看起来就大不相同了。
这里有一个真正让我惊讶的模式，因为我看着一个又一个客户在没有相互交流的情况下得出相同的形态。支出极度失衡。大约80%的开发者使用大约20%的预算，偶尔为某个任务介入，而真正围绕智能体重构工作方式的20%则消耗掉其余部分。没有可供定价的“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，以及它值不值”。有时候显然值得：一项本来要花一个人半天时间的改动，只花几美元的token，就是一笔划算的交易。但大量智能体活动都是重试、死胡同，以及在上下文中摸索，去重建一个更便宜的配置本来就知道的东西。关注这一点的团队把token当作任何云账单一样对待，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，来构建和演进软件。我越是琢磨信任与成本，它们就越像是链条上的两个环节：信任是让你得到工厂的东西，而工厂是让你控制成本的东西。
信任排在第一位，因为只有当智能体能够自主地朝着目标取得真正的进展，而不是每隔几分钟就停下来确认，或者更糟，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时，工厂才能运转。在你信任它能无人值守地运行之前，你拥有的不是工厂，而是一个非常昂贵的助手，仍然需要保姆。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，关于什么时候值得运行一个智能体。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，以及把便宜的工作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。你甚至需要工厂才能有这些旋钮。我认为这就是那块仍未解决的问题，也是我最想和在场各位一起探讨的那块。
简短版本
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一座真正的工厂，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。为之而构建，其余的就变成一个你真正能管理的问题。
来参加这场分享听故事吧，我们还会玩得开心。有一点要说明：我保留从现在到会议之间更改我所讲内容的权利。生成式AI的一年大约相当于三个狗年，几周就能改写整个对话，所以如果地基变了，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。三年前跳入生成式AI之后，他参与过另一套工具，如今他专注于构建和发布Kiro，这是亚马逊由智能体AI驱动的编码工具。 他在it20.info上有个人博客，在X上是@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。三年前跳入生成式AI之后，他参与过另一套工具，如今他专注于构建和发布Kiro，这是亚马逊由智能体AI驱动的编码工具。 他在it20.info上有个人博客，在X上是@mreferre。
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