编码代理的表现取决于你提供的信号
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内容提要
近年来，尽管AI代理的代码生成能力有所提升，但许多工程团队仍依赖手动流程，导致生产力提升有限。成功的公司如Stripe和OpenAI认识到，代理输出质量与反馈循环的质量密切相关。通过“工具和约束”来赋能代理，可以实现更高效的代码生成和验证，从而提升生产力。
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关键要点
- 尽管AI代理的代码生成能力提升，但许多工程团队仍依赖手动流程，生产力提升有限。
- 成功的公司如Stripe和OpenAI认识到，代理输出质量与反馈循环质量密切相关。
- 通过“工具和约束”赋能代理，可以实现更高效的代码生成和验证。
- OpenAI的成功源于对代理操作环境的重视，而非单纯依赖模型智能。
- Harness engineering通过提供必要的工具和约束，使代理能够有效执行任务。
- Stripe的Minions框架通过提供400多种工具和严格的验证步骤，显著提升了代码合并请求的数量。
- 大多数工程团队未能为代理提供足够的反馈信号，导致验证差距。
- 反馈信号的层次结构影响代理的自主性和生产力，越丰富的信号越能提升代理的能力。
- 未来的关键在于提升代理的反馈基础设施，以便更好地支持代码生成和验证。
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