为AI智能体开发软件：未来的新范式
matthew_d_green · x · 2026-07-20
知名密码学家 Matthew Green 讨论了 AI 编码智能体对软件开发理念的颠覆。他发现自己正处于一个奇特的境地：开发软件时的首要考量不再是让人类开发者感到舒适易用，而是要让 AI 编码智能体感到“舒适”。
他补充道，AI 智能体对供应链风险高度警惕，面对需要克隆代码库并运行具备各种权限服务器的操作会感到“恐慌”。相反，它们更喜欢“下载 2015 年的随机 C++ 工具并在命令行中运行糟糕实验”这种简单直接的操作。Green 感叹，AI 正在成为一种全新类型的软件消费者，这或许就是软件工程的未来。
所属事件:密码专家实测大模型破解古典密码，直指AI工具链与开发范式之变(13 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- TRL 上线 Score Centering：直击 RL 训练不稳定的根因 — lvwerra · 2026-10-27
- AustinLangChain 分享 RAG 变体：预计算黄金答案运行时精确匹配 — colinmcnamara · 2026-10-27
- 预计算标准答案：团队重复问答的缓存式解法 — colinmcnamara · 2026-10-27
- 开发者观点：与 agent 交互式协作仍有未被挖掘的价值 — alex_frantic · 2026-10-27
- 研究者发起 AMA:揭秘「平民开发者」用 AI Agent 自动化企业工作 — Loose_Rip359 · 2026-10-27
- Gradio 推 ML Intern 人工介入：训练前可暂停审核数据 — Gradio · 2026-10-27