Tenex 实践 AI 原生 SDLC:按产出而非工时付薪工程师
Latent Space · rss · 2026-10-21
Latent Space 播客在 AIE New York 上对话 Tenex 的 Alex Lieberman 与工程总监 CJ Hess,探讨企业级 AI 原生工程组织。
- 按产出付费：Tenex 按交付的工作(story points)而非工时向 AI 工程师付薪。 feared 失效模式(虚报估算、刷代码量)未成大问题；更难的是如何定价理解客户、架构设计等「非工单」工作。Tenex 已增至 75 人，客户覆盖财富 2000 与中端市场，业务从 AI 开发扩展到企业 AI 转型。
- MetaHarness:将计划、决策文档与 CLI 检入 Git,agent 回到任务时能读到「为什么这么做」而不只是做了什么——让 agent 周边工作可读，而非只让 agent 写码更快。作者也承认对单项目小团队可能过度设计。
- Kill My SaaS 实验：Latent Space 让 72 个团队用 AI agent 替换年费 $43,000 的演讲者管理工具，人类评委选中的冠军在 AI 评委榜单上仅排第 19——满足场景清单与判断用户是否想用是两回事。Alex 反驳：越往上自建替换既有系统越贵越险，且需持续维护。
- 垂直 AI 之辩：Alex 看空垂直 AI 产品(一对一方案难以维持软件毛利、被通用模型吞噬)；以 Harvey、OpenEvidence、Bloomberg 终端为例反驳——领域数据、工作流与用户习惯可构成壁垒。真正的问题：哪些产品成为持久的工作场所，哪些沦为 agent 的一个功能。
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