精通 Agents

Nathan Lambert:Interconnects(RSS)·2026-01-22 01:05·220天前·Nathan Lambert
AI 导读

AI Agents 的能力正逼近关键临界点,其性能飞跃已超出传统工作模式的承载范围。这要求从业者必须重新界定工作范畴、重构项目管理流程并革新任务执行策略。从需求规划到交付标准,现有方法论面临全面调整,组织与个人亟需掌握与智能体协作的新范式,以适应这一技术变革带来的深层影响。

Nathan Lambert:Interconnects(RSS)
精选

精通 Agents

2026-01-22 01:05· 220天前· Nathan Lambert
AI 导读

AI Agents 的能力正逼近关键临界点,其性能飞跃已超出传统工作模式的承载范围。这要求从业者必须重新界定工作范畴、重构项目管理流程并革新任务执行策略。从需求规划到交付标准,现有方法论面临全面调整,组织与个人亟需掌握与智能体协作的新范式,以适应这一技术变革带来的深层影响。

推荐理由

Agent工具迫使开发者重构工作流,资深研究者分享进阶路径

正文 · AI 翻译

两周前,我写了一篇关于 Claude Code 如何席卷 AI 世界的评论,文中提到“到 2026 年底,软件工程的面貌将发生巨大变化”。那篇文章捕捉到了 Claude 作为工具和产品的强大之处,我至今仍坚持这一观点,但它低估了我们在与软件相关的职业中使用这些产品的方式即将发生的变革。

更个人化的视角是:“如果我的工作符合 Claude 的形态,我更愿意用它来完成;很快我就会调整自己的方法,以便 Claude 能够提供帮助。”自那篇文章发表以来,我越来越强烈地感到,把我过去几年的工作方式直接套用到与智能体协作上,从根本上就是错的。在智能体时代,今天的习惯会让我因过度微观管理而限制自身提升,让自己疲惫不堪,并且把智能体局限在过于琐碎的任务上。更好的做法应该是更开放、更宏大、更异步。

我还不清楚该给自己开什么“药方”,但我知道前进的方向,也知道探索是我的职责。这个方向似乎涉及减少工作量,花更多时间培养内心的平静,这样大脑才能发挥最佳的指挥作用——让智能体去完成大部分艰苦的工作。

自从尝试使用搭载 Opus 4.5 的 Claude Code 以来,我的工作生活已逐渐转向适应与智能体协作的新方式。这种新的工作风格感觉比学习使用基于聊天的 AI 助手的时代转变更大。ChatGPT 让我能即时获取相关信息或我正在处理问题的潜在解决方案。而 Claude Code 则让我思考:既然我知道 AI 可以独立解决或实现许多子组件,那么我现在应该做什么工作?

每个工程师都需要学习如何设计系统。每个研究人员都需要学习如何运营实验室。智能体将人类推向了组织架构的上层。

我觉得自己因为较早赶上这波浪潮而占据优势,但不再认为仅仅靠努力就能维持长久的竞争力。当我可以让多个智能体在我的项目中并行高效工作时,我的角色正逐渐从使用电动工具转向指挥大军。更有效地指挥这些智能体,远比我多花几个小时埋头钻研一个问题要有用得多。

我目前默认的工作流程是:用 GPT 5 Pro 做规划,用 Claude Code 搭配 Opus 4.5 来执行。当 Claude Code 遇到难题时,我常常让它把信息传回给 GPT 5 Pro,配合非常详细的提示词进行深度搜索。仅靠 Codex 搭配 GPT 5.2 在极高思考强度下,感觉能力已经很强,甚至比 Claude 还要细致,但我还没找到发挥其最佳效果的方法。GPT Pro 本身感觉就像一个被困在错误用户界面中的强大智能体——它需要能够思考更长时间,并且需要一个专门处理研究任务的工作空间。

似乎我所有的朋友(包括那些名义上“非技术背景”的)都已经接受了这样一个事实:Claude 可以快速为你构建出令人惊叹的定制软件。Claude 将我过去的一个研究项目更新到了 uv,使其更易于维护;为我的 Discord 制作了一个验证机器人;为我的 RLHF 书籍绘制了大量图表;几乎要在我们的强化学习研究代码库中落地一个重要功能;还完成了无数其他本会耗费我数天时间的任务。这是当下最热门的事情——告诉你的朋友和家人你用 Claude 做了哪些小玩意儿。但这还远远低估了即将到来的东西。

我已经习惯让 Claude Code 实例在我的 DGX Spark 上持续运行,在我吃晚饭或上班时,尝试为我们的强化学习代码库实现新功能。它们会犯错,但能纠正自己大部分的错误,而且速度也相当慢,不过它们确实有能力。我迫不及待想回家看看我的那些 Claude 们又干了些什么。

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我挥之不去的感受,是一种强烈的紧迫感:要把我的智能体从处理玩具级软件,转向执行有意义的长期任务。我们知道 Claude 能为我们完成数小时、数天甚至数周的有趣工作,但如何将这些砖块堆砌成连贯的长期项目?这是下一个工作时代的关键技能。

关于如何在前沿领域使用智能体,没有任何提示或指南——唯一的办法就是亲自上手。不要只让它们做清理工作,交给它们你最困难的任务之一,看看它会在哪里卡住,看看你能用它做什么。

软件正在变得免费,而在研究、设计和产品领域做出良好决策的能力,从未像现在这样有价值。

今天,善于使用 AI 比努力工作更能构成护城河。

以下是一些我认为恰当地探讨了即将到来的浪潮,或详细描述了使用智能体实际做法的文章。AI 领域这么多我尊敬的思考者同时聚焦于一个单一的新工具、一个过渡期和一种巨变感,这种情况实属罕见:

  • Import AI 441:我的智能体正在工作。你的呢?这篇文章促使我写下这些,并让我意识到这一刻有多么重要。

  • 关于 AI 编程智能体的超高效能——重要的是,这篇文章写于 Claude Opus 4.5 之前,而后者是一次重大的阶跃变化。

  • Tim Dettmers 谈使用智能体:使用智能体,还是被抛在后面?

  • Steve Yegge 在 Latent Space 上谈氛围编程(以及如果你不理解如何做,你将如何被抛在后面)。

  • 在智能体之间——为什么编程智能体不只是为程序员准备的。

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这个可爱的 Clawd Bot 非常受欢迎,但我还没试过。

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