在 AI 工程師世界博覽會的最後一天，一場關於「自動化循環」（loops）的辯論成為焦點。這場辯論精準地捕捉了貫穿整個會議的論點：自主軟體工廠現在是否可行，還是工程實踐落後於其宏大願景？

Keycard 的 Allie Howe 擔任主持人，她開場便提問：「自動化循環的炒作與實際運作之間是否存在差距？」支持自動化循環的觀點由 Ralph Loop 的創作者 Geoffrey Huntley 和 Keycard 執行長 Ian Livingstone 提出。

Huntley 開宗明義地指出，自動化循環已經存在。「這是不可避免的，而且會持續下去」他補充說，「我無法想像自己會再手動編寫程式碼。」Livingstone 則表示，可驗證性才是最終的關鍵，而無論程式碼如何產生，都能實現這一點。

他還指出，自動化循環一直是軟體開發的核心要素：「循環的核心是『我嘗試、我學習、我應用』。我們真正討論的，是如何加快這個過程。」

持懷疑態度的是 HumanLayer 的 Dex Horthy 和 Subroutine 的 Greg Pstrucha。Horthy 首先聲明他並非反對自動化循環。他說：「這裡的基本觀點不是循環好壞與否」並指出「Kubernetes 實際上就是建立在控制循環之上。但它們是確定性的循環。」Horthy 的問題在於「炒作超越了紀律」。

Horthy 提到代理程式控制編碼時表示：「我還沒有看到證據證明我們已經達到可以提升抽象層次的階段。我甚至認為，我們可能需要降低抽象層次。」Pstrucha 主要擔心代理程式循環的經濟可行性，他認為這不可持續。他說：「你不能透過購買更多 token 來解決所有問題。」

Huntley 隨後為「循環最大化」（loopmaxxing）提出了一個絕妙的比喻：「我們現在有點像火車司機。我們的工作就是讓火車保持在軌道上。」

討論轉向了「軟體工廠」這個已在業界廣泛採用的比喻。Horthy 擔心，當一切都在工廠般的代理程式環境中自動化時，「你將永遠無法觸及問題本身。」因此，他建議從小處著手，透過代理程式循環進行迭代，以「建立直覺」，而不是一開始就嘗試端到端自動化。

即使是 Huntley 也承認自動化循環存在一些危險。他表示，軟體工廠代表著我們未來的方向，但他也提醒，這在市場上尚未完全解決。「這是前沿思維」他說。

在長達一小時的辯論結束時，Howe 向觀眾提問哪一方「獲勝」。諷刺的是，這導致了一個人為失誤：舞台燈光太亮，Howe 和任何辯論參與者都無法看清有多少人舉手。如果當時有個代理程式負責調暗燈光就好了。

Anthropic 或許是轉向軟體工廠模式的一個範例。Web 2.0 時代 Instagram 的共同創辦人之一，現任 Anthropic 實驗室負責人 Mike Krieger，在上午的一場會議中接受了 swyx 的採訪。

Krieger 談到了 Anthropic 的內部模型 Claude Tag，該公司上週向全球發布了這款模型。他將 Tag 描述為比 Claude 更具委派性、非同步且主動。這或許暗示了早期軟體工廠的實際樣貌，並非代理程式取代整個團隊，而是多人將職責委派給像 Claude Tag 這樣的系統。

談到他的團隊使用 Tag 的情況時，他說：「大多數用法實際上更偏向委派。」他舉例說明他們如何指示代理程式：「不只是修復這個錯誤。現在你負責這部分程式碼，我希望你監控這個回饋管道並主動承擔任務。」

他接著說：「這確實改變了我們目前的運作方式。它更像是一種多人、非同步、主動的模式。」然而，他也指出，變得更加自動化會帶來一些負面影響。他提到他的團隊「在審查環節遇到瓶頸」，以及「人類完全概念化我們正在做的事情的能力」受限。

回到大多數 AI 工程師的現實情況。今天上午，Amplify 的 Barr Yaron 發表了她對該產業的年度調查報告。根據 Amplify 的數據，95% 的受訪者現在使用代理程式，大約是去年比例的兩倍。在使用代理程式的團隊中，89% 表示這些代理程式可以寫入數據，高於去年的 52%。

Yaron 表示：「代理程式不再只是閱讀、摘要、起草。它們正在系統內部採取行動。」然而，控制機制仍然相對原始。人工審批和權限是兩大主要保障措施，其次是分散的任務分解、檢索、記憶和沙盒技術。

Yaron 說：「沒有人為代理程式的控制層達成共識。」成本也是一個問題。40% 的受訪者表示 AI 成本經常限制他們使用 AI 的雄心，另有 36% 表示有時會。Token 使用量現在是僅次於品質的第二大監控生產指標。

這項調查捕捉了會議的核心矛盾。AI 讓實驗成本更低，並使團隊能夠產出更多軟體，但 Amplify 調查中 59% 的受訪者擔心，當今 AI 生成的程式碼正在製造長期負債。

會議的最後幾場議程適時地將我們帶回對 AI 技術的樂觀思考，關於如何利用它進行建構。畢竟，這正是 AI 工程師世界博覽會存在的意義，也是樂趣所在！Theo Browne 展示了他用 AI 建立或仍在建立的幾個軟體專案。他的觀點是，個人開發者實際能嘗試的規模已經改變。「過去需要成立新創公司的專案，現在成了副業」他說，而他曾經認為「太大」而放棄的專案，現在也變得觸手可及。

Y Combinator 總裁兼執行長 Garry Tan 隨後將這種樂觀轉化為組織形式。他說，Y Combinator 看到成長最快的新創公司創辦人，「並非將 AI 視為自動完成工具，而是將其視為一支勞動力。」

Tan 的總結建議是：「建立一家 AI 原生公司，而不是一家只使用 AI 的公司。」本週的辯論顯示，在 AI 原生願景對所有人可行之前，還有大量的工程工作要做。但閉幕演講提醒了與會工程師們為何追求這一目標：他們只是想駕馭這些「火車頭」！