长期技术观察 / LONG-TERM OBSERVATION

AI 软件工程与研发自动化的长期观察站

持续观察 AI 如何改变软件工程、研发系统与组织协作,从技术动态、开源项目和真实实践中,识别值得长期跟踪的变化。

Weekly
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Signals
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本周 Signal

Signal #25 · 2026.08.17

Agent 的成本单位,正在从 Token 变成一次完成的任务

此前我们在《Agent 开始进入团队账本》中记录过:当 Agent 进入团队级使用,成本、质量、效率和收益也需要被算清楚。本周出现了一个更具体的问题:这本账应该按什么单位来记?JetBrains 的内部评测发现,Fable 5 虽然每 Token 更贵,但在部分复杂任务中通过率更...

HOW IT WORKS

从信息到判断,是一条连续的研究链路

这里不追求把所有信息摆在读者面前,而是持续筛选、组织和验证,最终留下可以复用的判断。

LONG-TERM TOPICS

长期追踪的六个问题

它们不是短期热点标签,而是理解 AI 如何改变软件工程的一组持续问题。

LATEST OBSERVATIONS

最近的技术观察

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2026-08-20 周四01

Vercel 开始造“软件工厂”了:AI Coding 的下一站,不是更多 Agent

当 Coding Agent 可以并行完成越来越多任务,研发效率的瓶颈也开始从代码生成向 Review、验证和风险判断迁移。Vercel 最近在 AI SDK 上运行的 Software Factory,已经把这件事推进到了真实生产环境:下一阶段真正需要重新设计的,可能不是 Agent 能写多少代码,而是整个研发系统如何消化这些工作。 本文是「企业研发 AI 自动化」系列第 40 篇,欢迎关注和交流。

#Vercel#AI Coding
2026-08-17 周一02

Signal #25:更贵的模型,为什么完成任务反而可能更便宜?

本文是「每周 Signal|AI × SE」第 25 期,欢迎关注和交流~ JetBrains 的内部评测显示,更贵的模型在部分复杂任务中,可能因成功率更高、执行步骤更少而拥有更低的单任务成本。本文讨论 Agent 成本为什么应从 Token 单价,走向完成一个经过验证的任务所需的总成本。

#AI#Software Engineering
2026-08-16 周日03

为什么 DeepSeek DSH 选择 Cordis:重新理解插件、生命周期与运行时

插件系统的价值,不只在于加载能力,更在于能否安全地卸载、替换和重组运行中的能力。本文从一个 Mini Cordis 出发,拆解 Context、Effect 与生命周期管理,并说明 DeepSeek DSH 为什么选择 Cordis 作为运行时基础。 Mini Cordis:https://github.com/grad0x/learn-cordis-by-building 本文是「企业研发 AI 自动化」系列第 39 篇,欢迎关注和交流。

#DeepSeek Harness#Cordis
2026-08-12 周三04

从 Pi 到 Mini Pi:重新实现一次 Agent Harness

一个 Agent Loop 可以简单到只有十几行,但成熟的 Coding Agent 却会逐渐长出 Session、Context、Event、Hook、Policy,甚至 Durable Harness。为了理解这些复杂度究竟从哪里来,本文以 Pi 为源码样本,实现了一个最小 Agent Harness——Mini Pi,并进一步接入真实 LLM,观察当模型开始驱动真实工具、影响真实环境之后,Harness 需要解决哪些问题。 Mini Pi:https://github.com/grad0x/mini-pi Pi:https://github.com/earendil-works/pi 本文是「企业研发 AI 自动化」系列第 38 篇,欢迎关注和交流。

#Coding Agent#Agent Harness

RESEARCH LIBRARY

形成判断之前,我们从哪里看见变化

公众号、主题导航和 arXiv 共同构成支撑长期观察的信息与研究基础设施,并作为 Signal 和技术观察的资料来源。

ABOUT THE EDITOR

由真实研发实践持续校准的个人观察

长期关注 AI 软件工程、研发自动化与 Agent 系统,持续维护技术周刊,并参与真实团队中的 AI 研发落地与开源实践。这里记录的不是旁观式评论,而是问题、实践与判断之间的往返。

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梯度不陡|AI 软件工程与研发自动化