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@wlzh · 2026-10-12 20:21

邵猛拆了 Google 官方「5 天 AI Agents 课程」的第一份白皮书，The New SDLC With Vibe Coding，信息量挺大。 白皮书的论点是：软件工程正在经历自高级语言以来最大的变迁，开发者和机器的接口从语法变成了意图。但它给了个很扎心的分界线：vibe coding 和 agentic engineering 的区别，就一条——你有没有 Tests + Evals 双验证。测试管确定性部分，评估管非确定性部分。没有这两样，prompt 写得再漂亮，也只是 vibe coding。 我最喜欢的一句是：Agent = Model + Harness。裸模型不是 agent，是包裹它的脚手架（工具、沙箱、编排、hooks、护栏、可观测性）决定了行为表现。所以 agent 出问题时，直觉怪模型，但诚实地查，大多是配置失败：缺工具、规则含糊、没护栏、上下文塞满噪音。 还有个反直觉的数据，METR 的测量：资深开发者用 AI 助手，在某些任务上反而慢了 19%，时间全花在验证和纠正 AI 输出上。AI 没有消灭实现工作，只是把"写"变成了"评审、引导、验证"。 经济学视角也挺实在：vibe coding 是低 CapEx 高 OpEx，前期零投入，但 token 烧钱、维护税、安全修复都是复利债务；agentic engineering 是高 CapEx 低 OpEx，前期投规格、测试、上下文结构，换来边际成本骤降。 🔗 原文：https://x.com/shao__meng/status/2109581157151215998

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