去年年底，AI 智能体对我来说才真正活了起来。一方面是因为模型本身变强了，更重要的是我们给了它们工具，让能力超越了纯粹的推理。现在的编程智能体已经能够操控终端、运行测试来验证成果、在网上搜索文档，还能通过我们用自然语言教会它们的技能来调用各种网络服务。现实正在迅速追上炒作！

如果你在那种能赋予它们全部自主能力的现代终端环境里试用过这些新模型——尤其是 Claude Opus 4.5、Codex 5、Gemini 3，甚至像 MiniMax M2.1 和 GLM-4.7 这样的国产开放权重模型——这一点会非常明显。这一代 AI 生成的代码，比起它们在 2025 年初的前辈，已经领先了一大截。

我非常享受在OpenCode 里让它们大显身手，它是一个面向编程智能体的终端界面，可以让你在所有模型之间无缝切换、录制会话以便分享，而且当它与Omarchy 的其他部分主题统一时，观感堪称惊艳（我们正打算在下一版中把它设为默认配置！）。

其实，我一直不太喜欢在编辑器里让 AI 在你写代码时自动补全的那种体验。那是 GitHub Copilot 和 Cursor 开创的最初形态，但我始终无感。写代码时，我想自己把思路和语句完整地表达出来。这也是我去年夏天在 Lex Fridman 播客上表达过的观点。

但有了这些自主智能体，体验就完全不同了。这更像是和一个团队共事，而不是和一个过于热情、总忍不住抢过键盘帮你把写到一半的代码补完的结对程序员一起工作。有了智能体团队，它们自主完成工作，而我只需要审核最终成果、在被问到时提供指引，并惊叹于这一切居然真的实现了。

是的，我已经准备好给这一批 AI 智能体升职了。它们不再只是帮我学习、回答问题或检查工作。它们已经完全有能力为真实的代码库贡献可投入生产的成果。

不过，就目前而言，纯粹的氛围编程（vibe coding）对我来说在专业工作中仍是一个理想化的梦想。但有人监督的协作，今天就已经实现。我已经和智能体一起修复过小 bug、完成过相当复杂的功能，也为几个重大的新项目打过好几轮初稿。范式的转变终于让人有了切身感受。

当然，这一切都取决于你在做什么，以及你的期待是什么。炒作的列车仍在加速，如果你真的相信了那种“再过五分钟所有职业程序员就要失业”的说辞，那你一定会失望的。

我远未达到网上有些人吹嘘的让智能体包揽 90% 以上代码的程度。我不知道他们写的是什么样的代码才能达到那个比例，但在我坚持质量和一致性的前提下，那离我能实现的水平还差得很远。

但我能理解大家为什么如此兴奋！因为顺着当前的趋势线，根本不需要推演太远，未来的前景就足以让人眼花缭乱。AI 智能体在 2025 年取得的飞跃简直不可思议。这是自上世纪 90 年代我们把计算机连上互联网以来，让计算机做的最令人激动的事情。那么到了 2026、2027 年又会是怎样一番景象？我完全理解这种雀跃。

我也理解有些程序员迫不及待地想完全屏蔽这些声音。炒作喋喋不休，最离奇的主张仍远未得到证实，未来这一切会让这个行业何去何从也确实充满不确定性。但这仍然不是错过人类与计算历史上这一非凡时刻的理由！

你得亲自下场去试试。亲眼看看我们如今走到了哪一步。下载 OpenCode，把一些真活儿扔给 Opus 或其他模型，然后好好珍惜这份生逢其时的荣幸——我们正在教会机器思考的时代。