30%代碼已被AI接管,工程師還能做什麼?

2025-05-01 | 來源: AI深度研究員 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

這場結構轉變，最難的不是技術升級，而是身份認知的變化。

扎克伯格明確說：

“工程師不是在‘寫代碼’，而是在‘寫結構’。”

他強調：工程師必須像產品經理一樣，具備結構感、協作思維和資源調度能力，否則就會被模型反向驅動。

而納德拉補了一句關鍵點，

Copilot 不只是助手，它是‘你的工作分身’。你需要會用它幹活，而不是跟它搶活。

未來的工程師，不再靠自己打工，而是靠調度 AI 軍團創造結果。會 prompt 只是入門，會 orchestrate（編排）才是真正的分水嶺。

? 第三節｜最強模型？不如最會協作的組合對話中，一個不太被外界注意的高頻詞是：Orchestration（編排）。

扎克伯格說：“第一代AI產品，是一個模型對應一個任務；但現在，我們進入了多模型協作的階段。”

納德拉補充：“你不再需要一個超級模型什麼都做，而是多個專業模型互相交談，各自完成子任務。”

這不是術語上的精細化，而是下一代AI平台的根本分歧：

第一代：以模型為中心，“一個大腦搞定一切”

第二代：以編排為中心，“多個模型各司其職”

多模型系統，才是真正的“代理操作系統”

過去我們理解的AI應用，往往是ChatGPT/DeepSeek那樣的“一問一答”，本質上是封裝了一個通用模型的接口。

而在這場對話中，扎克伯格與納德拉給出了另一個未來藍圖：

每個 AI 應用都將是一個‘編排系統’：前台看起來是一個對話界面，後台是多個模型在默默協作。

納德拉舉了微軟最新在做的一件事：將 Copilot 從一個“代碼生成器”升級為“任務編排器”：

模型A負責理解意圖；

機器人跑馬拉松,累到"斷腿"的...卻是工程師

土木工程師發文,中鐵十局的事越鬧越大

普京大贊馬斯克,將其比作蘇聯太空工程師科羅廖夫

模型B負責數據檢索與結構化；

模型C負責編碼實現；

然後調用安全模型驗證結果，最後通過API調用部署。

扎克伯格也提到 Meta 內部的“蒸餾工廠”實驗——?

他們已經不再試圖把所有智能壓縮進一個龐大模型，而是通過多個模塊化模型協作，以實現更高效的部署和控制。

簡單說，我們不是在構建一個 AI，而是在構建一個 AI 聯盟。

MCP、A2、LoRA……是下一代開發者的新“語法”

為了支撐這種多模型結構，背後需要的是新一代的協議層與調用結構。

在這場對話中，納德拉重點提到了兩項：

MCP（Multi-agent Coordination Protocol）：用於調度多個模型之間的對話、數據傳遞與任務分發；

A2協議（Agent to Agent）：定義模型如何互相調用、響應、確認結果，避免“任務斷層”或“認知沖突”。

這類協議，就像早期的 HTTP 之於網頁瀏覽，正在成為AI 世界的基礎設施語言。

只是我們所有人才剛剛進入這個階段，就像1996年的網絡協議一樣，沒人看得懂，但它正在搭平台。

這意味著未來的開發者，不再需要自己訓練一個萬能模型，而是需要懂得如何編排多個開源、閉源、專用模型協作，完成更復雜、更真實的任務。

模型之間，正在建立“角色分工”和“對話能力”

扎克伯格透露，在 Meta 的 Llama 系列模型內部，正在嘗試一個實驗性架構：

讓多個模型扮演不同的“角色”——有的負責推理，有的負責判斷，有的負責生成；

然後在一個統一調度環境中，通過“角色分工”完成復雜決策。

“AI 不只是會說話，更要能開會。” ——Mark Zuckerberg