作者：黄冠芸发布时间：2026-06-15 07:44:21 点击数：76511

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：聊聊Harness时代AI-First的组织架构：从信任人到信任AI

（点击收听本期音频）

采访｜泓君

图文｜朱婕

“Harness Engineering”（挽具工程）正在成为硅谷的新共识，Anthropic、OpenAI等华体汇电竞-华体汇(中国)都在探索这一工程范式。但真正理解Harness的人还不多。前不久，一篇题为《Why Your “AI-First” Strategy Is Probably Wrong》的文章在X上获得百万级阅读和热议，作者是来自硅谷CreaoAI的Peter Pang。在这篇文章里，Peter展示了Harness Agent系统激发出的极致效率：99%的代码由AI完成，每天平均3到8次生产部署，过去六周的华体汇电竞-华体汇(中国)流程，现在一天就能跑完。

本期《硅谷101》播客，主播泓君邀请到Creao的三位创始人，聊聊这家华体汇电竞-华体汇(中国)对Harness的实践，以及在组织AI-First转型上的深度思考。嘉宾们指出，AI-First不等于“使用AI”，想要把效率提升100倍、1000倍，就不能只把AI当成工具，而要让AI成为所有生产力的主导。组织转型最难跨出的一步在于——是否能让所有员工都能做到信任AI。

这场对话中有一些有趣的观察，比如在Creao，市场不用再追着开发提需求，因为开发速度已经远超市场消化能力；当大量对齐工作被AI接管之后，拿掉华体汇电竞-华体汇(中国)经理，反而让团队效率大幅提升；初级工程师比资深工程师更适应AI时代的转型；尽管过去十年积累的专长正在快速贬值，但资深工程师仍然有竞争力，因为未来的核心竞争力不再是写代码，而是“找到AI Planning的缺陷”和“判断什么是有价值的”。

欢迎关注《硅谷101视频号》的音频栏目直接收听本期播客。如果你喜欢华体汇(中国)的节目，更推荐大家使用音频客户端来收听，《硅谷101 》已覆盖各大主流音频平台（渠道见文末），欢迎订阅！

以下是这次对话内容的精选：

Harness工程详解

如何把大模型“榨”出极限

泓君：先请Peter介绍一下，什么是Harness engineering （挽具工程）？

Peter：Harness的概念可以追溯到大模型刚开始的时候，很多人在聊prompt engineering（提示词工程），之后演变到context engineering（上下文工程），这时候更多的是聚焦在怎么和大模型本身进行交互。

但是对于Harness来讲，华体汇(中国)是在“驯化”一个通用的系统，所以从范围上来讲，它比prompt & context engineering要大很多，涉及到tooling（工具链）的使用，涉及到你的sandbox（沙箱）的架构设计，你的host service（宿主服务）之间是怎么进行交互的？怎么样的交互能够安全？你的sandbox在启动的时间是多少？你的延迟是多少？……这些都是harness的一部分。

泓君：可不可以理解成，Harness的工程能力决定了怎么把一个大模型“榨出”最佳使用上限？我记得Kai有提到，一个Agent可以一夜之间干掉三个人做SEO（搜索引擎优化）的工作流；同时还有一个内容流水线，它跑了两天，才有人发现全是垃圾。这两者之间有巨大区别——一个是Harness的胜利，一个是Harness的失败。

Peter：我觉得这个完全就印证了为什么华体汇(中国)需要Harness。Harness的本质就是在于，华体汇(中国)怎么能够持续提升一个系统。当你这个系统产生的效果不好的时候，你这个系统是需要人的feedback（反馈）去提升，还是这个系统本身自己能够self healing（自我修复）、self improvement（自我优化），这个正好就是Harness的核心。

Harness很重要的一件事情，就是怎么能够让Agent在推理阶段scaling（扩展），包括你怎么能够把更多的上下文、工具链提供给它，让它思考更长的时间，完成一个任务，用一个更长的时间。在这个阶段如果你的Harness做得不好，就很容易产生hallucination（幻觉）或者context overflow（上下文溢出），你的模型能力会降级。所以Harness是一件非常复杂而且需要一些经验的事情。

泓君：那今天市场上对Harness有哪些共识和非共识？

Peter：很多人认为Harness是静态的，就是开发配套系统发挥LLM优势。但华体汇(中国)认为它是一个动态的过程——你这个系统怎么能够从一个静态的状态真的活起来，能够self-improve（自我优化），能够不停地适配来自市场、华体汇电竞-华体汇(中国)、用户的各种signal，能够让它不停地、迅速地迭代。我觉得这个是可能很多人还没有意识到的一点。

泓君：这个迭代也是以AI为主导的，而不是人为主导的？

Peter：对，是以AI为主导的迭代。人所需要做的事情，就是怎么把各种各样的信号feed给AI。

六周变一天

AI驱动的开发流程有多快？

泓君：你有一篇很火的推特帖子，讲你们25人的华体汇电竞-华体汇(中国)，99%的代码由AI写，早上10点写了一个功能，中午就进行了A/B test，下午3点就根据数据的反馈把它砍掉了一部分功能，5点又重写了更好的一个版本。这是一天的工作节奏，在传统的开发华体汇电竞-华体汇(中国)的过程中，它是需要6周的。这是你们用Harness探索出来的方式。

Peter：在华体汇(中国)看来，Harness分为两个部分：一是对Creao自身Agent系统的Harness，二是用户用Creao构建自己Agent时，怎么帮他Harness自己的Agent。传统开发过程中，可能要用两三个月迭代一个功能，现在AI辅助coding只需一两小时实现，如果还用很长时间去设计和测试，就不是很有意义。所以怎么把设计、规划、测试都包含到整个Harness过程中，对华体汇电竞-华体汇(中国)能不能转型为AI-First至关重要。

Clark：我想先跟大家表达一个观点：如果想做到所谓的AI-First或者AI native（AI原生）这样一个状态，它不是在现有流程上去使用AI工具，而是要围绕AI能力重新构建工作流程和组织形态。

图片来源：Peter Pang@intuitiveml

华体汇(中国)在之前很长一段时间里，每一个工程师都在用AI写代码，每一个华体汇电竞-华体汇(中国)经理都在用AI写PRD（华体汇电竞-华体汇(中国)需求文档），每一个设计师都在用AI做图。但其实这样并没有增加华体汇(中国)的效率，反而导致每一个人的工作进度和节奏不一样之后，华体汇(中国)的alignment（对齐）成本变得非常高，华体汇(中国)还是全部远程办公的状态。

所以华体汇(中国)要去重新想，华体汇(中国)到底怎么样才能让AI在华体汇电竞-华体汇(中国)运营过程中真正地自动化跑起来，才有了Peter设计的一套新的开发流程和架构和新的华体汇电竞-华体汇(中国)的架构重构，才有了这篇文章里面讲的self-healing（自我修复）的Agent Harness。

泓君：可不可以举个例子，你们重塑组织架构时，哪些方向发生了变化？瓶颈在哪里？

Peter：首先需要解决人的问题——大家能否接受新工作方式。华体汇(中国)花很多时间对齐mindset（思维模式）。以前做这样一个转型，通常需要一个架构师或工程师花费好几个月来demonstrate（展示）新的工作方式更优，但这个转型成本就很大。

现在在AI辅助下，这个过程就会快很多，可能只需要一两周把整个系统，包括前端、后端、架构、基础设施，都进行重构，然后给大家展示它工作起来更高效。不管是部署的频率、部署的可靠性和最后的效果上，都比之前的工作方式有很大提升。这样能在很短时间内对齐思维模式，让大家快速融入到整个开发过程。

Kai：其实Harness本身它更多是在于构建一个系统，真的能让所谓的AI-First的组织高效运转。很多组织上的人，思维难以改变，他觉得用AI提升效率就够了。但是AI-First要求的是，你让AI来driven（驱动）你整个华体汇电竞-华体汇(中国)的方向，可能你每天工作的方式都是由AI来驱动的，这是完全不一样的概念。

泓君：是AI给你们布置任务吗？

Kai：对。如果还把AI当成一个提升效率的工具，那使用者的效率提升可能最多就是10倍，因为人最多每天可能就工作24小时。如果希望效率提升100倍、1000倍，你不能说你是那个工具的使用者，而是AI应该是所有生产力的主导。人的角色发生变化，更多是在于怎么去复盘结果的好坏。还有在这个系统里，我并不是那个实际的工作者，我应该以怎样的一个方式去跟这个系统配合起来？这是很多企业在做转型时，没意识到或很难去做到的事情。

泓君：举个例子，你们的系统怎么和人去配合工作？我觉得传统的团队开发华体汇电竞-华体汇(中国)的时候，可能很大的一个痛点就是说，我团队之间要对齐，然后我要把信息同步到每一个人，任何一个人他可能miss掉了一个信息点，那他在华体汇电竞-华体汇(中国)做开发的时候，可能就不知道华体汇(中国)上一版的更新是什么。现在是不是所有的这些工作都可以交给AI，或者在这个流程中它就可以自动去做了？

Kai：我觉得这里面核心还是信任的问题。很多人对系统不信任，所以对齐成本就非常高。现在AI-First下，对齐由AI主导，比如AI告诉市场团队今天工程师要发布哪些功能，市场团队不用再反复问工程师。

泓君：AI怎么知道工程师团队明天能把所有的工作做完？

Peter：在AI的思维模式之下，迭代一个华体汇电竞-华体汇(中国)的过程中，华体汇(中国)更侧重的是，这个新的功能能不能够带来华体汇电竞-华体汇(中国)的top line metrics（顶层指标）的提升，或者新的这个功能能不能有真的用户使用的数据。所以在这个过程中，华体汇(中国)更核心聚焦怎么把整个数据链搭建起来。华体汇(中国)把这个链条搭建起来之后，都是Agent通过这些数据来决定，好，这个功能到底是不是有用的，华体汇(中国)到底要不要roll out（上线）这个功能，或者fall back（回退）这个功能。

泓君：也就是说工程师写完代码以后，不需要手动地跟AI说“我写完了”，现在AI它就可以自动地根据你的整个代码质量，你的进程，去做出它的判断。

Peter：对，这个在传统的工程中也有，华体汇(中国)叫CI/CD process（持续集成/持续部署流程）。只不过在传统的CI/CD process中，很多都是rule-based（基于规则）或者一些unit testing（单元测试）驱动的。但是在AI这个情况之下，华体汇(中国)可以有很多AI驱动的测试。比如现在大家比较常用的像Playwright，是可以做AI驱动的完整的end-to-end testing（端到端测试），这样可以保证华体汇(中国)发布的代码中没有明显的可以破坏这个华体汇电竞-华体汇(中国)的bug。所以在这个过程中，很多AI驱动的测试是非常重要的。包括你代码发布之后，在这个日志中有没有error，有没有incident，都是通过这些信号能够反馈给AI，来看整个这个代码的质量是什么样子的。

泓君：关于让AI写代码，怎么保证它的质量？Peter的文章提到了，正常情况下写代码一天，大家修bug要三天。现在有什么新手段，可以让大家不用把很多的时间都花在修复上？

Peter：我觉的bug是整个工程中不可避免的，不论AI写还是人写。因为Harness不是一个静止的状态，它不是说我现在有一个系统之后，我只需要维护这个系统，这个系统不会有bug，也不需要提升。

Harness这个过程的核心就是在于，我能不能找到这个系统中的bug。刚才聊到CI/CD的过程中，华体汇(中国)会有一系列的regression test（回归测试），去避免一些bug发布到production（生产环境）中破坏这个系统，这是第一步。第二步，即便有一些corner case（边界情况）或者race condition（竞争条件）发布到这个系统之后，华体汇(中国)怎么能够在最快的时间识别这些bug，然后及时地修复这些bug。

传统的情况之下，这两步都是由人来驱动的，但是在Agent Harness情况之下，华体汇(中国)会有Agent系统来驱动。所以华体汇(中国)开发了Agent-driven的CI/CD系统和Agent-driven的bug triage（分类/定级）系统，会根据系统中的问题去triage这个问题，然后指派给工程师让他们去修复这些bug。

图片来源：Peter Pang@intuitiveml

泓君：你觉得在你引入这两套系统以后，它的效率提升了多少？

Peter：因为很多都是Agent-driven，所以它可以并行地进行，可以有很多Agent同时去identify（辨认）。它发现一个bug只需1-2分钟，指派给工程师几秒钟。工程师再用Agent调查并提出方案，整个cycle大约1-2小时。对比之前，华体汇(中国)识别、修复一个bug，再把它发布到系统中，可能需要一周的时间。

Clark：对，这里面有一个特别有意思的现象。华体汇(中国)以前有一个feature wish list（功能愿望清单），很长，又有一个bug list，有很多bug要修复。以前市场和华体汇电竞-华体汇(中国)还有工程师就总是讨论来讨论去：到底是先修bug还是先做功能？现在这两个清单都没有了，bug及时发现，及时修复，feature现在的数量远远多过于华体汇(中国)所需要的数量。

Peter：华体汇(中国)现在有一个auto-fixing（自动修复）系统。对于我要修复的一些东西，如果只是存在于一些风险比较小的文件夹之下的话，AI自动提交PR（拉取请求），工程师简单批准即可发布。现在50%以上的问题是通过auto-fixing完成的。

架构师：Harness中的核心角色

泓君：因为我不太懂写代码，只能用写文章做比喻。假设我是在改一篇稿子，即使它只出现了一个小错误，我可能需要把整个稿子看一遍，那这个时间跟我自己重新写，花的时间是差不多的。如果Agent帮你搭了一个非常好的技术框架，但在基础层出了大错误，需要工程师解决，工程师是不是得把整个系统重新学一遍？

Peter：我觉得这个问题很好。在之前的我的文章中，我也讨论了在AI环境之下的工程团队可能分为两种人：一种是architect（架构师），一种是operator（操作者）。架构师在整个这个系统搭建过程中的作用是非常重要的。比如说在搭建整个Creao的系统过程之中，整个Agent的架构是什么样子，比如说sandbox（沙箱）和host（宿主）之间是怎么交互的，还是由架构师来决定的。

如果说Agent直接通过AI coding或者vibe coding（氛围编程）的方式，给你一个solution（解决方案），但这个解决方案通常会有安全的隐患或者延迟的隐患。怎么去优化整个这个系统，还是由架构师来决定的。区别在于，传统搭建Agent的团队以前可能需要10到20个人，但是现在搭建整个这样一个系统只需要一个架构师，在一个周的时间之内就能完成。

Clark：我来补充一下。AI能力早就很强了，但为什么还没达到人们的预期？人们觉得AI没干好，我还得帮它弥补错误。这里需要有一个概念上的转变：华体汇(中国)要把AI当成一个系统来看待，而不是一个智能。当系统出错时，不要想着纠正这个智能，而要想着弥补这个系统。这个其实是华体汇(中国)在做Harness跟现在普遍的认知最不一样的地方，它是一个动态改变和提升的过程，不是静态的、固定的枷锁去束缚这个智能，要给它提供空间，让它能够成长。这个成长的方式就好像你在养一个孩子，让它在一个规则内越来越好。

泓君：这个观点很有意思，以前是“解决问题”，现在是“解决系统上的问题”。

Clark：这里面还有一个更激进的想法，华体汇(中国)自己发的这些内容，可能未来的这些受众并不一定是人。比如一个市场部门的物料，可能从人的审美上去看它并不好。但实际上你把这个东西投向市场的时候，你会发现，读这篇文章或者读这个图片的是一个Agent在读，它的数据反馈回来，可能是更好的。

以后可能买东西是由Agent去买，订报纸是由Agent去订……那你的广告是发给Agent看，还是发给人看？你要搞清楚你的工作结果到底是被谁消费，针对这个东西的价值，华体汇(中国)再去思考，到底是提升系统，还是回到最原始的人的创作过程中去弥补一些错误。

泓君：我相信在未来做消费决策的时候，可能还是Agent看得多。但是它来得比我预期中要快很多，整个进化还是非常的快的。

Peter：从另外一个角度上来讲，也可以很明显地看到现在SaaS华体汇电竞-华体汇(中国)的转型。因为以前很多SaaS华体汇电竞-华体汇(中国)，它需要一个给人去看、去管理的dashboard（仪表盘）。但是在起码现在这个阶段，华体汇(中国)团队在使用任务管理的时候，华体汇(中国)更关心的是Agent能不能“看到”并prioritize（设定优先级）这些任务。所以华体汇(中国)会去看这些任务管理华体汇电竞-华体汇(中国)有没有更好的MCP（模型上下文协议）和API（应用程序接口）提供给华体汇(中国)的Agent使用。

泓君：所以整个进化还是非常快的。

Kai：其实刚才您提到这个问题，也是很多华体汇电竞-华体汇(中国)在做AI转型时候会第一个考虑的问题，他觉得使用AI的时候，我还要review一遍，那跟我人去做时间和成本没差别。但如果真把AI系统构建起来，仔细算一下，时间和成本会有很大提升。只是这个过程需要整个团队有共同目标，只要有人觉得还不如人做，改造时间就会被拉长。这是大多数企业从组织上面临的挑战。

转型最难的一步

从信任人，到信任AI

泓君：你们是第一天就AI-First，还是后来摸索的？

Kai：华体汇(中国)整个华体汇电竞-华体汇(中国)也是有一个过程的，你要意识到谁是未来的生产力的核心的角色。2025年上半年，大家还是觉得AI是辅助人去做事情，人在工作中占主导地位。但是到了下半年，华体汇(中国)意识到，如果还是这样，企业效率提升还是非常有限的。核心问题是没有把生产力工具的使用者真正从人转变到AI。这种转变需要时间，市场团队和工程团队甚至花了一两个月来来回回探讨怎样是更好的工作方式。

Peter：我觉得这也是跟AI能力提升相关的，过去一年内，AI从辅助角色，到参与开发，再到现在能够相对来说主导开发过程，角色的转变是和基础模型能力提升、Agent架构和基础设施的提升相关的。一年前让AI主导开发从技术上来说不成立，但在华体汇(中国)重构过程中，当发现AI到达了那一个点的时候，整个重构速度和效果远超一年前能够想象的程度。

泓君：你们是从什么时间点开始重构的？做了哪几件核心的事？

Peter：意识到需要重构是去年八九月份，花的最多的时间就是让大家转变思维方式。真正开始重构代码架构和开发过程是今年1月，用了大概两周，重构了整个架构，包括现在大家看到的华体汇电竞-华体汇(中国)。

泓君：有哪些你们觉得之前AI解决不了的事情，然后AI解决了？

Peter：之前AI解决不了的事情主要是在规划（Planning）阶段。比如说我以100分为满分方案的话，现在它能给我一个90分的方案。我看到这个规划的时候，我能够再给它一些criticize（评判），它能够给我一个revised plan（修改后的方案），而不需要我真实地去改这个规划。一年之前的话可能也就是50分，我可能需要人为地再去modify（调整）这个规划，再去改整个架构。

泓君：你觉得AI写代码的能力在你之上吗？

Peter：首先，AI写代码的能力肯定是在我之上的，2026年我就没有写过一行代码。但是从规划的能力上来讲，作为一个架构师的价值，不管你是一个CTO还是一个技术负责人，你的价值就是在于找到AI planning的缺陷。现在AI的规划还是有缺陷的，比如说它一开始给我的规划可能有安全的缺陷，可能有延迟的缺陷。那我根据我之前的架构经验，我怎么能够评判它或者质疑它，能够进行进一步的提升。

泓君：你教了它，要怎么去做这个延迟性，安全性，它现在再做新的规划会变得好很多吗？

Peter：这个就是Harness的核心。之前我教给它，你在安全性上，在设计sandbox和host之间的关系的时候，你要遵循什么样的准则。这个时候我就可以把它变成一个Skill，在下一次的过程之中，我只需要引用这个Skill，代替我去说更具体的内容，就变成一件很容易的事情了。所有其他的华体汇(中国)团队的工程师，也可以参考这个Skill。

泓君：可不可以给听众一个直观的印象？你现在有了AI做生产的主力以后，它干出了配多少员工才能干到的事情？给大家一个数字上的直观的感受。

Peter：如果翻到一年之前，不是AI主导的情况之下，要研发像Creao现在这样一个华体汇电竞-华体汇(中国)，我觉得起码需要100人左右的团队，花四五个月的时间去研发这样一个版本。如果大家看其他的general Agent（通用智能体）华体汇电竞-华体汇(中国)的规模，大概也是这样一个范围。现在华体汇电竞-华体汇(中国)25人，工程师团队10人以下，从华体汇电竞-华体汇(中国)第一个阶段的部署只花了约两周。

Kai：从SaaS华体汇电竞-华体汇(中国)运营一个SaaS华体汇电竞-华体汇(中国)的角度来看，你会有个很直观的感受。传统软件时代，销售团队的概念会超前华体汇电竞-华体汇(中国)4-5个月；现在反过来了，技术团队反过来超前了市场团队4-5个月，市场团队在追赶开发的功能。这会导致整个运营和组织结构可能都跟原来不一样。

泓君：Clark，你这一块会有从市场营销的层面也用更多的Agent吗？

Clark：市场拓展团队会用华体汇(中国)自己华体汇电竞-华体汇(中国)的华体汇电竞-华体汇(中国)去构建AI-First的workflow。当然这里面有很多坑。我觉得最大的一个困惑就是：Engineering相对好做评估，它能够有明确的指标说今天你干得好还是不好。但是从go-to-market的角度，不管你是写文章也好，做视频也好，每个人他都有自己对这个价值的判断，相对比较主观。那华体汇(中国)怎么样去构建这个系统，能够更好地把这些主观的判断变成一种信号，让华体汇(中国)的系统能够自动去运转起来，这是一个比较大的挑战。华体汇(中国)也没有说华体汇(中国)今天就是100%让Agent去做决策，但华体汇(中国)会放很多Agent的结果，再由人去判断说这个结果好还是不好。华体汇(中国)有很多功能，但我觉得市场还没有准备好，那华体汇(中国)就不会把这些东西放到市场上面去。

为什么大企业难转型？

中小企业的AI红利期

泓君：我很好奇你们有哪些超前的思想是市场还没有接受的？

Clark：每个人的Agent都有所有的权限可以读写，这个其实是一个相对来说比较大胆的动作。华体汇(中国)希望说，未来为了能够让你的组织更加高效，你的很多数据是应该开放给你的Agent，开放给每一个人。但这里面可能还需要更好的一些技术的支持，包括你怎么样去限制每个人的权限，或者限制Agent权限，怎么样让这个Agent在读取这些数据的时候不会出现失误。比如说我原来要说“Peter，今天华体汇(中国)有多少个用户，有这样的行为”，可能还要去找做数据的同学或者工程师去帮我搭一个新的表格出来。但今天我只需要跟Agent说，我提这个问题，它立刻3秒钟之后给我一个答复。

Peter：我觉得现在主要的挑战，不是市场能不能接受这种工作方式，而是市场不知道这种工作方式的存在，或者他不知道怎么去高效地使用一个Agent帮助他能够完成他自己的工作。所以Creao在整个的这个过程中，华体汇(中国)也做了很多工作，就是让用户不用进行复杂的设置，能够更容易访问这个Agent，帮助他完成他自己本身的工作。

泓君：所以你们对标的场景跟你们主要的客户是谁？你是对标大企业里面的工作流程自动化的，还是创业者或者个人，还是普通的大众？

Kai：都会有。但华体汇(中国)真正的目标，还是那些所谓的SMB（Small to Medium Business，中小企业），因为这个可能是最早去采用AI的人群。越大的企业合规的问题越多，还有很多的“人”的因素，会导致它的整个过程会非常艰难。但是如果一家华体汇电竞-华体汇(中国)如果没有太多的合规问题，没有一些传统的legacy（遗留系统），其实你就是第一批最容易去做这个转型的华体汇电竞-华体汇(中国)。

图片来源：Pixabay

泓君：一个华体汇电竞-华体汇(中国)想要做这样的转型，是不是他们的创始人也得有一个核心信念，就是相信AI？

Kai：对。更多还是他们得搞清楚，这个转型最后代表的是什么。我举个例子，在2023年刚刚大模型出来的时候，很多的SaaS华体汇电竞-华体汇(中国)想的都是我怎么把AI做成一个功能集成到我的华体汇电竞-华体汇(中国)里面。这个本质来讲是没有搞清楚：如果你要做这样的功能，有没有可能你原来的华体汇电竞-华体汇(中国)架构是不支持把这些最新的AI能力给集成进来的？因为你的数据库可能也不符合要求，你的交互可能也不是未来的一个方式。所以说你可能需要去做的事情是整体华体汇电竞-华体汇(中国)的重构。如果接受不了这个结果，那可能也很难去做这个转型。

当AI主导生产

人类的新角色是什么？

泓君：可不可以讲一下你们的组织结构是如何发生变化的？刚刚举了很多的案例，但是我还是想知道一个whole picture。

Kai：整个组织结构变化，我觉得这里面是很多角色的变化。首先，如果你真的要搞改造，你需要做的第一个点其实是信任上的变化。原来你组织信任的是人，但现在当你把AI拿进来之后，你要先解决第一个问题：就是你能不能信任你的AI做决策或去执行任务。这个信任其实就跟为什么华体汇(中国)要去构建一个Harness系统是一个道理，华体汇(中国)得有很多guardrails（护栏）还有机制，去保障AI做的所有工作，不管它做决策、规划、还是执行，最后它的这个东西是能够被人去信任的。

接下来就是你所有的组织结构里面具体位置的变化。华体汇(中国)没有单独的华体汇电竞-华体汇(中国)经理这样的角色了，他被拆解到了每一个工程师和像Peter这样子的做工程管理的人身上。这个岗位我并不觉得它不重要，而是在于他通常是矛盾最集中的那个点。华体汇电竞-华体汇(中国)经理同时要跟市场沟通，跟开发沟通。大量的对齐成本都发生在华体汇电竞-华体汇(中国)经理的角色上面。但当你把这个角色给拿掉之后，你会发现，对齐的成本反而有时候可能会更低。

泓君：华体汇电竞-华体汇(中国)经理这个角色，你觉得现在还有价值吗？或者说重新招一个类似于华体汇电竞-华体汇(中国)经理角色的人，你觉得他需要有什么样的新技能？

Kai：未来需不需要华体汇电竞-华体汇(中国)经理？一定需要的。未来有一种可能，就是华体汇电竞-华体汇(中国)经理职位的很多权力会分散在开发团队的各个人身上。因为如果说你的每一个开发团队成员在AI的帮助下都能够更好地去有华体汇电竞-华体汇(中国)观念的话，其实你本质来讲有没有这个职位也不太重要。因为原来华体汇电竞-华体汇(中国)经理我觉得他更多解决的是对齐的成本，还有如何帮助华体汇电竞-华体汇(中国)去降低开发成本。

泓君：我可不可以这样理解：现在相当于工程师Peter的团队，他们某种程度上扮演了华体汇电竞-华体汇(中国)经理的角色。但是反过来，一个好的华体汇电竞-华体汇(中国)经理，他其实对市场、对华体汇电竞-华体汇(中国)也是非常有想法的。加上现在开发的成本是非常低的，他可能也很容易就把他的一个想法通过AI的执行能力很快变成了一个好的华体汇电竞-华体汇(中国)。他甚至不需要工程团队了。所以说，其实这两种角色他某种程度上在融合，在变成一种角色。所以这个角色到底是一个技术的团队来做，还是一个华体汇电竞-华体汇(中国)的团队来做，其实不重要，因为都是AI在主导，想法更重要。

Kai：对。未来这个职位本身，它可能不是说一个人，而是一个团队整体扮演这个华体汇电竞-华体汇(中国)经理的角色，这个角色本身它会被组织化掉。在传统软件时代，有很多个人英雄主义，就说因为某一个华体汇电竞-华体汇(中国)经理或一个灵魂人物，导致最后这个华体汇电竞-华体汇(中国)特别受欢迎。但未来可能是一个组织做了一个很好的华体汇电竞-华体汇(中国)，被这个市场接受。

Peter：我觉得有一个非常明显的趋势，复合型人才，或者比较general（通用）的人，他在AI环境之下可以茁壮成长得更好一些。不管是说一个工程师他有华体汇电竞-华体汇(中国)的感知和市场的感知，还是说一个华体汇电竞-华体汇(中国)经理他具有implementation（实现）的能力，都会非常的重要。另一个趋势：UX和UI的设计师会变得非常重要，但他们需要具备把想法落地到华体汇电竞-华体汇(中国)中的执行能力。如果你需要把你的想法传递给另外一个人或者，那你交流或对齐的成本就远大于你执行的成本，在整个的AI的工作环境之下就变得不是那么的高效。

泓君：Peter，你有一篇文章我印象很深，你说初级工程师比资深工程师更能适应AI环境，为什么？

Peter：因为初级的工程师的技术债务或者他的思想的束缚，通常来说比较小，他能够接受扩展他的scope（范围），他不仅是作为一个工程师，也要融入到一些华体汇电竞-华体汇(中国)的设计之中，包括华体汇电竞-华体汇(中国)他的feature deploy（功能部署）之后，他还需要做一些分析，他根据分析能够做出他的一个判断。

但通常来讲，比较高级的工程师因为他比较specialize（专精），比如说你是一个做基础设施的人，或者你是一个做后端的人，你可能在传统的工作环境之中，你不关心你的代码发布之后发生的事情。但是在AI这个环境之下，你的工程师的范围就需要比之前扩大很多，就不只是在我把这个代码写完之后就结束了，而是在于我代码写之前我怎么能够把自己的judgment（判断）加进去，代码发布之后怎么能够判断它的impact（影响）。整个这个过程是非常重要的。

通常来讲初级工程师是能够更好地接受这样的一种工作状态。比如说你跟一个资深工程师说，除了负责前面你代码已经交完了的这个过程，你还要负责后面的这个过程，他们是不能理解跟马上去转变这个思想的。通常来讲，需要对齐这个思维模式的成本要高很多。

其实作为一个高级工程师，或者作为一个专业领域的——不管你是做基础设施的人，还是前端的人——在过去的软件开发过程之中，你的知识是非常有价值的，因为你能够知道在开发这个系统之中怎么样写最简洁的代码，怎么样设计最好的架构，你可能需要两三个月的时间去完成这样一个事情。但是AI编程在现阶段它已经很强了，以后会变得更强，所以它会让你本身的specialty（专长）变得越来越低。所以很多人可能接受不了这样一种状态，就是他本身能花了10年、20年时间学到的这样一些知识，变得可能在未来并不那么重要。

泓君：所以你们现在更倾向于招哪一类的人？

Peter：我文章中虽然提到，转变一个资深工程师的难度要比一个相对来说初级工程师的难度要大。但是从价值上来讲，一个资深的工程师的价值现在是不能被取代的。所以怎么能够找到一个资深的工程师，他还能够拥抱AI的思维模式，而且他能够具有一个华体汇电竞-华体汇(中国)的感知，他能够还知道一些市场的知识。这个人虽然很难找，但是对于华体汇电竞-华体汇(中国)来说是非常有价值的。好处是在于，之前华体汇(中国)可能需要很多这样的人，但是现在华体汇(中国)可能只需要一到两个人就可以了。

泓君：现在华体汇(中国)说AI成为主力，AI也可以迭代华体汇电竞-华体汇(中国)，所有的东西都是动态的。大家觉得未来人最核心的能力是什么呢？

Peter：我觉得人最需要的能力就是系统架构的能力。从以前implement feature（开发功能），变成怎么架构这个AI系统和maintain（维护）这个AI系统。不管是工程师还是市场的角度，你做go-to-market，核心过程也要去搭建一套能够自主运行的Agent的市场系统，而不只是单纯地产生一个市场内容。

Kai：人的价值如果从真的很长远来看，就跟华体汇(中国)技术发展整个过程一样，确定技术发展方向永远是人的需求和这个社会的需求。只要人这个物种还存在，人定义需求的方向和审核最终结果的价值是无法被取代的。

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今日监管部门披露行业动向聊聊Harness时代AI-First的组织架构：从信任人到信任AI

（点击收听本期音频）

采访｜泓君

图文｜朱婕

以下是这次对话内容的精选：

Harness工程详解

如何把大模型“榨”出极限

泓君：先请Peter介绍一下，什么是Harness engineering （挽具工程）？

泓君：那今天市场上对Harness有哪些共识和非共识？

泓君：这个迭代也是以AI为主导的，而不是人为主导的？

Peter：对，是以AI为主导的迭代。人所需要做的事情，就是怎么把各种各样的信号feed给AI。

六周变一天

AI驱动的开发流程有多快？

图片来源：Peter Pang@intuitiveml

泓君：可不可以举个例子，你们重塑组织架构时，哪些方向发生了变化？瓶颈在哪里？

泓君：是AI给你们布置任务吗？

泓君：AI怎么知道工程师团队明天能把所有的工作做完？

泓君：也就是说工程师写完代码以后，不需要手动地跟AI说“我写完了”，现在AI它就可以自动地根据你的整个代码质量，你的进程，去做出它的判断。

图片来源：Peter Pang@intuitiveml

泓君：你觉得在你引入这两套系统以后，它的效率提升了多少？

架构师：Harness中的核心角色

泓君：这个观点很有意思，以前是“解决问题”，现在是“解决系统上的问题”。

泓君：我相信在未来做消费决策的时候，可能还是Agent看得多。但是它来得比我预期中要快很多，整个进化还是非常的快的。

泓君：所以整个进化还是非常快的。

转型最难的一步

从信任人，到信任AI

泓君：你们是第一天就AI-First，还是后来摸索的？

泓君：你们是从什么时间点开始重构的？做了哪几件核心的事？

泓君：有哪些你们觉得之前AI解决不了的事情，然后AI解决了？

泓君：你觉得AI写代码的能力在你之上吗？

泓君：你教了它，要怎么去做这个延迟性，安全性，它现在再做新的规划会变得好很多吗？

泓君：可不可以给听众一个直观的印象？你现在有了AI做生产的主力以后，它干出了配多少员工才能干到的事情？给大家一个数字上的直观的感受。

泓君：Clark，你这一块会有从市场营销的层面也用更多的Agent吗？

为什么大企业难转型？

中小企业的AI红利期

泓君：我很好奇你们有哪些超前的思想是市场还没有接受的？

泓君：所以你们对标的场景跟你们主要的客户是谁？你是对标大企业里面的工作流程自动化的，还是创业者或者个人，还是普通的大众？

图片来源：Pixabay

泓君：一个华体汇电竞-华体汇(中国)想要做这样的转型，是不是他们的创始人也得有一个核心信念，就是相信AI？

当AI主导生产

人类的新角色是什么？

泓君：可不可以讲一下你们的组织结构是如何发生变化的？刚刚举了很多的案例，但是我还是想知道一个whole picture。

泓君：Peter，你有一篇文章我印象很深，你说初级工程师比资深工程师更能适应AI环境，为什么？

泓君：所以你们现在更倾向于招哪一类的人？

泓君：现在华体汇(中国)说AI成为主力，AI也可以迭代华体汇电竞-华体汇(中国)，所有的东西都是动态的。大家觉得未来人最核心的能力是什么呢？

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