10個Agent一鍵組隊：并行智能體協作，端到端交付從24h縮減到4h！

新智元報道

編輯：傾傾

【新智元導讀】寫代碼的規則，正在被悄悄改寫！不再是「人+AI一起盯屏幕」，而是一次性放出十幾個任務，讓代理們各自跑。真正的門檻，也不再是你能寫多少行代碼，而是你能不能寫清楚需求、明確地拆分任務、快速瀏覽結果。

在過去，寫代碼靠的是程序員盯著屏幕，一行行打字。

即便有Copilot，也只是多了個聰明的鍵盤，大部分內容還是要人來做。

但當并行代理出現后，一個程序員能同時調用十幾個AI，修bug、做測試通通不在話下。

程序員不再是「碼農」，而是掌控全局的指揮官。

從補全到并行：AI進化的快捷鍵

用AI寫代碼的第一步，是用Copilot的自動補全功能。

它能讓程序員少打幾行代碼，但本質上還是「人寫一句，AI寫一句」。

后來出現了Cursor、Windsurf這樣的AI編輯器，它能理解整個代碼庫，幫助程序員重構、檢查bug。

但它們更像是一個會聊天的搭檔，還是需要人來盯著它們運行。

再后來，vibe coding出現了，只需要一句話：「寫一個帶Google、GitHub、Microsoft 登錄的注冊頁」，AI就能完整實現。

Andrej Karpathy把它形容為「順著感覺寫代碼」，工程師也是第一次感受到「描述即開發」。

但這些都還停留在「單線程思維」：人和AI一起寫，效率提高，卻始終受限于線性工作方式。

真正的轉折點，是并行代理——多個AI可以同時運行。

以一當十：工程師的全新戰場

并行代理讓工程師不再守著屏幕，而是一次性放出十幾個任務，讓AI自己各就各位。

在輸入指令之后，只需要等到結果返回，再逐個檢查、取舍。

這也意味著人的思維方式要徹底翻轉：從線性推進到批量調度，從即時反饋到異步等待。

不需要糾結每一行代碼，而是提前把需求寫清，像排兵布陣一樣丟給不同的代理，幾十分鐘后再回來檢查成果。

那么，具體該如何使用呢？

首先，要確保每個GitHub問題都包含足夠的上下文，以便代理了解需要構建的內容。

其次，將問題分配給AI代理（如copilot），可以一次性分配多個問題，允許代理并行工作。

第三，在代理完成任務后，用戶查看生成的內容，并對其發表反饋，代理將繼續完善方案。

最后，根據需要進行審查、測試和反饋——無需等待一個代理完成，而是可以在不同代理之間切換。

程序員實測

當然，結果并不總是完美。

一位程序員在編寫代碼時發現，只有10%的問題被完全解決：

有的任務一次到位，可以直接上線；有的只差臨門一腳，花幾分鐘修修就好；更多的則需要你跳進來補全上下文，甚至干脆砍掉重來。

可即便如此，整體節奏依舊比過去快得多。

同時，也程序員也注意到，它在修 bug、寫后臺邏輯、數據庫遷移，這些小而明確的任務，跑得飛快；

但遇到需要實時視覺反饋的UI，或者要做復雜架構決策，代理就顯得力不從心。

久而久之，寫代碼更像在下一盤棋：前期布好局，后期盯復盤。

寫代碼，不再是盯著一行行字母，而是統籌整個戰場。

寫得越清楚，代碼越準確

在能絲滑使用代理寫代碼之前，我們要知道：并行代理擅長什么？

并行代理擅長小型、定義明確的任務，比如修復bug、轉換代碼。

而如UI開發等需要實時視覺反饋，或者需要復雜決策的大型任務，并行代理并不擅長。

這也給人們帶來了一個意外發現：工程師的核心價值，開始從「寫代碼」轉移到「寫清楚需求」。

代理并不會自己推理上下文，它只能依賴用戶在指令里留下的描述。

因此，問題分解成為了一項很關鍵的技能。

寫得含糊，它就給你產出含糊的結果；寫得具體，它就能把任務推進得更遠。

「代理的輸出質量，完全取決于你在指令里寫得有多清晰、多詳細。指令越具體、越有結構，結果就越準確。」

這也意味著，問題拆解成了必備能力。

因為，它無法處理大而籠統的需求；但如果能切分成小而明確的任務，它們就能各自獨立并行。

一些開發者說，AI 最好被用作解決編程問題的溝通方式，他們稱之為「橡皮鴨調試」（源自他們與桌上玩具交談的習慣）

與此同時，QA和Code Review變得前所未有的重要。

因為瓶頸已經不在產出代碼，而在「快速驗證結果」。

「用并行代理時，關鍵在于優化審閱速度。你可以同時開 50 個任務，但最終都要逐一審核、理解、驗證。加快審閱周期（最好在10秒內進行檢出、重建和測試）對整個工作流程至關重要」

久而久之，編程慢慢向「描述」傾斜。

寫清楚需求、拆分好任務、快速做出判斷，遠比自己多敲幾行代碼更有價值。

打好地基，重新定義工程師

并行代理要想真正落地，離不開一整套工程環境。

首先，CI/CD要足夠快。測試、構建、部署一旦拖沓，再聰明的代理也沒用。

自動化和一鍵回歸，是把結果接到生產里的關鍵。

其次是文檔和架構要清晰。

代理需要知道代碼放在哪、組件怎么交互、遵循哪些約定已經不同系統如何集成。

有據可查的API、架構決策、編碼標準和系統邊界可以幫助代理做出更好的決策，并且能減少手動更正的需要。

也就是說，寫得越規整，它就越少犯錯。

第三，測試環境也要穩定。

因為代理是異步工作的，這就需要一個一致的位置去承接產出，并且不會影響生產系統。

最后，還有monorepo架構的優勢。

在單一代碼庫里，代理能看見全局，前后端一起改，不容易出集成bug。

要是散落在不同倉庫，就常常各寫各的，最后拼不起來。

至于工具，現在也有不少選擇：

GitHub Agents：集成度最高，直接在issue上分配任務，產出PR，體驗最成熟。

Cursor：正在內測并行代理，延續vibe coding的特色，適合已有用戶。

OpenAI Codex CLI：支持在云端跑代理，解放本地環境，適合需要大規模并行的人。

說到底，并行代理能跑多遠，不看概念有多炫酷，而看「地基」打得有多牢。

當CI/CD、文檔、staging、monorepo這些地基都鋪好，代理就能真正跑起來。

那時會發現，會寫代碼這件事已經不是核心競爭力了。

真正決定價值的，是能不能拆清任務、寫明需求、快速審核結果。

未來的工程師，不是「碼農」，而是指揮官。

參考資料：

https://morningcoffee.io/parallel-ai-agents-are-a-game-changer.html