一周1300多個(gè)PR，揭秘Stripe內(nèi)部AI工程最佳實(shí)踐

想象一下這個(gè)場(chǎng)景：你在地鐵上刷著 Slack，看到一個(gè)需要修復(fù)的 bug。你點(diǎn)一個(gè) emoji 表情，等到了辦公室，代碼已經(jīng)寫(xiě)好、測(cè)試通過(guò)，Pull Request 等著你審查。這不是科幻小說(shuō)，這是 Stripe 工程師每天的真實(shí)工作狀態(tài)。更震撼的是，Stripe 每周有大約 1300 個(gè)代碼合并請(qǐng)求完全由 AI agent 完成，工程師只負(fù)責(zé)審查，一行代碼都不用自己寫(xiě)。

當(dāng)我第一次聽(tīng)到這個(gè)數(shù)字時(shí)，我的反應(yīng)是：這怎么可能？1300 個(gè) PR，每周？要知道很多小型工程團(tuán)隊(duì)一個(gè)月可能都合并不了這么多代碼。但當(dāng)我深入了解 Stripe 的 Minions 系統(tǒng)后，我意識(shí)到這不僅可能，而且代表著軟件工程的一個(gè)根本性轉(zhuǎn)變。我們正在從"工程師寫(xiě)代碼"轉(zhuǎn)向"工程師管理 AI 寫(xiě)代碼"，這個(gè)轉(zhuǎn)變的速度比我想象的要快得多。

Stripe 的軟件工程師 Steve Kaliski 在最近的一次訪談中分享了他們?nèi)绾螛?gòu)建和使用這套系統(tǒng)。Steve 在 Stripe 工作了六年半，一直專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)者工具和支付基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。他提到一個(gè)非常有意思的觀察："我已經(jīng)不記得上次是從文本編輯器開(kāi)始工作是什么時(shí)候了。"他的工作通常從 Google 文檔、Jira 工單或者 Slack 對(duì)話開(kāi)始，這些才是更自然的工作起點(diǎn)。等到需要真正動(dòng)手寫(xiě)代碼或做最后調(diào)整時(shí)，才會(huì)進(jìn)入文本編輯器。這種工作方式的轉(zhuǎn)變，讓啟動(dòng)一項(xiàng)工作的激活能量大大降低。

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什么是 Minions

Minions 是 Stripe 自研的全自動(dòng)編碼 AI agent（智能代理）。它們被設(shè)計(jì)成"一次性完成"任務(wù)的系統(tǒng)，從接到指令到提交代碼、通過(guò)測(cè)試、創(chuàng)建 PR，整個(gè)過(guò)程完全無(wú)人參與。Steve 解釋說(shuō)，在 AI 時(shí)代之前，當(dāng)他作為工程師想要修改 Stripe 的代碼時(shí)，會(huì)面對(duì)一個(gè)巨大的代碼庫(kù)，包含數(shù)百個(gè)服務(wù)，這些服務(wù)根本無(wú)法在個(gè)人電腦上運(yùn)行。所以 Stripe 很早就投資建設(shè)了優(yōu)秀的開(kāi)發(fā)者工具，提供了托管的開(kāi)發(fā)環(huán)境 devbox（開(kāi)發(fā)盒子），工程師可以快速啟動(dòng)一個(gè)環(huán)境，里面已經(jīng)有所有代碼和運(yùn)行中的服務(wù)。

Minions 的核心思路是：我可以提供一個(gè) prompt（提示詞）來(lái)啟動(dòng)這樣一個(gè)環(huán)境，然后 minion 會(huì)嘗試一次性解決這個(gè) prompt，使用 Stripe 內(nèi)部所有可用的工具、內(nèi)部文檔、CI 系統(tǒng)、測(cè)試數(shù)據(jù)等等。它會(huì)循環(huán)執(zhí)行這個(gè)過(guò)程，直到解決問(wèn)題。這種"一次性"的設(shè)計(jì)哲學(xué)非常重要，因?yàn)樗馕吨鴱挠脩籼岢鲂枨蟮酱a準(zhǔn)備好審查，中間不需要任何人工干預(yù)。

從使用體驗(yàn)來(lái)看，一個(gè)典型的 minion 運(yùn)行流程是這樣的：工程師在 Slack 頻道里發(fā)一條消息，比如"我想改進(jìn) docs.stripe.com/payment/machine 這個(gè)文檔頁(yè)面，讓代碼示例更清晰"。然后在這條消息下點(diǎn)擊一個(gè)特定的 emoji 反應(yīng)，比如"create minion pay-server"。系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)新分支，啟動(dòng)開(kāi)發(fā)環(huán)境，minion 開(kāi)始工作。你可以點(diǎn)擊"follow along"鏈接實(shí)時(shí)查看進(jìn)度，看到它正在配置環(huán)境、檢查代碼庫(kù)、執(zhí)行修改、運(yùn)行測(cè)試、提交代碼。整個(gè)過(guò)程可能需要幾分鐘到十幾分鐘，但工程師不需要盯著看，可以去做其他事情。等 minion 完成后，你會(huì)收到通知，打開(kāi) PR 審查代碼即可。

我覺(jué)得這種交互方式的轉(zhuǎn)變意義深遠(yuǎn)。過(guò)去我們總是強(qiáng)調(diào)"開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)"，但往往局限在 IDE 好不好用、命令行工具是否順手。而 Minions 讓我重新思考：真正好的開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)應(yīng)該是什么？也許不是讓寫(xiě)代碼變得更容易，而是讓"不寫(xiě)代碼"變得可能。當(dāng)你可以用自然語(yǔ)言描述需求，系統(tǒng)就能自動(dòng)完成實(shí)現(xiàn)，這才是開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)的終極形態(tài)。

為什么 Stripe 要自己構(gòu)建

市面上已經(jīng)有很多優(yōu)秀的 AI 編碼工具，比如 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 等等。為什么 Stripe 還要花力氣自己構(gòu)建 Minions？Steve 給出了一個(gè)非常務(wù)實(shí)的回答：從零開(kāi)始快速搭建原型和在 Stripe 的代碼庫(kù)上貢獻(xiàn)代碼，是完全不同的兩回事。

Stripe 的代碼庫(kù)規(guī)模驚人，包含數(shù)億行代碼，分布在幾個(gè)大型代碼倉(cāng)庫(kù)中。大部分后端代碼用 Ruby 寫(xiě)的，但不是常見(jiàn)的 Rails 框架，而是配合 Sorbet 類(lèi)型系統(tǒng)，這是一個(gè)相對(duì)小眾的技術(shù)棧。整個(gè)代碼庫(kù)使用了大量 Stripe 自研的內(nèi)部庫(kù)，這些庫(kù)對(duì)于大語(yǔ)言模型來(lái)說(shuō)是完全陌生的。更關(guān)鍵的是，這些代碼每年處理超過(guò) 1 萬(wàn)億美元的支付交易量，運(yùn)行在生產(chǎn)環(huán)境中。同時(shí)，Stripe 還要面對(duì)金融機(jī)構(gòu)的復(fù)雜依賴關(guān)系，以及嚴(yán)格的監(jiān)管合規(guī)要求。

這些約束條件讓問(wèn)題變得復(fù)雜得多。LLM 在構(gòu)建全新軟件時(shí)表現(xiàn)很好，特別是當(dāng)系統(tǒng)約束相對(duì)較少的時(shí)候。但在 Stripe 這樣規(guī)模、復(fù)雜度和成熟度的代碼庫(kù)上迭代，難度要高得多。人類(lèi)工程師需要建立復(fù)雜的心智模型才能有效地修改代碼，而讓 AI agent 在有限的上下文窗口內(nèi)形成正確的直覺(jué)、使用正確的工具，挑戰(zhàn)非常大。

我深有同感。我自己在做產(chǎn)品時(shí)也遇到過(guò)類(lèi)似問(wèn)題。當(dāng)你的代碼庫(kù)還很小的時(shí)候，AI 工具確實(shí)能幫你快速搭建原型。但隨著代碼庫(kù)增長(zhǎng)、業(yè)務(wù)邏輯變復(fù)雜、技術(shù)債務(wù)累積，AI 工具的效果就會(huì)大打折扣。它可能給你生成看起來(lái)正確的代碼，但實(shí)際上違反了你們內(nèi)部的最佳實(shí)踐，或者用了已經(jīng)廢棄的庫(kù)，或者沒(méi)有考慮到特定的邊界情況。這時(shí)候你需要的不是一個(gè)通用的 AI 助手，而是一個(gè)"懂你的代碼庫(kù)"的專(zhuān)屬 AI。

Stripe 的解決方案是在開(kāi)發(fā)者工具基礎(chǔ)設(shè)施上的長(zhǎng)期投資。多年來(lái)，他們建設(shè)了完善的開(kāi)發(fā)者生產(chǎn)力工具，覆蓋源代碼管理、開(kāi)發(fā)環(huán)境、代碼生成、CI 系統(tǒng)等開(kāi)發(fā)生命周期的各個(gè)階段。Minions 緊密集成了這些工具。這印證了一個(gè)重要原則：對(duì)人類(lèi)有用的工具，對(duì) LLM 也有用。

降低激活能量的意義

Steve 提到了一個(gè)讓我深有感觸的概念：激活能量（activation energy）。在化學(xué)反應(yīng)中，激活能量是指啟動(dòng)反應(yīng)所需的最小能量。在軟件開(kāi)發(fā)中，激活能量就是從"有一個(gè)想法"到"開(kāi)始動(dòng)手"之間的那道門(mén)檻。

在大型組織中，這個(gè)門(mén)檻特別高。一個(gè)好想法要變成現(xiàn)實(shí)，中間可能有無(wú)數(shù)摩擦。可能是職能障礙：你需要某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，但你沒(méi)有?？赡苁遣僮髡系K：你不知道如何組織人員、如何有效溝通來(lái)推進(jìn)下一步。也可能只是因?yàn)槿藗儽蝗粘９ぷ魇`，沒(méi)有想到新的做事方式。

我在自己的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷中經(jīng)常遇到這種情況。有時(shí)候團(tuán)隊(duì)討論出一個(gè)很好的改進(jìn)點(diǎn)，大家都覺(jué)得應(yīng)該做，但就是一直沒(méi)有人開(kāi)始。不是因?yàn)槿蝿?wù)太難，而是因?yàn)閱?dòng)它需要太多步驟：創(chuàng)建任務(wù)、分配給某人、等他有空、排期、開(kāi)會(huì)討論細(xì)節(jié)、寫(xiě)設(shè)計(jì)文檔、開(kāi)始編碼...這個(gè)流程走下來(lái)可能要幾周。很多時(shí)候不是執(zhí)行難，而是啟動(dòng)難。

Minions 的價(jià)值就在于把激活能量降到接近零。在 Slack 對(duì)話中看到一個(gè)用戶反饋，覺(jué)得應(yīng)該更新文檔或者做一個(gè)原型？點(diǎn)一下 emoji，工作就開(kāi)始了，往往工作也會(huì)自己完成。即使沒(méi)有完全完成，至少代碼開(kāi)始運(yùn)行、測(cè)試開(kāi)始執(zhí)行，你可以中途介入、進(jìn)行調(diào)整，利用那種"生成性動(dòng)力"。Steve 說(shuō)，這種感覺(jué)就像你可以在半路跳進(jìn)一輛已經(jīng)啟動(dòng)的車(chē)，而不是從零開(kāi)始推車(chē)。

更重要的是，低激活能量意味著高并行度。Steve 提到，他可以在同一時(shí)間啟動(dòng)多個(gè) minion，讓它們?cè)诟綦x的環(huán)境中同時(shí)處理不同的任務(wù)。這在傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式下幾乎不可能。你的本地機(jī)器資源有限，開(kāi)太多分支會(huì)讓電腦卡得像飛機(jī)起飛。但在云端環(huán)境中，你可以同時(shí)運(yùn)行十幾個(gè) minion，每個(gè)處理一個(gè)獨(dú)立的任務(wù)。想象一下，你在周一早上啟動(dòng)五個(gè) minion 處理五個(gè)不同的 bug，到中午時(shí)它們都完成了，你只需要逐個(gè)審查和合并。

我認(rèn)為這種"批量并行"的工作方式會(huì)徹底改變軟件工程的節(jié)奏。過(guò)去我們習(xí)慣了線性工作：一個(gè)任務(wù)接一個(gè)任務(wù)?，F(xiàn)在我們可以像項(xiàng)目經(jīng)理一樣思考：同時(shí)啟動(dòng)多個(gè)工作流，管理它們的進(jìn)度，在需要的時(shí)候介入。工程師的角色正在從"執(zhí)行者"轉(zhuǎn)向"編排者"。

開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)的雙向價(jià)值

在演示中，Steve 特別強(qiáng)調(diào)了一個(gè)觀點(diǎn)：好的開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)對(duì)人類(lèi)和 AI agent 都有價(jià)值。這個(gè)觀點(diǎn)聽(tīng)起來(lái)簡(jiǎn)單，但含義深刻。

Stripe 的 devbox 系統(tǒng)不是為 AI 設(shè)計(jì)的，而是多年前為了解決人類(lèi)工程師的實(shí)際需求而建設(shè)的。Stripe 的代碼庫(kù)太大了，無(wú)法在本地機(jī)器上運(yùn)行所有服務(wù)。所以他們建立了云端開(kāi)發(fā)環(huán)境，工程師通過(guò) SSH 連接到這些環(huán)境工作。一個(gè)工程師可能同時(shí)有五六個(gè) devbox 在運(yùn)行，每個(gè)對(duì)應(yīng)一個(gè)不同的任務(wù)。這些環(huán)境在 10 秒內(nèi)就能準(zhǔn)備就緒，預(yù)先克隆了龐大的 git 倉(cāng)庫(kù)，預(yù)熱了構(gòu)建緩存和類(lèi)型檢查緩存，啟動(dòng)了代碼生成服務(wù)。

這種基礎(chǔ)設(shè)施原本是為了人類(lèi)工程師的并行工作、可預(yù)測(cè)性和隔離性而建設(shè)的。但當(dāng) AI agent 出現(xiàn)時(shí)，這些特性突然變得更加重要。Minions 天然地繼承了這些優(yōu)勢(shì)：每個(gè) minion 在獨(dú)立的 devbox 中運(yùn)行，互不干擾；可以輕松并行運(yùn)行多個(gè) minion；環(huán)境是標(biāo)準(zhǔn)化的，不會(huì)因?yàn)閭€(gè)人配置不同而產(chǎn)生問(wèn)題。

我想起之前和一個(gè)朋友聊天，他在一家大公司負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)者工具。他說(shuō)他們團(tuán)隊(duì)最難的事情不是技術(shù)實(shí)現(xiàn)，而是爭(zhēng)取資源。產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)總是優(yōu)先做面向用戶的功能，開(kāi)發(fā)者工具的優(yōu)先級(jí)永遠(yuǎn)排在后面。我當(dāng)時(shí)給他的建議是：把開(kāi)發(fā)者工具項(xiàng)目和 AI 計(jì)劃捆綁在一起?，F(xiàn)在 AI 是最熱門(mén)的方向，如果你說(shuō)"我們需要改進(jìn)開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)來(lái)支持 AI agent"，批預(yù)算就容易多了。

Steve 也提到了這個(gè)策略。他說(shuō)很多公司問(wèn)他們?nèi)绾伍_(kāi)始做 AI 編碼，他的回答總是：先把開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)搞好。如果你的開(kāi)發(fā)環(huán)境很糟糕、文檔很差、工具鏈很亂，那就算給你最好的 AI agent 也沒(méi)用。但如果你已經(jīng)有了完善的開(kāi)發(fā)者工具，那接入 AI agent 就是水到渠成的事。這形成了一個(gè)良性循環(huán)：為人類(lèi)建設(shè)更好的工具，AI 就能更好地使用這些工具；為 AI 改進(jìn)工具，人類(lèi)也會(huì)從中受益。

云環(huán)境的關(guān)鍵作用

關(guān)于云開(kāi)發(fā)環(huán)境的重要性，我想多說(shuō)幾句，因?yàn)檫@是很多人容易忽視的一點(diǎn)。

Steve 半開(kāi)玩笑地說(shuō)，不管你的 MacBook Pro 有多強(qiáng)大，當(dāng)你開(kāi)三四個(gè)工作樹(shù)（worktree）時(shí)，電腦就開(kāi)始像飛機(jī)起飛一樣轟鳴，根本不行。我對(duì)此感同身受。我自己就有四臺(tái) Mac Mini，其中一臺(tái)基本上就是"永不合上的筆記本"，專(zhuān)門(mén)用來(lái)跑長(zhǎng)時(shí)間任務(wù)。這聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)荒謬，但確實(shí)解鎖了我的生產(chǎn)力。

Steve 提到他甚至可以在上班路上用手機(jī)刷 Slack 時(shí)啟動(dòng)一個(gè) minion，等到了辦公室，工作已經(jīng)進(jìn)行到一半了，他可以直接接手。這種工作方式在傳統(tǒng)的本地開(kāi)發(fā)模式下是不可能的。你的筆記本在包里，怎么運(yùn)行代碼？但在云端環(huán)境中，你的開(kāi)發(fā)環(huán)境 24 小時(shí)在線，隨時(shí)可以啟動(dòng)新任務(wù)。

我認(rèn)為在多線程的 AI 輔助工程工作中，云環(huán)境和虛擬環(huán)境是解鎖速度的關(guān)鍵。但我看到很多大型工程團(tuán)隊(duì)還沒(méi)有在這方面投資。他們的工程師還在本地機(jī)器上掙扎，試圖同時(shí)運(yùn)行多個(gè) AI 工具、多個(gè)工作樹(shù)。這就像試圖在一輛自行車(chē)上跑高速公路。

如果你是 CTO 或工程副總裁，想要在明年真正釋放團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力，投資云開(kāi)發(fā)環(huán)境應(yīng)該是首要任務(wù)。這不僅僅是為了 AI，也是為了團(tuán)隊(duì)的整體效率。想象一下，新員工入職第一天，點(diǎn)一個(gè)按鈕就能得到一個(gè)完整配置好的開(kāi)發(fā)環(huán)境，而不是花三天時(shí)間配置本地環(huán)境。想象一下，你的工程師可以同時(shí)在五個(gè)項(xiàng)目上并行工作，而不是在本地來(lái)回切換分支。這些投資的回報(bào)會(huì)遠(yuǎn)超你的想象。

代碼審查的規(guī)?；魬?zhàn)

當(dāng)我聽(tīng)到 Stripe 每周合并 1300 個(gè) AI 寫(xiě)的 PR 時(shí)，我的第一個(gè)問(wèn)題是：你們?cè)趺磳彶檫@么多代碼？這是一個(gè)非常現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)。

Steve 的回答很務(wù)實(shí)。他說(shuō)，如果工程師花在寫(xiě)代碼上的時(shí)間變少了，自然就有更多時(shí)間審查代碼，或者和用戶交流等等。但更重要的是 CI 環(huán)境的作用。Stripe 有非常好的測(cè)試覆蓋率，有大量端到端的合成測(cè)試來(lái)模擬與產(chǎn)品的交互，這些都能為代碼審查提供信心。

他強(qiáng)調(diào)了一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：不管代碼是 Steve 寫(xiě)的還是 Steve 的機(jī)器人寫(xiě)的，你都需要那個(gè) CI 環(huán)境來(lái)提供信心，確保代碼變更是安全的。部署時(shí)要使用藍(lán)綠部署，這樣可以回滾。所有這些都是超級(jí)關(guān)鍵的，而且與代碼作者是誰(shuí)無(wú)關(guān)。

這個(gè)觀點(diǎn)讓我重新思考"AI 寫(xiě)的代碼是否可信"這個(gè)問(wèn)題。很多人擔(dān)心 AI 寫(xiě)的代碼質(zhì)量不夠好，會(huì)引入 bug。但其實(shí)問(wèn)題的關(guān)鍵不在于誰(shuí)寫(xiě)的代碼，而在于你的質(zhì)量保證體系是否完善。如果你有完善的測(cè)試、完善的 CI/CD、完善的監(jiān)控和回滾機(jī)制，那么不管是人寫(xiě)的代碼還是 AI 寫(xiě)的代碼，都能保證質(zhì)量。反過(guò)來(lái)說(shuō)，如果你的質(zhì)量保證體系很弱，那么即使是人寫(xiě)的代碼也可能有問(wèn)題。

Steve 還提到了一個(gè)有趣的預(yù)測(cè)：如果編碼變得容易，而編碼歷來(lái)是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的瓶頸，那么瓶頸就會(huì)轉(zhuǎn)移到其他地方。如果編碼實(shí)際上變得"免費(fèi)"，代碼審查就會(huì)變得非常有挑戰(zhàn)性?；蛘?，一開(kāi)始獲得足夠的想法可能是個(gè)大問(wèn)題，或者分配這些想法也會(huì)成為問(wèn)題。注意力會(huì)轉(zhuǎn)移到其他領(lǐng)域。

我非常同意這個(gè)觀點(diǎn)。我們正在進(jìn)入一個(gè)"編碼不再是瓶頸"的時(shí)代。那么新的瓶頸是什么？可能是產(chǎn)品想法、可能是需求梳理、可能是架構(gòu)設(shè)計(jì)、可能是用戶研究。軟件工程的關(guān)注點(diǎn)會(huì)從"怎么實(shí)現(xiàn)"轉(zhuǎn)向"做什么"和"為什么做"。這需要工程師培養(yǎng)新的技能：更好的產(chǎn)品思維、更強(qiáng)的溝通能力、更深的業(yè)務(wù)理解。

機(jī)器對(duì)機(jī)器支付：AI agent 作為經(jīng)濟(jì)主體

Steve 在訪談中展示了一個(gè)非常前瞻性的場(chǎng)景：AI agent 作為經(jīng)濟(jì)主體進(jìn)行交易。這個(gè)場(chǎng)景讓我看到了 AI agent 的另一個(gè)維度。

在演示中，Steve 要求 Claude 幫他的產(chǎn)品經(jīng)理 Jen 計(jì)劃一個(gè)生日派對(duì)。整個(gè)過(guò)程是這樣的：AI agent 先訪問(wèn) Jen 的網(wǎng)站了解她的興趣（她是一個(gè)抹茶愛(ài)好者和烘焙師），然后搜索紐約的相關(guān)場(chǎng)地，生成派對(duì)邀請(qǐng)的 PDF，通過(guò) Lob 這樣的服務(wù)將邀請(qǐng)郵寄出去，最后為了抵消過(guò)程中消耗的 token 產(chǎn)生的碳排放，向 Stripe Climate 捐了一筆錢(qián)。

整個(gè)過(guò)程中，AI agent 使用了 Browser Base、Perplexity AI、Lob 等多個(gè)第三方服務(wù)，每次使用都進(jìn)行了微支付。這些服務(wù)不需要 Steve 提前注冊(cè)、登錄、綁定信用卡、選擇套餐。AI agent 直接以按需付費(fèi)的方式使用這些服務(wù)，用多少付多少。最后生成了一張"agent 收據(jù)"，顯示了使用的每個(gè)服務(wù)和相應(yīng)的費(fèi)用。整個(gè)生日派對(duì)計(jì)劃總共花費(fèi)了 5.47 美元，包括 1.65 美元的碳抵消。

這個(gè)場(chǎng)景背后是 Stripe 和 Anthropic 合作設(shè)計(jì)的機(jī)器支付協(xié)議（Machine Payment Protocol）。這個(gè)協(xié)議讓 AI agent 可以像經(jīng)濟(jì)主體一樣行動(dòng)：不僅消耗 token，還可以為服務(wù)付費(fèi)。

我認(rèn)為這個(gè)方向極其重要，雖然現(xiàn)在看起來(lái)還很早期。想象一下未來(lái)的商業(yè)模式：一個(gè) API 服務(wù)的主要客戶不是人類(lèi)，而是 AI agent。這個(gè)服務(wù)不需要漂亮的 landing page、不需要詳細(xì)的文檔網(wǎng)站、不需要客戶支持團(tuán)隊(duì)，它只需要一個(gè)高度優(yōu)化的 API 和清晰的定價(jià)。AI agent 可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)這個(gè)服務(wù)、理解如何使用它、評(píng)估是否值得付費(fèi)，然后完成交易。

Steve 提到了一個(gè)有趣的細(xì)節(jié)：Stripe 在與合作伙伴集成機(jī)器支付協(xié)議時(shí)，會(huì)要求用戶反饋。通常用戶會(huì)說(shuō)"我回去寫(xiě)一下反饋"，但這次不同：30 秒內(nèi)他就收到了兩頁(yè)的反饋。原來(lái)工程師用 Claude 或 Cursor 讀了 Stripe 的文檔，實(shí)現(xiàn)了功能，然后又讓 AI 寫(xiě)了反饋發(fā)給 Steve。這種情況在那一周發(fā)生了四五次。Steve 說(shuō)這非常震撼，給了 AI agent 一種"物理存在感"——你必須直接面對(duì) AI agent 作為新用戶的現(xiàn)實(shí)。

這讓我想到，我們?cè)O(shè)計(jì) API 的方式可能需要改變。過(guò)去我們?yōu)槿祟?lèi)設(shè)計(jì) API，所以會(huì)提供詳細(xì)的文檔、代碼示例、SDK。未來(lái)我們可能需要為 AI agent 設(shè)計(jì) API：提供結(jié)構(gòu)化的 schema、清晰的錯(cuò)誤信息、符合標(biāo)準(zhǔn)的接口。這不是說(shuō)文檔不重要了，而是說(shuō)文檔的形式和內(nèi)容可能需要調(diào)整。

我對(duì)未來(lái)的思考

看完 Stripe 的 Minions 系統(tǒng)，我有幾個(gè)深層次的思考。

我認(rèn)為我們正在經(jīng)歷的不僅僅是工具的升級(jí)，而是工作方式的根本轉(zhuǎn)變。過(guò)去一百年，軟件工程師的工作本質(zhì)上是"寫(xiě)代碼"。我們學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言、設(shè)計(jì)模式、算法，我們的價(jià)值體現(xiàn)在能寫(xiě)出高質(zhì)量的代碼。但在 AI agent 時(shí)代，工程師的核心價(jià)值可能會(huì)轉(zhuǎn)移。我們的價(jià)值不再是"會(huì)寫(xiě)代碼"，而是"知道應(yīng)該讓 AI 寫(xiě)什么代碼"。

這需要完全不同的技能組合。你需要更強(qiáng)的產(chǎn)品思維，能夠識(shí)別哪些問(wèn)題值得解決。你需要更好的架構(gòu)設(shè)計(jì)能力，能夠?qū)?fù)雜問(wèn)題分解成 AI 可以處理的子任務(wù)。你需要更深的業(yè)務(wù)理解，能夠判斷 AI 生成的解決方案是否真正解決了業(yè)務(wù)問(wèn)題。你還需要更強(qiáng)的審查能力，能夠快速評(píng)估代碼質(zhì)量和潛在風(fēng)險(xiǎn)。

從 Stripe 的實(shí)踐來(lái)看，我覺(jué)得"激活能量"這個(gè)概念會(huì)變得越來(lái)越重要。在 AI 時(shí)代，執(zhí)行變得容易，但決策變得更難。當(dāng)你可以輕易啟動(dòng)十個(gè)項(xiàng)目時(shí)，選擇啟動(dòng)哪十個(gè)項(xiàng)目就成了關(guān)鍵。當(dāng)代碼生成的成本接近于零時(shí)，代碼質(zhì)量和架構(gòu)的價(jià)值就會(huì)凸顯。我們會(huì)從"做事"的時(shí)代進(jìn)入"做正確的事"的時(shí)代。

我也在思考組織結(jié)構(gòu)的變化。在傳統(tǒng)模式下，一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理可能需要協(xié)調(diào)五個(gè)工程師來(lái)完成一個(gè)功能。在 AI agent 時(shí)代，這個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理可能直接管理五個(gè) AI agent，工程師的角色轉(zhuǎn)變?yōu)?AI agent 的架構(gòu)師和審查者"。這會(huì)讓組織變得更扁平，決策鏈條更短，執(zhí)行速度更快。但也會(huì)帶來(lái)新的挑戰(zhàn)：如何評(píng)估 AI agent 的工作質(zhì)量？如何在 AI 和人之間分配責(zé)任？如何培養(yǎng)新一代工程師？

關(guān)于 Stripe 提出的機(jī)器對(duì)機(jī)器支付，我覺(jué)得這打開(kāi)了一個(gè)全新的商業(yè)世界。當(dāng) AI agent 可以自主交易時(shí)，會(huì)出現(xiàn)一大批專(zhuān)門(mén)為 AI agent 服務(wù)的企業(yè)。這些企業(yè)的產(chǎn)品可能人類(lèi)用戶永遠(yuǎn)不會(huì)直接接觸，但它們通過(guò)服務(wù) AI agent 來(lái)間接服務(wù)人類(lèi)。這種"ephemeral（短暫的）交互"模式會(huì)創(chuàng)造新的商業(yè)機(jī)會(huì)：你不需要建立品牌、不需要獲取用戶、不需要提高留存率，你只需要提供一個(gè)高質(zhì)量的 API，讓 AI agent 在需要時(shí)能找到你、信任你、使用你。

最后我想說(shuō)，Stripe 的 Minions 系統(tǒng)給我最大的啟發(fā)是：不要等技術(shù)完美了再開(kāi)始使用。Minions 不是百分之百完美的，Steve 也承認(rèn)有時(shí)候 minion 會(huì)失敗、會(huì)需要重試。但他們沒(méi)有等到技術(shù)完全成熟，而是在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)實(shí)用的系統(tǒng)，并在使用中不斷改進(jìn)。每周 1300 個(gè) PR 的數(shù)字證明，即使不完美，AI agent 也已經(jīng)可以創(chuàng)造巨大價(jià)值。關(guān)鍵是要開(kāi)始嘗試，在實(shí)踐中學(xué)習(xí)，在迭代中進(jìn)步。

軟件工程的未來(lái)已經(jīng)來(lái)了，只是分布不均勻。Stripe 的工程師已經(jīng)生活在這個(gè)未來(lái)里，而很多公司還在用傳統(tǒng)方式寫(xiě)代碼。差距會(huì)越來(lái)越大。我相信在接下來(lái)的兩三年里，使用 AI agent 的團(tuán)隊(duì)和不使用 AI agent 的團(tuán)隊(duì)，生產(chǎn)力差距會(huì)達(dá)到 10 倍甚至更高。這不是危言聳聽(tīng)，這是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。問(wèn)題不是 AI agent 會(huì)不會(huì)改變軟件工程，而是你的團(tuán)隊(duì)什么時(shí)候開(kāi)始擁抱這個(gè)變化。

結(jié)尾

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