2022年底，因为正好在国外，第一时间体验到了 ChatGPT。当时的我被 LLM 的能力所震惊，兴奋地分享了自己的直观感受：

ChatGPT多多少少有点强大的吓人了

— Ender (@****) December 4, 2022

而如今正在打字的我，脑中萦绕着一句话：

ChatGPT 发布已经是三年多之前的事情了。

我曾在 23 年初充满期待地学习 Prompt Engineering，也在 23 年底加入了一家 AIGC 创业公司试图深入探索这一新兴概念。但直到25年中旬，我还是一如既往地手工敲打着代码，用着 Tab 键和 AI 辅助编程。

但是到了 25 年冬，似乎一切都变了——虽说实际上早有征兆，但是还是有点突然： 早晨睡眼惺忪的我读着 AI 写的 PRD，让 AI 吐出设计文档和代码产出，然后听着 AI 生成的测试用例评审，一边摸鱼看看 GitHub 上分分钟突破几千 Stars 的 99% AI 实现的开源项目，周而复始。

比起所谓的期待、焦虑与迷茫，我更关注一个实际问题：

代码，似乎真的不再重要了。

看着 AI 生成的冗长却能运行的代码，刻板却并无缺漏的文档，我已经不想去了解内部实现参悟曾经奉为圭臬的代码之美了，我现在只想用一个快捷键全部丢给 Agent 并让它总结出一份更加简洁的文档。

实际上不只是代码，如今的信息生成和获取方式似乎变了，完整但是离散。我想到了刚推出 ChatGPT 我挺喜欢的科幻小说家 Ted Chaing 说的：

ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web

我在当时感同身受，也洋洋洒洒了几千字分享我的思考，大致内容是应该接受这种压缩，我们未来就是会生活在这样一个模糊的世界。

但是如今回看，Chat 可能是有损压缩，但是 Agent 并不是。我很喜欢关于 Agent 的一个定义：

Agent是不断循环最终完成任务的有限状态机。

换而言之，未来所谓的 AGI，它所执行的任务和生产的内容，是无损的而不是模糊的。这更像是将一张位图放大了数倍——我们人类看着是模糊了，但是信息并没有变化，只是我们人类的尺度有点匹配不上了。

关于 AI，我有很多能聊的。但是当我今年春节看到饭桌上面几位中年长辈对 AI 高谈论阔时，我突然意识到很多所谓的”聊”只是一种无意义的消遣。因此，我并不准备再泛泛之谈，决定最后写下我个人的经验总结和 26 年的一些规划：

1. Agent/LLM 就是风口，虽然可以简单抽象为模型基座和工程化，但是Agent显然又不只是工程化这么简单，是有更高层方法论指导的。实际上这个风口已经持续几年了，现在依然还是在 AI Hype 阶段，但显而易见多数人(比如我)并没有把握风口的能力。
2. Agent的成功让我想到了那句”强者从不抱怨环境”。尽管这句话可以找出数个逻辑漏洞，但是Agent偏偏就是从不抱怨环境中破茧而出的。不论是身边人自己平常使用AI对话，还是我参与AIGC项目的时候，非常频繁的一句话就是”AI太蠢了”。一些人抱怨AI，另一些人一边搭建着自己的AIGC工程一边选择赌未来AI模型能力提升。但是有人却在模型能力受限的环境中构想出了可以一定程度无视模型能力的Agent。这也是我所钦佩的态度，可以抱怨环境，但是却依然可以超越环境。
3. 一个有趣的观察是，程序员喜欢分享自己用 AI 又 vibe 出了什么工具，和以前程序员谈论自己的技术细节如出一辙。我愿意称这种为古典理想主义者，我现在依然也属于这一范畴，但是我也开始试图改变——因为现在 AI 远不止可以 vibe 一些小玩具。如果我现在想不出好点子那就应该多学习，如果自己(以及AI)的能力不是边界，那么想象力才是边界了。
4. 相较于其它行业，程序员可以是对AI能力最有直观感受的一个群体了。26年对于这个职业来说注定会是奇点般的一年，何去何从，如何转型，都是必须要考虑的问题。
5. 最利好的人群应该是完全不懂编程的人，和非常精通架构的人。前者上手门槛低，但后者上限高。不论是之前 Claude Code 的编译器复刻，还是 Cloudflare 的vinext，都很好的Plan的重要性，并且往往现在 Plan 的只需要那一个人。今年我应当在架构方面刻意学习，多从系统的角度考虑问题。毕竟，代码，真的已经不再是人写的了。