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“如果你想让作品属于你，就不能完全自动化一切”“AI 是三明治中间的馅料，人类是两端的面包”“中间可以自动化，但开始和结尾需要人类的判断和品味”
Kieran 是 Kora
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“如果你想让作品属于你，就不能完全自动化一切”
“AI 是三明治中间的馅料，人类是两端的面包”
“中间可以自动化，但开始和结尾需要人类的判断和品味”
Kieran 是 Kora 的产品负责人，也是 Compound Engineering 这个框架的创始人——这套方法论在开发者社区里已经流传开来，尤其是那些开始用 AI agent 写代码的人。这期对话里，他和 Dan Shipper 讨论了一个越来越紧迫的问题：当 AI 能做的事越来越多，人类的位置在哪？Kieran 的答案是：人类不是被挤出去，而是变成”三明治两端的面包”——在最开始定义问题，在最后打磨作品，中间的执行让 AI 去填。这个比喻听起来有点奇怪，但它精准地概括了人类和 AI 的协作关系，也给很多人提供了一个清晰的定位思路。整个对话的核心，就是在帮你找到你在 AI 时代的具体位置。
Compound Engineering：让 agent 不只是干活，而是越干越好
Compound Engineering 的核心是四步流程：Planning、Work、Review、Compound。前三步听起来像传统的软件开发流程——先规划、再执行、最后检查。但真正让这套方法脱颖而出的，是最后一步”Compound”。Kieran 在实践中发现，很多团队用 agent 写代码，但很少有人系统性地把踩坑经验喂回去，导致同样的错误反复出现。这套方法不只适用于写代码，产品设计、知识工作都可以用这个逻辑——把学到的经验系统性地沉淀下来，让工具在下一次做得更好。Kieran 说，这个步骤的价值远超很多人的想象，它能让整个团队的效率持续提升，而不是每次都从零开始。
“如果你在 review 过程中学到了什么，把这些知识存回系统，agent 下次就不会再犯同样的错误——这才是 Compound Engineering 最强大的部分”
这个”Compound”步骤是整个框架的灵魂。每次项目结束，把踩过的坑、学到的教训写进知识库，agent 在下一次 Planning 或 Work 时就能看到这些记录。这不是简单的经验积累，而是让 agent 真正变聪明的机制。很多团队用 agent 写代码，但很少有人系统性地把踩坑经验喂回去，导致同样的错误反复出现。Compound Engineering 就是在解决这个问题，而且效果远超很多人的预期。
中间的”执行层”已经可以放心交给 AI
在 Compound Engineering 的框架里，”Work”这一步已经被 Kieran 标记为”done”——不是说他不做了，而是说他不需要操心这一步了。这不是盲信，而是基于大量实践得出的判断。只要 Planning 阶段把任务拆清楚、边界定明确，agent 的执行质量是可预期的。现在的 LLM 能连续工作几个小时甚至几天，这部分已经解决。问题在于，很多人把规划这件事也丢给 agent，结果输出一堆泛泛的方案，执行起来问题百出。真正能省心的方式，是规划阶段认真做，执行阶段放手让 agent 跑。
“这不是’信我就行’，而是我确实看到：如果你给 agent 一个清晰的计划，它就会执行这个计划。现在的 LLM 能连续工作几个小时甚至几天，这部分已经解决”
Kieran 的提醒是：不要在不需要的环节硬要介入，那样只会稀释你在关键节点的注意力。知道什么时候该放手，什么时候该握紧方向盘，这本身就是一种技能——而且这个技能在未来会越来越重要。很多人担心被 AI 替代，但更实际的问题是：你能不能在正确的位置介入，在不需要的位置放手。
人类要在哪里介入？答案是”AI 三明治”的两端
整个对话最精彩的洞察，是 Kieran 和同事 Trevan 在实践里发现的”AI 三明治”模型。这个比喻来自一次随口的玩笑，但后来被 Dan Shipper 正式命名为”AI Sandwich”，因为它精准地概括了人类和 AI 的协作关系。人类是三明治两端的面包，AI 是中间的馅料。面包决定了这是什么三明治，馅料只是填充。这个比喻来自他们的实际经验：在流程的开始和结尾，人类必须深度介入。开始阶段是定义问题、头脑风暴、设定边界；结尾阶段是打磨细节、提升质感、做最终判断。中间的执行、测试、迭代，可以交给 agent。
“人类是三明治两端的面包，AI 是中间的馅料。面包决定了这是什么三明治，馅料只是填充”
Kieran 特别强调，很多人以为”全程介入”是对的，但他不同意。在不需要的环节硬要介入，只会稀释你在关键节点的注意力。正确的做法是：知道什么时候该放手，什么时候该握紧方向盘。这个判断能力本身就是一种核心竞争力。
为什么开始阶段不能丢给 agent？
在 Compound Engineering 的框架里，Planning 之前新增了两个步骤：Brainstorm 和 Ideate。这两个阶段，人类必须在场。Kieran 解释了两者的区别：Brainstorm 是你有一个问题，但还没搞清楚到底是什么；Ideate 是你要发散创意，像在一间充满有趣的人的房间里聊天。这两个阶段的共同点是：问题还不清晰，答案也不清晰。agent 可以帮忙列举选项、查资料，但什么是值得解决的问题、方向对不对，这类判断必须由人类来做。Dan Shipper 用一个类比补充了这个观点。他说，如果你的膝盖疼，解决方案可能是吃止痛药，也可能是拉伸 IT band，也可能是停止每天在硬地面跑步。
“这些方案对应的是同一个问题，但视角完全不同。agent 可以帮你执行其中任何一个方案，但应该选哪个视角来解决问题，这个判断需要人类来做”
人类擅长切换框架，这是 agent 目前很难做到的。这个能力不只是技术问题，还涉及到对整个行业、用户、团队的理解——这些信息很难被完全输入到模型里。
结尾阶段的打磨：把”功能”变成”作品”
在流程的最末端，agent 已经完成了任务、测试通过、需求达标。这时候，人类要做的是最后一轮打磨。Kieran 把这个阶段类比做番茄钟工作法里的”剩余时间”：任务做完后，不立刻切换，而是继续留在当前任务里，往往会发现还能做得更好。这个”再深挖一下”的时刻，是 agent 很难主动触发的。因为 agent 的目标往往是完成任务，而不是做出好作品。如果你不做这个打磨，产品就会变成”all slop, all the same”——都能用，但都不出彩。人类的品味和敏感度，在这里决定了产品的质感。
“自动化测试说一切正常，但人类点进去看看，会觉得这里有点别扭，再调一下——这个时刻是让产品从能用变成好用的关键”
而且这个标准会越来越高，你不打磨，就会被那些打磨的人甩开。这个道理不只适用于软件开发，任何需要交付质量的工作都有这个阶段——最后的质感提升，往往决定了用户是否愿意留下来。
AGI 的真正门槛：能 24/7 不间断运行并产生价值
对话的最后，Dan 提出了一个判断 AGI 的硬性标准：什么时候 agent 能真正 24/7 不间断运行，并且在经济上划算？他的观察是，现在我们可以让 agent 跑 24 小时去完成一个任务，但它不会在结束后自己挑下一个任务。它不会切换框架，不会说这个五分钟搞定，那个要花四天。我们离那一步还很远。这个能力需要的不只是更强的模型，而是架构上的根本改变——让模型能持续学习、持续更新自己的判断。即使现在的 agent 能在某个任务上跑很久，但它还做不到自主切换框架、自己判断下一个任务是什么、自己调整时间分配。
“在那之前，人类仍然是三明治两端的面包。AI 会越来越强，中间的执行层会被进一步压缩，但人类的判断、品味、对问题的敏感度不会消失”
这个观点给很多人的焦虑提供了一个答案：不是你被替代，而是你的角色在变化。找到你在两端的位置，比担心中间被替代更重要。
软件开发正在变成”产品工程”
Kieran 提到，Every 目前仍然招聘软件工程师，他们需要工程师，但工程师的工作方式正在改变。如果你在用 agent 做得好的话，你的角色会更接近一个管理者——不是传统的项目管理，而是对整个技术流程的管理。你仍然介入，但介入的方式是在开始和结尾，不是全程盯着每一行代码。工程师正在变成更接近产品经理的角色——产品工程师。你需要更关注产品，而不是只关注代码。如果你只喜欢写代码，你需要找到你在写代码这件事上的独特价值。可能你追求的是漂亮的代码，可能你追求的是优雅的架构。
“找到你的独特角度，然后用 agent 去放大这个角度，而不是让 agent 替你做所有事”
这个转变对很多人来说不容易，但那些能找到自己位置的人，会在这波变化里站稳脚跟。关键是找到让你兴奋的部分，而不是被动地接受所有变化。
找到你的”艺术时刻”
Kieran 用音乐创作的类比总结了这个观点。他学过古典音乐作曲，知道一首曲子从构思到演出，中间大部分工作是枯燥的练习——但这些练习是必要的，只是不值得你把注意力全放在那里。作曲家的灵感时刻、演奏家的现场表演——这些是真正属于你的时刻。中间的练习，可以交给 AI。他对所有人的建议是：找到你的艺术时刻——那些让你真正兴奋、真正想亲手做的事。可能是写一段干净的代码、调一个舒服的界面、写一句打动人的文案，也可能是设计一个优雅的架构。不管是什么，把那些时刻握在自己手里，剩下的交给 agent。这不是逃避工作，而是把精力集中在真正能带来价值的地方。
“如果你想让自己的作品有个性、有质感，就不能完全自动化一切。这有点像做艺术——如果你想让它属于你，它必须来自你，或者和你的判断、品味有连接”
Dan 补充说，即使这听起来有点抽象，但每个人都确实有这种时刻——想想什么事情让你兴奋、什么事情让你愿意多花时间。AI 可以帮你做很多事，但”点头说好”或”摇头说不”的那一刻，仍然需要你亲自在场。
这就是三明治两端的面包：在最开始定义问题，在最后打磨作品。中间的馅料，让 AI 去填。如果你想在 AI 时代站稳位置，就要学会做这两端的面包——找到你的独特时刻，然后用 agent 去放大，而不是替代。这个道理不只适用于工程师，任何在知识工作领域的人都可以用这个框架重新思考自己的位置。关键是：不要被焦虑驱动，而是被你的兴奋驱动。找到你的独特价值，然后用 AI 去放大它，这样才能在变化中找到属于你的位置。
内容来源：”AI Sandwich: Where Humans Fit in the Age of Agents”丨AI and I
原视频：https://www.youtube.com/watch?v=G0LTv8hQ5Cs
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