员工戏款游的7分发一钟开撑起7个公司

加密 2025-09-23 11:48:03 85653

说实话,AI Agent的发展速度真是让人惊喜。去年斯坦福和谷歌那个"虚拟小镇"项目已经够让人惊讶了,25个AI在那里自组织生活、社交、办活动,活脱脱一个数字乌托邦。但最近看到清华大学等多所高校联合面壁智能做的这个实验,我才真正意识到AI协作的潜力有多大。

一个神奇的数字开发团队

想象一下,一个由7个AI组成的"公司",从接到订单到交付成品只用了7分钟,总成本连1美元都不到。这家名为ChatDev的"公司"配置还挺完善:CEO、CTO、CPO三位高管坐镇,外加程序员、设计师、测试员和代码评审员,活脱脱一个互联网创业公司的标配。

最有趣的是,他们完全按照传统软件开发的瀑布模型来运作。从设计、编程、测试到文档编写四个阶段,每个AI员工都明确自己的职责范围。比如在设计阶段,CEO、CPO和CTO就像真人一样开会讨论。我特别喜欢他们那段关于选择Python的对话,简直像极了真实的立项会议:

CPO说:"建议做桌面端游戏,用户体验好。"CEO立即附议:"Python确实不错,简单易用。"CTO则给出了专业背书:"同意,Python非常适合。"这种自然流畅的讨论,很难相信完全是AI之间的对话。

开发过程像个精密的齿轮组

整个开发过程分解出70多个子任务,每个AI都像精密仪器上的零件一样各司其职。程序员负责实现功能,设计师处理界面,测试员严格把关,代码评审员则像个经验丰富的老工程师,总能发现潜在问题。

最令人称奇的是它们的"自我反思"能力。在开发五子棋游戏时,这些AI不仅能完成任务,还能主动发现并修复bug。这让我想起以前带团队时,新人程序员常常要反复提醒才能注意到潜在问题,而这些AI员工却能做到"一次成型"。

成本与效率的惊人对比

作为经历过软件项目的人,我对这个数字感到震撼:传统团队需要2-4周的工作,它们7分钟搞定;动辄上万的开发成本,它们不到1美元就解决。虽然还有13%左右的失误率(主要是API限制和依赖项问题),但86.66%的成功率已经相当可观。

这不禁让我思考:未来是不是很多基础开发工作都可以交给这样的AI团队?它们不会请假、不会抱怨996、更不会因为年终奖而离职。当然,创意和决策层面还是需要人类把关,但重复性工作的效率提升确实令人期待。

如果你也对这个实验感兴趣,可以在arXiv查看完整论文,或者在GitHub上研究他们的开源代码。这个领域的发展速度,可能比我们想象的还要快。

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