大部分人造 agent 的方向是加法:加记忆、加规划层、加工具路由、加一堆中间状态。Boris Cherny 给的是反方向的答案。他是 Anthropic 内部 Claude Code 的作者,最近在 Sequoia 的 AI Ascent 2026 上有一场二十多分钟的对谈,主持人开场就问全场”谁有 Claude code psychosis(被 Claude Code 搞上瘾的精神状态)”,台下举手一片。但这场分享里最该被记住的不是那句被反复引用的”编程被解决了”,而是另一件更安静的事:这个工具一年比一年薄。
原视频在这里:Anthropic’s Boris Cherny: Why Coding Is Solved, and What Comes Next。下面是我看完之后的整理和判断,不是逐字记录。
从一个 while 循环长出来的
先说它怎么来的。Boris 一年半前加入 Anthropic,之前在 Meta。他说当时 Anthropic 的工程师根本不用 IDE,写代码的方式是开一个终端,把代码复制粘贴进 claude.ai 的网页对话框里。这就是当时的工作流。
他在 Meta 习惯了好工具,到了 Anthropic 觉得工具太糙,想自己造一个。但他没去复刻 Meta 那套 IDE 内联补全,因为模型当时已经好到让他觉得”补全”这个形态本身过时了。他想造的是下一代写代码的方式。
第一版很简单:一个终端小程序,本质是”可能最简单的 agent”——一个 while 循环,配一句 prompt,再给它访问你终端的权限。就这些。模型在循环里反复调用自己,你让它做事,它做。后来才慢慢加上调用工具、搜索代码库的能力。
这个起点值得记住,因为它决定了后面所有事。Claude Code 不是先有一个宏大架构再填功能,是先有一个能跑的最小循环,再看模型缺什么补什么。
减法,不是加法
接下来是这场分享里我认为最值钱的一点。
Boris 说,今天很多 agent harness(指模型外面那层编排代码,负责喂上下文、调工具、控制循环)都很复杂。Claude Code 走的是反方向,尽量做到最简单。原因是:模型每升级一次,他们都想吃到这次升级的红利。如果把 harness 过度工程化,就会过拟合到当前这一代模型——你为今天模型的短板写的所有补丁,到下一代模型就成了死重。
所以随着模型变强,他们做的不是往 harness 里加东西,是往外拿东西。用他的话说,harness 是随时间变得更简单,不是更复杂。
他给了一个具体到有点吓人的预测:再过一年,Claude Code 可能只有 100 行代码。这个数字需要翻译一下。今天的 Claude Code 是一个功能完整的命令行工具,真实体量在几万行量级。说它一年后可能压到 100 行,意思是几乎所有逻辑都被模型本身吸收掉了,外面那层脚手架薄到只剩一个循环。对正在花大力气打磨 agent 工程技巧的人来说,这话的含义不太舒服:你今天积累的很多 harness 技巧,明年可能有一大半被模型直接消化,不再需要你写。
这里我想接一句自己的判断。Anthropic 这条路线可以概括成”薄壳 + 厚模型”——把复杂度往模型里塞,外壳越薄越好。但这不是唯一的减法路径。另一条路是”薄壳 + 厚技能”:harness 同样保持薄,但复杂度不丢给模型,而是沉淀成可复用的技能、清单、模板。两条路都在给脚手架做减法,区别在于复杂度搬到哪里去。Boris 赌的是模型本身会一路变强,把复杂度接住;另一条路赌的是模型能力有现实边界,关键经验得显式留存、能被审计、能被复用。我个人更接近后者,但要承认 Boris 的赌注这两年一直在赢。
还有一层 Boris 没展开、但我觉得是整件事真正的瓶颈:harness 能做减法,前提是验证扛得住。模型替你写得越多,你越需要一套自动检查的机制来确认它写对了。脚手架可以越来越薄,但”怎么知道这次跑对了”这件事的成本不会凭空消失,只会从写代码转移到验代码。多数团队真正卡住的地方不是模型不够强,是没有一套能让 agent 自己验证自己的基础设施。harness 做减法做得动,是因为验证这块有人补上了;补不上的团队,减法越做越危险。
“编程被解决了”是有边界的
这句话被传得最广,也最容易被掐头去尾。Boris 的原话是有限定的:对他写的那类代码来说,编程基本被解决了。
他写的是什么?大量 TypeScript、大量 React、标准的 web 应用代码。对这类代码,模型已经足够好,他 2026 年一行代码都没手写过,工作方式就是描述他要什么,模型去实现。
但他紧接着划了边界:有很多代码是没被解决的。底层的、嵌入式的代码,全新的研究型代码,模型还做不好。被解决的是”很多人每天在写的那类应用代码”。
这个边界很重要,值得替他强调。”编程被解决了”作为一句口号会引发两种过度反应:一种是恐慌,觉得程序员要失业了;一种是嗤之以鼻,拿模型写不好的某个底层场景来反驳整句话。两种都没抓到重点。真实的情况是,代码这个东西正在分层:标准应用层的手写价值在快速归零,而越往底层、越新颖的地方,人的价值还在。判断你自己受多大影响,先看你每天写的代码落在哪一层。
人退到哪里去了
如果模型把代码写了,人做什么。Boris 的答案是:往上退一层,退到 taste 和判断。
他自己的工作流已经是这样:同时跑很多个 Claude Code 实例,各自去干活,回来给他一个 PR 或一批改动,他大部分时间花在 review 上,而不是写。而且很多操作是在手机上完成的——Claude Code 跑在某台服务器上,他从手机派任务,一天能合几十个 PR。这个数字也得翻译:传统一个工程师一天能扎实合一两个 PR 已经算高产,几十个意味着他的产出单位已经不是”一个人写多少代码”,而是”一个人能 review、能编排多少个 agent 的产出”。人从生产者变成了调度者加质检员。
由此他对几个具体问题的回答都很顺:
- 新人怎么成长:过去新人靠大量写代码来学,以后靠大量 review 代码来学。核心技能从”会写”变成”会读、会判断对错”。
- 测试更重要还是更不重要:更重要。模型写得越多,你越需要一个手段去验证它对不对,测试就是这个手段。而模型本身很擅长写测试,所以做法是让模型写测试、你来 review 测试。这其实又回到了验证这条主线。
- 团队怎么变:今天是专才分工——前端、后端、设计、PM 各一摊。以后是少数通才,每人编排一堆 agent,人均产出大幅抬高。
对带团队的人来说,这部分比”编程被解决了”更有现实分量。它指向的不是裁员叙事,是能力模型的重排:你招人、考核人、培养人的那套标准,如果还停在”谁写得多、写得快”,就是在用旧尺子量新工种。值钱的会变成会定义问题、会判断好坏、会搭验证、会调度 agent——也就是 Boris 说的 what 和 why,而 how 交给模型。
软件像书一样变便宜
最后两块是更大的外推,点到为止。
一个是 SaaS。Boris 的逻辑很直:今天你买 SaaS,是因为自己造软件太贵;如果造软件变得很便宜,那很多公司内部用的工具就会自己造,而不是买。但他不认为 SaaS 会整体消失——有网络效应的、集成很深的、本身就很难造的软件还会活着,被替掉的是那些简单的内部工具。
另一个是印刷术的类比。印刷术之前,书很贵,只有少数人用得起;印刷术之后,书变便宜,人人能有。他说软件正在经历同一件事:今天造软件很贵,以后会很便宜,然后人人都能造软件。
这两个判断都对,但都还停在趋势层面,真正落到每个公司、每个岗位会怎样,他没给细节,我也不替他编。
收个尾
整场看下来,”编程被解决了”是最响的一句,但最该带走的是另一句:好的 agent 工具是越做越薄的。模型在变强,脚手架就该往后退,人也往后退——退到只剩下选择做什么、以及确认它做对了。
如果你也在搭 agent,下次想给 harness 加个功能之前,值得先问一句:这个复杂度,是模型马上要替我吸收掉的,还是我必须自己留住、留下来还得能被验证的?想清楚这一问,比多写一层封装有用。










