看到美团的一篇文章《 用Agent评测思路管理AI Coding —— 31万行代码AI重构的实践》。

前面的现象过于典型，但解法我感觉却是有些头痛医头脚痛医脚，当然这是大组织的天然问题。那么是否还有别的方式呢？真的在做AI转型的团队应该做什么呢？本文就是讨论一下这个问题。

1、大公司内的AI Coding过度推行

AI Coding有他的价值，但现阶段容易被过度推行，尤其是在大组织当中。

看下美团这篇文章前面描述的问题，概括一下是：

• 推行了AI Coding之后，业务系统逻辑在快速膨胀，超过90%的代码都是由AI生成。系统复杂度短时间增长过快，超过了团队+AI的维护能力。

• 由于AI Coding被认为可以缩减开发时间，所以导致需求交付时间变短了，需求的提出也变得更不慎重了，大量模糊、试错、或者说劣质的需求开始进入最终系统。

• 团队快速扩员，并且增加了大量经验不足的新人，AI目前也不能做很好的总体架构设计和review，导致系统整体腐败速度大幅增加。

核心问题是什么呢？功能的快速实现被当作是各个岗位的一种解药，但这个药能解决的问题很有限，且目前毒性也很大，过度使用就算得上饮鸩止渴了。

对于美团的核心业务来说，目前的瓶颈是开发速度么？其实不是。但每个岗位都有自己的目标和KPI，这些目标都推向了更多使用AI Coding和来更快的堆功能。

• 层层管理者都需要证明自己推行了AI转型、AI提效很大。

• 研发岗位需要证明自己完成了AI转型、AI生成率足够高、开发周期大幅缩短。

• 成熟业务中，PM没有增长点，乐见能够更多的尝试各种idea，逼迫研发更快的交付、做更多的需求。

而传统开发流程中的其他规范不断退守，导致AI Coding目前的问题又被快速放大。最终导致系统复杂度膨胀过快，并且加入了大量劣质需求和劣质实现，让系统整体变得臃肿和难以维护。未来真的需要快速迭代时候，反而改不动了。

现在的AI Coding并不能替代资深开发者，主要表现在在持续开发中的系统维护和架构方面明显劣势。当然这跟目前模型团队无法有效地针对这种长期持续性任务进行有效的RLVR有关。

但在实践中，不能有效地控制这方面问题，甚至还不断退缩已有开发习惯的边界，不充分的review、新人的大量增加，这就体现了公司目前实际研发管理能力的水平。

2、重构不是解药

美团这篇文章给的解药是是重构，而且还是零散的渐进式重构，然后开始完善AI研发规范。

这能缓解一些，但不能解决本质问题。看下作者，是“美团技术团队”挂名，这就正常了，因为治本的解决方案他们提不了——重新拉长任务交付周期以保证系统可维护性和实现质量、控制需求端以减少劣质需求的质量、低价值历史功能的强制退役机制。

这些方式，即使推一个，整个组织都会炸锅，这一年绩效就别要了，内卷的时代甚至可能没等到年度绩效就要走人。所以还是不得不能扛就扛，直到问题爆炸、新功能研发停摆的时候。

还是前面那句话，AI Coding能解决一些问题，但也只是一些，现在问题还很多。而目前大公司核心业务面对的瓶颈又不是明确功能的开发速度问题，虽然每个岗位可能都觉得是，但这是业务整体目标分解到每个岗位有偏差导致的。

不能以能够被接受的理由重新拖慢研发流程，那么就换一些能够被接受的理由来拖慢，例如：系统太复杂了需要重构、我们需要更长更完善的研发流程（当然时间又被拉长了）。大公司病莫过于如此吧。

3、为什么这个故事听起来跟之前讨论AI Coding的应用不一样？

很多AI Coding故事听起来不错，是因为他们不是大公司，也不是一个巨大组织中的核心业务。

新产品的开发上，迭代速度提升会好一些，当然也一样要注意：历史复杂度的积累、需求的平均质量是否在劣质化。

但大公司中的核心业务需要的不是迭代速度，前人不是傻子，基线水平已经很高了。现在不少组织实际上是被自证价值所逼迫，找一些事情干、证明自己在做事、证明自己改善了效率、尝试了很多、有业务提升，最终都是向高管交差，然后高管也是向股东交差。

以美团为例，现在的外卖和3年前有什么差别呢？一方面是配送变快了，这是单纯的配送骑手供给变多了。另一个是我现在支付时候不能直接选支付宝了，得先关闭一下美团自己的支付然后才能选支付宝，体验变差了，当然估计他们内部美团支付使用率是上升了。从外部用户来讲，产品竞争力跟啥也没做相比有提升么？除了大环境导致的骑手供给之外，实际上还变差了。反而是外卖推荐的多样性问题仍然没有解决，我现在不得不手动改成按距离排序来探索周围的店。

当然，并非美团如此，大部分互联网核心业务都这样。

某种意义上来讲，这个的价值是维持着这个团队还能做事，在真的面对环境变化和激烈竞争时候还能做实际开发，而不是重新招一批人。但现在这种快速堆积复杂度、让系统变得越来越不可维护的路径，可能正在削弱这个价值。

4、大公司能借此孵化新业务么？

靠AI优化核心业务能力不行的话，孵化新业务可以么？

但目前看来，基本上不行。即使是字节系，也没有在这2年再次出现成功的App爆发。

制约新业务孵化的，不是研发效率，而是组织特性。回头看看《创新者的窘境》，历史在重复上演。

某种意义上来说，这轮变革中，大组织在转型上比较无力，虽然业务核心壁垒还在，但想突破也很难。现在还谈不上积重难返，但系统地改革难度太大，能做这件事的人不如直接去开个新盘子，那样ROI高得多。这种意义上来说，大组织的AI转型大多会是新瓶装旧酒，让人看不到出路。

不过这大概才是真技术变革时期的表现，企业生态演化和自然生物演化的区别就是，可以抛开历史负担重新跳到新模式下，即使人都还是同样的人。

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本文于2026.5.9 首发于微信公众号。