夜雨聆风
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卧槽，有一篇文章写得真牛逼，给大家推荐一下：《AI软件工程范式革命的思考》
为什么最近AI领域，又出现了一个新词，叫Loop Engineering（循环工程）
因为人类的科技发展，本质上就是一个【自动化】的过程
过去的工业，是通过电力、石油等「能源」，去驱动「机器」，把人类的【低阶智能】转化成一套自动化工程
比如拧螺丝，就是一种低阶智能，以前拧螺丝需要靠人的手感，但是自动化之后，就变成了一种流水线
这样不需要人类，也能完成批量拧螺丝的动作
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但是过去很多年，互联网建立在「软件工程」上，但这个所谓的软件工程，实际上是在堆砌人力
大厂要花几十个亿，去养一大批软件开发团队，每个人都是流水线上的一环
因为软件这个东西，是一种【高阶智能】
你需要洞察、判断、沟通、修改
这种智能，是工业时代的机器，无法完成的
但是，现在有了AI之后，智力的自动化、流水线，成为了可能
所以最近，才开始兴起Loop Engineering （循环工程）这个概念
因为AI往下发展，就是智力的不断自动化
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包括我们在给企业做的AI落地服务，一直都在采用一种结构：
Agent+知识库+自动化
前端有一个Agent，可能是ClaudeCode、Codex，也可能是WorkBuddy，或者是自建Agent
Agent主要负责处理【高阶智能】的工作，也就是各种生成、判断、管理的工作
后端做一个知识库，主要用飞书云文档知识库搭配飞书CLI，或者ima搭配企业微信CLI，或者少量的本地Obsidian
知识库的核心，是给模型充足的、准确的上下文，让它能够真正理解你，理解你的公司，理解你的业务，理解你的需求
而中间，就是基于知识库，做的各种自动化，比如skill、定时任务、循环工程等等
虽然最近关注各种AI新闻很少了，主要在给客户做各种AI落地服务
但是我发现，真正在干事儿的人，走的都是同一条路
今时今日，我们都站在了【智能自动化】的关口上
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而AI工程的演进史，遵循的主线逻辑，就是【智能自动化】：
1️⃣提示词工程（prompt engineering）
2️⃣上下文工程（context engineering）
3️⃣驾驭工程（harness engineering）
4️⃣循环工程（loop engineering）
本质上就是在把过去那些，需要大量堆积人力的工作，交给AI来做
工业自动化，把【劳动密集型】的工厂，变成机器自动运转的自动化工厂
智能自动化，就是把【脑力密集型】的公司，变成模型自主工作的自动化企业
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但是你会发现一个情况，就是用了AI之后，解决了一些问题，同时又出现了新的问题
因为人的问题，主要在于懒惰、遗忘、贪婪
而AI的问题，在于幻觉、随机性、思考过程的黑盒
过去我们的各种文化、制度、理念，核心都是在管理人性，管理人类的这些弱点
但是接下来，我们的工作、文化、制度，可能就要变成管理AI的弱点
而且一个历史规律是：
一个技术的自动化程度越高，需要的岗位就越多
比如工厂自动化之后，其实反而需要更多的人
1850年的工业从业人员，肯定没有2000年的工业从业人员多
因为自动化之后，成本下降了，需求增加了，也就是所谓的杰文斯悖论
更重要的是，每一次自动化，都会拓展某一个领域的边界，当边界扩大之后，就会暴露更多的问题
这些问题就需要派更大一批人，驻守在新的边界里，去处理这些问题
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然而，AI这次不一样的点，在于它本身就是来处理【高阶智能】的
它都处理不了的事情，只能交给那些非常资深、非常牛逼的人来处理
但是问题在于，这样的人，本身就是很少的
而且AI自动化之后，低阶的、入门的智能工作，就被AI替代掉了，你想要从基层做起，培养自己的能力，机会越来越少
所以天然地，接下来就不可能，有足够多的人，去填满这些新的边界的岗位需求
但是，相对应的
【如何培养高阶人才】
会变成新时代的一个核心课题，以及一门潜力非常大的生意
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