爆发
首先，你可能会奇怪，编程不是程序员的事吗？这么小众的事情怎么可能爆发？
为什么不是写作、教育或者其他看起来离普通人更近的场景先爆发呢？
这里的关键，不在于编程门槛高不高，而在于一个反常识的点--编程最容易形成闭环。
我们过去总说，AI要真正进入工作流，就要能完成任务。但要让AI自主完成任务，得有一个前提--它必须知道自己做得对不对，从而进行改进。
比如，AI可以写文章，但文章好不好很多时候很主观。
是流量更大就好了吗？不一定。流量大，可能是标题党，是挑动了社会情绪，但文章本身未必有长期价值。
更何况，流量背后有太多变量，AI也很难判断出到底哪里做对了、哪里做错了。在这篇文章上的好做法，放到另一篇文章上也不一定有用。
但编程不一样。
代码能不能运行，修改之后有没有解决问题，这些都可以很快得到反馈。因此，编程Agent在得到任务之后，就可以自动去反复试错、持续迭代，直到达成目标。
这一点，其实在OpenAI联合创始人之一、Andrej Karpathy前段时间的实践中已经表现得很明显了。
今年年初，他在X平台发表了一系列很有影响力的帖子，专门谈了AI Agent给编程方式带来的变化。他的核心意思是，只要把目标说清楚，把标准定明白，就可以让Agent自己写代码、自己跑测试、自己改代码。
