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但当并行代理出现后，一个程序员能同时调用十几个AI，修bug、做测试通通不在话下。
后来出现了Cursor、Windsurf这样的AI编辑器，它能理解整个代码库，帮助程序员重构、检查bug。
再后来，vibe coding出现了，只需要一句话：「写一个带Google、GitHub、Microsoft 登录的注册页」，AI就能完整实现。
Andrej Karpathy把它形容为「顺着感觉写代码」，工程师也是第一次感受到「描述即开发」。
但这些都还停留在「单线程思维」：人和AI一起写，效率提高，却始终受限于线性工作方式。
并行代理让工程师不再守着屏幕，而是一次性放出十几个任务，让AI自己各就各位。
这也意味着人的思维方式要彻底翻转：从线性推进到批量调度，从即时反馈到异步等待。
不需要纠结每一行代码，而是提前把需求写清，像排兵布阵一样丢给不同的代理，几十分钟后再回来检查成果。
首先，要确保每个GitHub问题都包含足够的上下文，以便代理了解需要构建的内容。
其次，将问题分配给AI代理（如copilot），可以一次性分配多个问题，允许代理并行工作。
第三，在代理完成任务后，用户查看生成的内容，并对其发表反馈，代理将继续完善方案。
最后，根据需要进行审查、测试和反馈——无需等待一个代理完成，而是可以在不同代理之间切换。
有的任务一次到位，可以直接上线；有的只差临门一脚，花几分钟修修就好；更多的则需要你跳进来补全上下文，甚至干脆砍掉重来。
同时，也程序员也注意到，它在修 bug、写后台逻辑、数据库迁移，这些小而明确的任务，跑得飞快；
但遇到需要实时视觉反馈的UI，或者要做复杂架构决策，代理就显得力不从心。
而如UI开发等需要实时视觉反馈，或者需要复杂决策的大型任务，并行代理并不擅长。
这也给人们带来了一个意外发现：工程师的核心价值，开始从「写代码」转移到「写清楚需求」。
「代理的输出质量，完全取决于你在指令里写得有多清晰、多详细。指令越具体、越有结构，结果就越准确。」
因为，它无法处理大而笼统的需求；但如果能切分成小而明确的任务，它们就能各自独立并行。
一些开发者说，AI 最好被用作解决编程问题的沟通方式，他们称之为「橡皮鸭调试」（源自他们与桌上玩具交谈的习惯）
「用并行代理时，关键在于优化审阅速度。你可以同时开 50 个任务，但最终都要逐一审核、理解、验证。加快审阅周期（最好在10秒内进行检出、重建和测试）对整个工作流程至关重要」
首先，CI/CD要足够快。测试、构建、部署一旦拖沓，再聪明的代理也没用。
代理需要知道代码放在哪、组件怎么交互、遵循哪些约定已经不同系统如何集成。
有据可查的API、架构决策、编码标准和系统边界可以帮助代理做出更好的决策，并且能减少手动更正的需要。
因为代理是异步工作的，这就需要一个一致的位置去承接产出，并且不会影响生产系统。
GitHub Agents：集成度最高，直接在issue上分配任务，产出PR，体验最成熟。
Cursor：正在内测并行代理，延续vibe coding的特色，适合已有用户。
OpenAI Codex CLI：支持在云端跑代理，解放本地环境，适合需要大规模并行的人。
当CI/CD、文档、staging、monorepo这些地基都铺好，代理就能真正跑起来。
