[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-google-agent-smith-ai-coding-employees-zh":3,"article-related-google-agent-smith-ai-coding-employees-zh":28,"series-ai-agent-d0057837-9858-47d5-a568-111c0a7ff5a3":76},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":11,"views":25,"created_at":26,"published_at":27,"topic_cluster_id":11},"d0057837-9858-47d5-a568-111c0a7ff5a3","google-agent-smith-ai-coding-employees-zh","Google Agent Smith 正在改寫寫程式","\u003Cp>Google 內部的 AI 工具 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Google\u003C\u002Fa> 叫做 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.businessinsider.com\u002Fgoogle-agent-smith-employees-ai-driven-coding-2026-3\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agent Smith\u003C\u002Fa>。它已經忙到要限流。這不是實驗室 demo。它能自動處理寫程式任務，還能在背景繼續跑。\u003C\u002Fp>\u003Cp>更猛的是，它不是只會補幾行程式碼。它能接內部工具，也能讀員工資料。講白了，這比較像一個會自己做事的同事。你去開會，它還在幫你推進工作。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果這種工具真的進入日常流程，工程師的工作型態會變很多。重點不只是寫得快。重點是任務可以先丟出去，之後再回來接手。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Agent Smith 到底在做什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>目前外界能看到的資訊不多，但輪廓很清楚。\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Famd-gaia-017-local-agent-ui-zh\">Agen\u003C\u002Fa>t Smith 是 Google 內部的 AI agent。它能處理 coding 任務，也能和內部系統互動。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775113701854-h10n.png\" alt=\"Google Agent Smith 正在改寫寫程式\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>它最特別的地方，是可以非同步執行。你不用盯著螢幕。你可以先下指令，然後先去做別的事。之後再用聊天或手機回來確認進度。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這種模式，跟傳統 coding assistant 很不一樣。一般工具比較像強化版 autocomplete。\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fwhat-ai-agents-are-how-they-work-zh\">Agen\u003C\u002Fa>t Smith 比較像代辦中的執行者。它不是只回你一句答案，而是能把任務往下推。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也解釋了為什麼它會那麼熱門。當工具能接內部資料、內部流程、內部權限，它的價值就不是「幫你補字」。它是在縮短整個工程流程的等待時間。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>2026 年初已經上線。\u003C\u002Fli>\u003Cli>因為需求太高，存取被限制。\u003C\u002Fli>\u003Cli>可在背景持續執行。\u003C\u002Fli>\u003Cli>員工可用手機下新指令。\u003C\u002Fli>\u003Cli>能讀取和員工相關的內部文件。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>說真的，這種設計很符合大公司節奏。工程師最浪費時間的，常常不是敲鍵盤。是等測試、等 review、等環境、等下一步。Agent Smith 想吃掉的，就是這些碎片時間。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>為什麼 Google 這麼愛 agent\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Google 近年很明顯在押 agentic AI。這不是單一產品的事。它是整個公司在調整工作方式。從搜尋、雲端，到內部研發流程，Google 都在往自動化協作靠。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Google 的內部 agentic coding 平台叫做 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblog.google\u002Ftechnology\u002Fdevelopers\u002Fintroducing-antigravity\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Antigravity\u003C\u002Fa>。Agent Smith 建立在這套平台上。這表示它不是孤立工具，而是內部基礎設施的一部分。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這裡的重點很直白。Google 不是只想做一個聊天機器人。它想做一個能進系統、能接流程、能持續工作的 AI 層。這才是它真正想推的方向。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>「In the future, coding may be done by AI agents, not humans。」— \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblog.google\u002Finside-google\u002Fcompany-announcements\u002Fgoogle-io-2024\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sundar Pichai\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話很有代表性。Pichai 在 Google I\u002FO 2024 的場子上講得很直接。意思不是工程師要消失。意思是很多 routine coding 會先被 agent 吃掉。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你如果是開發者，這句話聽起來可能有點刺耳。但現實就是這樣。公司不會先問你喜不喜歡。公司先看哪個流程能省時間、少錯誤、少人力。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>跟其他 coding 工具有什麼差別\u003C\u002Fh2>\u003Cp>現在市場上的 coding 工具很多。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub Copilot\u003C\u002Fa> 是最常見的例子。它擅長補程式、提建議、加速輸入。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775113719531-ckx8.png\" alt=\"Google Agent Smith 正在改寫寫程式\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fgpt-4\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GPT\u003C\u002Fa> 也都能幫忙寫 code。它們可以解釋錯誤、重構函式、產生測試。可是多數情況下，還是你在主導節奏。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Agent Smith 的差別在於任務持續性。它不是一次性回答完就結束。它能在背景跑，還能等你下一次指令。這讓它更像工作流工具，而不是單純的寫作助手。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Copilot 偏向即時補碼。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Claude 和 GPT 偏向對話式協作。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Agent Smith 偏向任務執行。\u003C\u002Fli>\u003Cli>非同步能力是最大差異。\u003C\u002Fli>\u003Cli>內部權限整合讓它更像真實工作代理。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>如果硬要比喻，\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fvisual-studio-custom-copilot-agents-update-zh\">Copi\u003C\u002Fa>lot 像副駕。Claude 像技術顧問。Agent Smith 比較像幫你跑腿的執行者。這三種工具都能用，但解的問題不同。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我覺得這裡最值得注意的是邊界。當 AI 開始碰內部資料和系統權限，安全和審計就會變超重要。不是能不能做而已，是能不能安全地做。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這對工程團隊意味著什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>先講最直接的。工程師的待辦清單可能會變短，但每個任務會變複雜。因為很多小事會先被 agent 吃掉。留下來的，通常是需要判斷、整合、決策的部分。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也會影響 code review。當 AI 先產出一版程式，review 的重點就不是「有沒有寫出來」。而是「有沒有寫對」、「有沒有踩權限」、「有沒有漏掉邊界條件」。\u003C\u002Fp>\u003Cp>另一個變化是工作節奏。以前你要坐在電腦前面等結果。現在你可能先丟任務，然後去開會。回來時，AI 已經做完一半。這會讓工程管理方式整個重排。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>任務切分會更細。\u003C\u002Fli>\u003Cli>review 會更重視風險。\u003C\u002Fli>\u003Cli>新人更容易上手流程。\u003C\u002Fli>\u003Cli>資深工程師要管更多判斷點。\u003C\u002Fli>\u003Cli>內部權限治理會變成核心成本。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>但也別太浪漫。agent 不是魔法。它會出錯。它會亂抓資料。它會在你沒注意時放大流程問題。工具越深地接進公司系統，錯一次的代價就越高。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以真正的問題不是「要不要用 AI」。而是「哪些任務能交給 AI，哪些不能」。這條線畫不好，後面就會很痛。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這波其實是內部效率戰\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Google 這種公司，最怕的不是沒模型。最怕的是內部效率輸人。當 OpenAI、Anthropic、Microsoft 都在推 AI 工具時，Google 自己的工程團隊也得先用起來。\u003C\u002Fp>\u003Cp>內部工具先跑得順，外部產品才有機會跟上。這是很現實的邏輯。先讓員工愛用，再把經驗抽成產品。這套路在大公司很常見。\u003C\u002Fp>\u003Cp>從產業角度看，Agent Smith 透露了一件事。未來 AI 競爭不只在模型參數。還在誰能把 agent 接進真實工作流。誰能接內部系統、權限、文件、測試、部署，誰就比較有機會留下來。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也是為什麼我覺得 Google 這次的訊號很重要。它不是在秀一個聊天功能。它是在展示一種工作方式。工程師不一定要一直盯著工具，工具可以先自己跑一段。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>接下來會怎麼走\u003C\u002Fh2>\u003Cp>我猜接下來 6 到 12 個月，類似 Agent Smith 的內部 agent 會更常見。大型科技公司會先把它藏在內部用。等流程穩了，再慢慢往外推。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你是開發者，現在最值得做的不是焦慮。是觀察自己團隊裡，哪些工作最適合交給 agent。像是測試生成、文件整理、重複性修 bug、查內部資料，這些都很可能先被吃掉。\u003C\u002Fp>\u003Cp>說白了，未來比較有價值的，不是只會寫 code 的人，而是會設計工作流的人。你能不能把 AI 放進流程，才是差別。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你如果現在就在帶團隊，我會建議先挑一條小流程試。先從低風險任務開始。看它能不能省 20% 時間，再決定要不要擴大。這比直接喊全面導入實際多了。\u003C\u002Fp>","Google 內部 AI 工具 Agent Smith 會在背景自動跑程式任務，還能用手機下指令。因為太多人想用，存取已被限制，這也透露 Google 內部工程流程正在改變。","www.businessinsider.com","https:\u002F\u002Fwww.businessinsider.com\u002Fgoogle-agent-smith-employees-ai-driven-coding-2026-3",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775113701854-h10n.png","ai-agent","zh","aa7df232-0878-4276-a508-8a47b82cc49a",[17,18,19,20,21,22,23,24],"Google","Agent Smith","AI 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