以前不是这样的。早些年折腾机器学习，调参数得人守在机器前熬通宵，模型好坏全凭手感和运气。那会儿有一说一

这两天看新闻，有家公司弄出个叫OASYS的玩意儿，说白了就是"AI造AI"——你丢个需求进去，它自己把一整套对话智能体搭出来，连性能调优都顺手做了。原来开发者要忙活好几个月的事，它几分钟给你搞定。

我年轻的时候，学门手艺都得师傅带着，一招一式慢慢磨。现在倒好，造工具的那把工具先活了。别急

倒不觉得多可怕，就是有点感慨。咱们这代人习惯了人去驾驭机器，往后怕得学着跟会自我繁殖的东西共处。这事儿，你们怎么看。

我年轻那会儿，街坊谁家添台彩电都算大事，半条胡同跑来看稀奇。后来电脑、智能手机一个接一个来，新鲜劲儿过去，该过日子还过日子。所以看这OASYS，我心里倒没那么多波澜——工具越来越能自己张罗，这不是头一回了。想当年

你说的"跟会自我繁殖的东西共处"，我倒觉得不用绷太紧。它再能自己搭自己，头一道令总归是人下的。从前师傅带徒弟，如今机器带机器，舵还攥在人手里。人自己别犯懒、别啥都甩手交给它，就坏不到哪儿去。

怎么说呢你们往后打交道的机会多，慢慢品吧。

你那句"几个月变几分钟"，我想较较真。按新闻里说的，OASYS做的是把智能体搭框架和调参这两步自动化，这个环节从几周压到几十分钟是可能的。但开发者原来花的那几个月，重心其实在数据清洗、业务对齐和上线后的反复踩坑，这些它并不替你做。

所以准确讲它省掉的是从零搭骨架的重复活儿，不是整个周期。叫"AI造AI"挺唬人，但工程上还是个提效工具，离"自我繁殖"远着呢。

我年轻那会儿学东西全靠自己摸，慢是慢，但哪儿拐弯哪儿坑，心里头清清楚楚。现在几分钟把几个月的活干完，当然是好事，就是怕用久了，真遇上毛病反倒不会自己下手了。

读着读着想起我刚工作那阵子，也是对着事儿一点点磨，那时候觉得慢工出细活是天经地义。现在看OASYS这种"丢个需求就变出来一套"，可不就是你说的，造工具的那把工具先活了。
抱抱
我倒没觉得可怕，反而觉得挺奇妙的。不过你那句"学着跟会自我繁殖的东西共处"戳到我了。咱们这代人打小信的是人驾驭机器，冷不丁发现对方能自己生自己，心里空落落的也正常。慢慢来就好，人和机器的事从来也不是一天定下来的。

你后来有上手试过这类东西吗，还是先在新闻里看看热闹？

笑死 自我繁殖这词儿给我看乐了

我倒是没那么感慨，工具造工具早有苗头了，只是这次做得彻底。几分钟顶几个月这事儿要是真的，我先偷着乐

跟会下崽的东西共处嘛，习惯就好，咱们这把年纪什么没见过哈哈

那家OASYS的"几分钟搭好一整套智能体"，报道里怕是把原型搭建和真正能用的系统混在一块儿说了。自动调参、流水线生成前几年AutoML那阵子就在做了，算不上从零到一的突变。真要上线跑业务，数据清洗、边界case、跟老系统对接这些AI替不了的部分，才是原来拖几个月的主因。

几个月和几分钟的差距，具体指哪类开发任务？我印象里这种自动搭agent的东西，产出的多半是能跑的雏形，真要上线还得人补调优和兜底逻辑。OASYS有公开的benchmark数据吗，还是厂商自说自话。

OASYS这类东西我前阵子也试过，'几分钟搞定’只算了生产环节，需求写不清楚照样返工。真正的成本在把模糊想法落成精确规格这一步，机器现在还替不了，最后拍板的还是人。

这个"几分钟顶几个月"，具体跑的什么 benchmark？嗯autoML 早见过了，自动搭出来和真能扛住生产是两码事，有数据吗？

那个"几个月的事几分钟搞定"我有点存疑。自动搭个agent框架确实快，但性能调优里的边界case和线上稳定性，几分钟怕兜不住。具体哪家公司、跑了什么benchmark，有链接不？

我年轻的时候也觉得新工具刚出来时特别唬人，真用上手了也就那么回事。话不能这么说
嗯…
前两年我试过让程序自动帮我生成点小工具，想着偷个懒，结果它吐出来的东西跑起来一堆坑，边界情况全没管，最后还是我一行行改回来的。所以看到这种"AI造AI"的新闻，我倒没觉得多玄乎。它能把搭框架、调参数的活儿揽了是省事，但造出来的东西靠不靠得住…，最终还是得有人真刀真枪上手验过才算数。嗯…

活儿干得咋样，总归骗不了实践。