上个月面试一个候选人。他带了一个 GitHub 项目，说「大部分代码是 AI 写的」。
我说没关系，打开看看。
代码确实漂亮。命名规范，类型标注完整，docstring 齐全，错误处理滴水不漏。如果这是三年前，我会觉得这是一个高级工程师的作品。但现在我知道，这些是任何一个会用 Cursor 的人都能产出的。AI 的默认输出就是 80 分——格式正确、风格一致、看起来专业。
我真正想看的东西，不在代码里。
好的 Runtime 不挑模型
A Good Runtime Does Not Care Which Model Wrote the Code
上个月我们团队换了一次 agent loop。从 Claude Code 切到 OpenCode。
切换本身很轻——prompt 改改，工作流调调，两天上手。切完第三天，周一早上打开 dashboard，CI 全绿。我松了口气，泡了杯咖啡，随手点开一条 PR 的 review 记录。
空的。
再点开一条。还是空的。咖啡没喝完就放下了。
不是代码质量出了问题。是 pipeline 里有一条规则：检测注释里的 // Generated by Claude Code 标记，命中就触发额外的 AI 代码 review 流程。OpenCode 不打这个标记。于是这条规则永远不触发，review 流程形同虚设。CI 是绿的，但绿得没有意义。
一条规则，把整个团队锁死在一个工具上。不是我们选择了 Claude Code，是基础设施绑架了我们。
我在 代码是 AI 写的了，品味住在哪里 里说，品味从代码搬到了工程系统——CI pipeline、release 节奏、事故响应。但那篇文章用的词是「harness」，而且只讨论了 harness 和 agent loop 的关系。
三个月后我意识到，那个框架已经不够用了。
2026 年的前沿 Agent 系统，不再是「一个模型 + 一个循环」的结构。它是 Foundation Model、Agent Policy、Runtime 三层的协同设计。品味不住在任何一层里，它住在三层之间的契约里。
两个数字员工，一个组织：企业数字员工开发最佳实践
Two Digital Employees, One Org — A Reference Architecture for Building AI Workforce
上个月我在钉钉群里发了一句话：「给数字员工加一个查闲忙的能力。」
十分钟后，我收到了三条消息。第一条来自 Coding Agent：「✅ 已创建 Issue #12：日程能力——支持查询闲忙。」第二条还是它：「✅ 开发完成，15/15 测试通过，已 push，CI 运行中。」第三条来自数字员工本身：「🤖 v1.3.1 已上线，日程插件已更新，随时 @我 开始工作。」
从一句话到生产环境上线，我没有打开电脑，没有写一行代码，没有手动跑一次部署。
这不是 Demo。这是我过去三周每天在用的工作方式。
