这两年用“聊天机器人”写代码、做任务的人越来越多，但真正有意思的变化，不在“更快”，而在“执行得更深”。
先看当前几个智能体编程工具。
Cursor 更像一个聪明的编辑器，理解代码、帮你补全、重构；Codex 已经可以直接用命令行，开始接管环境；Google Antigravity 甚至能操作本地应用、使用鼠标完成任务。它们的差别，不仅是功能多寡，而是主导多少。越往后，AI 越不像辅助，而是在接管执行层。本质上，这是智能延伸范围的不同：从文本，到系统，再到整个数字环境。
有人认为 AI 生成是“编程终结者”，但当前影响更像是再一次生态的重构。
AI 生成的不是简单的字符串，而是新的“类”和“汇编方式”。过去我们用指令语言写给机器看，现在开始用自然语言写给智能体看。抽象层级在上升，回顾从汇编到 C，再到脚本语言一样，这也是一次自然的技术演进。
至于 LLM 的“幻觉”，也不必太悲观。
它的优化过程，可以类比为当年地图标注的演进。最早的地图错误百出，路不全、位置不准，但随着反馈、校验和使用规模的扩大，准确度一点点提高。模型也是一样，当前的幻觉，是早期系统在不确定世界中的必经阶段。
再说代码本身。
代码的本质，是人类想法的直接转化，是一种高密度的智能表达。你想法怎么想，代码就怎么写，这种贴合度本身就说明了智能水平。而像 LangChain、n8n 这类编排工具，虽然当下实用，但在某种程度上是不自然的：它们把本该自由流动的逻辑，强行塞进固定的流程框里。这更像是拼命手动跟上自动的节奏，而不是为 AI 原生设计的接口。
往前看，
真正的 AI 原生应用，不是“加一个 AI 功能”，而是把 AI 当成默认的入口。 当 AI 能理解规划、调用工具、操作系统、修改代码，它就成了通向整个数字世界的通用接口。人们只需要说清楚产品的逻辑和竞争力，剩下的执行，交给智能体完成。
当智能可以无限展开，
人类的价值不再体现在能力上，而体现在取舍上。