正在加载视频...
视频章节
如果你还把 Prompt 当成“调参技巧”,那这场仗已经输了一半。Dominik Tornow 在这次演讲中抛出一个刺耳判断:到 2026 年,编码型 Agent 会悄悄“退休”第一代软件平台——因为提示本身,已经成了平台。这不是概念炒作,而是一套正在落地的工程方法论。
当代码退场、提示登基:2026年AI工程的真正平台正在转移
如果你还把 Prompt 当成“调参技巧”,那这场仗已经输了一半。Dominik Tornow 在这次演讲中抛出一个刺耳判断:到 2026 年,编码型 Agent 会悄悄“退休”第一代软件平台——因为提示本身,已经成了平台。这不是概念炒作,而是一套正在落地的工程方法论。
最反直觉的判断:Prompt 不再是接口,而是平台本身
演讲一开始,Dominik 就给了一个让工程师坐不住的判断:“At this point, the prompt is a platform.” 含义很残酷——传统软件平台赖以生存的抽象层、API 和手写 glue code,正在被 Agent 吃掉。Prompt 不再是调用模型前的几行文本,而是承载能力、约束、执行路径的“操作系统”。
这也解释了为什么他会说“coding agents will quietly retire their first software platform”。不是工程师不写代码了,而是平台的重心从代码结构,迁移到了可演化的提示与执行环境。真正的差异,不在模型大小,而在你如何构建、测试、迭代 prompt 这个新平台。
从规格到实现:Agentic Engineering 卡在了哪里
当话题转向 agentic engineering,问题变得具体而尖锐:我们怎么从 specification 走到 implementation?Dominik 的答案并不浪漫——现在大多数人的心智模型是错的。
他直言,很多演示看起来很聪明,但“not a production system”。原因在于,大家默认 Agent 能自动把高层目标变成稳定系统,但现实是:没有可执行的中间层,没有明确的失败路径,Agent 只是在即兴发挥。
于是他们“amended the process”,尝试把规格拆解、结构化,但很快发现:这还不够。只靠更详细的 prompt,无法让 Agent 真正承担工程职责。
角色反转:当 Agent 从工具变成驾驶员
真正的转折点出现在角色变化上。Dominik 描述了一个关键瞬间:以前,人是 driver,Agent 是 assistant;而现在,“the agent is a driver”。
这并不是一句口号,而是流程级别的改变。人不再控制每一步实现,而是设计规则、提供反馈、定义边界。Agent 在这些约束内执行、试错、修复。
要做到这一点,需要两个关键 ingredient,其中之一是 primitives。但 Dominik 也承认:primitives is tough。抽象得太高,Agent 无法执行;抽象得太低,又回到手写系统的老路。这是新平台最难的一关。
为什么反馈比聪明更重要:Agent 真正的燃料
在具体案例中(以 nats 为例),他们展示了 Agent 如何在一次次失败中站稳脚跟。秘诀不在于一次性把 prompt 写完,而在于反馈回路。
Dominik 强调:“Agents thrive on feedback。”更重要的是,这些反馈是可追溯的。通过 deterministic simulation,Agent 不只是知道结果错了,而是“learns why the system is wrong”。
这意味着,修复不再是拍脑袋式的 prompt 调整,而是基于执行轨迹的系统性修补。最终,Agent 能够一步步 close the gap,逼近人类工程师的稳定性。
Resonate 想证明的事:这不是 Demo,而是一条路线
Resonate 被描述为一个 dual execution platform,本质上是在为这种新范式提供落脚点:一边是人类可理解的规格,一边是 Agent 可执行、可回放、可修复的运行环境。
Dominik 的态度很克制,没有夸下“革命性产品”的海口,而是反复强调过程、约束和失败修复。这也许是整场演讲最值得信任的信号:他们不是在卖魔法,而是在搭脚手架。
演讲最后,他把讨论延续到社区中——“You will find me in resonates discord.” 这不是结束,而是邀请更多工程师一起验证这条路线是否成立。
总结
这场演讲真正想告诉 AI 从业者的是:下一代平台竞争,不在模型参数,也不在花哨 Demo,而在你是否把 Prompt 当成一等公民来工程化。如果你在做 Agent,今天就该思考三件事:你的 prompt 是否可演化?你的 Agent 是否有可重复的反馈回路?你的系统是否允许失败被“理解”,而不只是被掩盖?未来的工程师,可能不再以代码量衡量价值,而以他们设计的平台级提示,能跑多远。
关键词: AI Agent, Prompt 即平台, Agentic Engineering, 反馈回路, 确定性模拟
事实核查备注: 需要核查:1)“2026 年 coding agents 将退休第一代软件平台”的原话语境;2)Dominik Tornow 的具体表述是否为预测而非既成事实;3)Resonate 被描述为 dual execution platform 的定义;4)nats 示例是否仅为案例而非产品集成;5)deterministic simulation 的能力边界。