本文翻译自 Addy Osmani 的文章 Conductors to Orchestrators: The Future of Agentic Coding，发布于 2025 年 11 月 1 日。
简评：AI 编程时代，我们正在见证开发者的深刻进化：从「指挥家」转变为「编排者」。这种转变的深层机理，是工作杠杆的转移。指挥家模式是「认知杠杆」：AI 放大你的个人执行力，但你的个人时间依然是瓶颈；编排者模式是「管理杠杆」：AI 成为你的数字团队，让你能并行处理多项任务，打破了个人注意力的瓶颈。这其实是整个软件工程史的延续，我们一直在不断抽象「如何实现」，从机器码到高级语言，再到框架，目的始终是让有限的认知能驾驭更复杂的系统。AI 智能体，只是这一趋势的最新、也是最激进的体现。当「如何做」被 AI 大规模处理后，开发者的核心价值就清晰地回归到两个最不可替代的要素：定义意图，即思考和提出「做什么」和「为什么做」；施加判断，即对结果负责，审查「做得好不好」。这是一种解放，技术正迫使开发者从繁琐的实现中抽身，真正回归到定义问题和把控质量的最高价值角色。未来，开发者的价值将不再取决于写了多少代码，而是指导 AI 团队创造了多少价值。
引言
AI 编程助手已从新鲜事物快速演变为开发必需品，如今 90% 的软件工程师都在使用某种形式的 AI 辅助编码。但一场更深刻的变革正在酝酿：工程师不再只是使用单个 AI 助手，而是开始管理由自主编码智能体组成的团队。在这个智能体驱动的未来，软件工程师的核心角色正在发生质的飞跃，从亲手编写代码的实现者，演变为引导单个智能体的指挥家（Conductor），最终成长为统筹多个智能体协同工作的编排者（Orchestrator）。这不仅是工具的升级，更是工作方式的革命：我们的焦点从"如何编写这段代码"转向了"如何让正确的代码被高效构建出来"。本文将深入剖析这两种角色的本质差异，并探索当今最前沿的 AI 编码工具如何重塑软件开发的未来。
编排者工具的本质
先说结论：编排者工具支持多智能体工作流，让多个智能体并行运行而互不干扰。但在深入之前，我们需要先理清概念。
🎸 指挥家模式：引导单个智能体
在 AI 编码场景中，扮演指挥家（Conductor）意味着与单个智能体就特定任务展开紧密协作，就像交响乐指挥引导独奏家演绎乐章。
工程师始终保持全程在线，在每个环节动态调整智能体行为、优化提示词、适时干预并实时迭代。这是大家熟悉的 AI 结对编程模式的自然延伸。在指挥家工作流中，编码发生在人与 AI 之间的同步交互会话中，通常在 IDE 或命令行界面完成。
核心特征
指挥家与智能体保持紧密的反馈循环，验证或调整每个建议，就像驾驶员边开车边看导航。AI 负责生成代码，但开发者仍需亲自完成许多环节：创建分支、运行测试、撰写提交信息等，并最终决定采纳哪些建议。
关键要点：这种交互本质上是临时性的。代码写完、会话结束后，AI 的工作就结束了，任何未被代码捕获的上下文或决策都可能丢失。这种模式虽然在专注单一任务时很强大，也允许精细控制，但无法充分发挥多智能体并行协作的潜力。
典型工具
目前多款 AI 编码工具都体现了指挥家模式：
Claude Code (Anthropic)
Anthropic 的 Claude 模型提供编码助手模式（通过 CLI 工具或编辑器集成访问），开发者可以与 Claude 对话来生成或修改代码。使用 Claude Code CLI 时，你在 Shell 中浏览项目，要求 Claude 实现函数或重构代码，它会显示代码差异或文件更新供你审批。你始终扮演指挥家角色：发起每个动作，立即审查输出。
Gemini CLI (Google)
由 Google Gemini 模型驱动的命令行助手，利用超大上下文窗口进行规划和编码。工程师可以让 Gemini CLI 分析代码库或起草解决方案，然后进行交互式优化。你指导每一步，Gemini 实时反馈。它是个逐步配合的伙伴，不会擅自修改代码（至少在指挥家模式下）。
Cursor IDE
这款专业 AI 增强 IDE 可在内联或对话模式下运行，你向它提问或要求生成代码片段，它立即执行编辑或给出答案。你依然是一步步地引导它。Cursor 的优势在于深度理解项目上下文，它会分析整个代码库，能回答关于任何部分的问题。
VSCode、Cline、Roo Code
这些编码智能体也属同类。它们提供代码建议甚至多步修复，但始终在人类持续指导下运作。
指挥家式 AI 辅助已显著提升生产力，感觉像是身边多了位初级工程师或结对伙伴。然而，它本质上是单智能体、同步式的。要真正规模化利用 AI，我们需要超越单智能体的指挥家角色。这就引出了编排者的概念。
🎼 编排者模式：统筹多智能体协作
如果说指挥家是与单个 AI 音乐家合作，那么编排者就是在指挥整个交响乐团，让多个智能体在项目不同部分并行工作。编排者设定高层目标、定义任务，然后让自主编码智能体团队独立完成实现细节。
人类不再微观管理每个函数或 Bug 修复，而是专注于智能体工作成果的协调、质量控制和整合。实际操作中，工程师可以向智能体分配任务（通过 issues 或提示词），这些智能体会自动生成代码变更，通常以待审查的 Pull Request 形式呈现。工程师的工作转变为审查、反馈和合并结果，而不是亲自编写所有代码。
这种异步并行的工作流带来了根本性转变。它把 AI 辅助从前台搬到了后台。当你专注于高层设计或其他工作时，你的 AI 团队在后台默默编码。完成后，它们会提交包含测试、文档的完整成果供你审查。就像项目技术负责人把任务分给多个开发者，稍后审查他们提交的 PR 一样，只不过这里的开发者换成了智能体。
核心特征
编排者面对的是自主智能体，它们能以最少人工干预规划并执行多步骤编码任务。这些智能体拥有更高自主权：可以克隆仓库、创建 git 分支、编辑多个文件、编译运行测试，并在提交方案前迭代优化。
编排者不必关注每个中间步骤（除非主动查看），主要确保最终结果符合要求。关键是，这一切都会在可追溯的工作流程中留下完整记录（通常利用版本控制和 CI 流水线），而不是像临时建议那样用完即消失。另一个标志是并发性：编排者可以同时启动多个智能体处理不同任务，大幅提升开发效率。
典型工具
过去一年涌现出多款体现编排者范式的工具：
GitHub Copilot 编码智能体
Copilot 这次升级将其从编辑器助手转变为自主后台开发者。你可以将 GitHub issue 分配给 Copilot 智能体，告诉它实现某个功能或修复某个 Bug。Copilot 会通过 GitHub Actions 启动临时开发环境，检出仓库，创建新分支，然后开始编码。它能运行测试、Linter，甚至按需启动应用，全程无需人工干预。完成后会提交 PR，附上描述和清晰的提交信息，然后请求你审查。作为人类编排者，你审查这个 PR。如需修改，评论 @copilot 请更新...，智能体就会继续优化 PR。这就是异步自主代码生成的典型例子。 Copilot 会自动处理所有繁琐的流程（创建分支、提交、开 PR），让开发者能专注于高层决策。
Jules
Jules 是谷歌推出的自主编码智能体，它不是辅助工具，而是能读懂代码、理解意图并主动干活的独立智能体。你可以连接仓库，像对待团队成员一样给它分配任务。Jules 会把整个代码库克隆到安全的云虚拟机中进行分析。你可以告诉它："为应用添加用户认证"或"升级到最新 Node.js 并修复兼容性问题"。它会先制定计划给你审批，获批后才会自动执行变更。Jules 的特点是透明可控：动手前会展示计划和思路，你可以随时介入调整（Google 称之为"用户可操控性"）。
OpenAI Codex 云智能体
OpenAI 推出的新一代基于云的 Codex 智能体，被描述为能并行处理多项任务的云端软件工程智能体。通过 npm CLI 或 VS Code/Cursor 扩展，像 Copilot 或 Jules 一样委派任务。例如在终端说："嘿 Codex，为设置页面实现暗黑模式"。Codex 会在仓库中启动，编辑必要文件，运行测试套件，完成后展示差异供合并。它在隔离沙盒环境中运行确保安全。OpenAI 强调在实时协作（指挥家模式）和异步委托（编排者模式）之间无缝切换。
Anthropic Claude Code (网页版)
Anthropic 推出的网页版 Claude Code，是其编码智能体的托管版本。可以将它指向 GitHub 仓库并分配任务。智能体在 Anthropic 管理的容器中运行，可从 Web 界面甚至移动应用触发。它在云端处理繁重工作，通过沙盒环境确保具有安全的自主性。
Cursor 后台智能体
Cursor 2.0 扩展了后台智能体功能，使其成为成熟的编排层。允许生成异步运行的自主后台智能体。这些智能体可处理整个开发循环，从编辑运行代码，到安装依赖、执行测试、构建，甚至搜索网页。Cursor 2.0 还引入多智能体编排，允许多个后台智能体并发运行，极大提升单个工程师的吞吐量。
其他智能体编排平台
除上述产品外，还涌现出多个平台和开源项目。例如 Conductor by Melty Labs（虽名为 Conductor，实为编排工具）让你在本地并行部署和管理多个 Claude Code 智能体。Claude Squad 是流行的开源终端应用，可在多个 tmux 窗口中并发运行多个 Claude Code 实例。Microsoft Azure AI 服务宣布了用于编排多个专业智能体以处理复杂任务的工具。所有这些基础设施都是为支持编排型工程师而生。
指挥家 vs 编排者：本质差异
即使编排者模式日趋成熟，许多工程师仍会继续使用指挥家式工作流。这两种模式将长期共存。
指挥家和编排者不仅是花哨术语，它们描绘了我们与 AI 协作方式的真实转变：
1. 控制范围
- 指挥家在微观层面操作，引导单个智能体解决具体任务或狭窄问题。指挥家会问："如何用 AI 解决这个函数或 Bug？"
- 编排者在宏观层面操作，为多个智能体定义更广泛的任务和目标。编排者会问："今天可以委派哪些任务给 AI 智能体来推进项目？"
2. 自主程度
- 指挥家模式下，AI 的自主权很低，每一步都需要等待用户指令。
- 编排者模式下，AI 拥有高自主权，在需要人类反馈之前，可能已经自己规划并完成了几十个步骤（编码、测试、调整）。
3. 同步 vs 异步
- 指挥家互动是同步的，你提问，AI 几秒内回复，你立即处理或继续迭代。这是个实时互动的循环。
- 编排者互动是异步的，你分配任务给智能体，可能几分钟或几小时后它完成了再回来看结果（就像启动一个长时间的 CI 任务）。
4. 产物与可追溯性
- 编排者的工作流会产生持久化的产物，比如分支、commits 和 PR，都保存在版本控制中。智能体的所有工作都有完整记录，便于追溯和协作。
- 指挥家风格（比如 IDE 对话），除非开发者手动提交，否则 AI 的很多工作过程不会被记录下来。而编排者的工作会在 git 中留下清晰的痕迹。
5. 人类精力投入
- 指挥家：在 AI 工作的几乎全程，人类都要高度参与，包括审查每个输出、优化提示词。
- 编排者：人类的精力主要集中在开头和结尾，开始时编写任务描述或需求规格，结束时审查最终代码和测试，中间过程基本不用管。这意味着编排者可以同时管理比指挥家多得多的工作。
实例对比
假设要添加一个涉及前端、后端和新测试的功能：
- 作为指挥家：打开 AI 对话，在 AI 帮助下按顺序实现。先做后端逻辑，再做前端，最后生成测试。你全程参与每个环节。
- 作为编排者：把后端分配给智能体 A，前端 UI 分配给智能体 B，测试创建分配给智能体 C。给每个智能体一个任务描述，然后让它们同时开工。过一会儿你会收到三个 PR：后端、前端、测试。你只需要审查和集成这些成果。
值得注意：这两种角色是灵活切换的，不是固定不变的。开发者可能这一刻是指挥家，下一刻就成了编排者。你可以让一个智能体异步处理任务 A，同时自己指挥另一个 AI 解决复杂算法（任务 B）。
为什么编排者如此重要？
专家们认为，向编排者的转变可能是我们见证过的编程生产力最大飞跃之一。回顾历史：我们从编写汇编语言到使用高级语言，再到使用框架和库，最近又有了 AI 代码补全。每一步都让我们摆脱更多底层细节。自主编码智能体是下一个抽象层次，你不再需要手写每一行代码，只需在更高层面描述需求，然后让多个智能体来实现它。
随着编排者风格的智能体越来越普及，我们可以想象 AI 生成的代码比例会达到 80% 甚至 90%。当 AI 智能体生成绝大部分代码，而人类只负责那 10% 的关键决策和监督时，软件团队会变成什么样？
许多人相信，这不是要取代开发者，而是让开发者变得更强大，去构建更好的软件。我们可能会看到生产力的爆发式增长：一个小团队的工程师，通过有效管理几十个智能体，就能完成过去需要一大堆程序员耗时数月的工作。
一个有趣的可能：每个工程师都在某种程度上成为 AI 开发者的管理者。就像每个人都有了一支由 AI 实习生组成的私人团队。你的效率将取决于如何拆解任务、如何向 AI 表达需求、以及如何验证结果。人的判断力仍然至关重要：决定做什么、确保结果正确、处理模糊情况、以及在 AI 能力不足时注入创造力。
迈向 AI 专家团队
今天的编码智能体主要处理执行层面任务：写代码、修 Bug、写测试等。但愿景并未就此停止。
想象一下，完整的软件开发流程，由多个专业 AI 智能体分工处理不同阶段，再由人类编排者统筹协调。这个场景其实离我们不远了。研究人员和公司已经在探索这样的架构：
- 规划智能体：分析功能需求或 Bug 报告，拆解成具体任务。
- 编码智能体：负责实现代码（可以是多个智能体协作）。
- 测试智能体：生成并运行测试来验证代码变更。
- 代码审查智能体：检查 PR 的质量和是否符合规范。
- 文档智能体：更新 README 或文档来反映最新变化。
- 部署/监控智能体：负责发布代码并监控生产环境的运行状况。
在这种场景下，人类工程师的角色变成了对整个流程的监督和编排。你可能只需要给一个高层目标（比如"在我们的 App 中添加加密货币支付功能"），然后 AI 团队就会从头到尾处理软件开发的各个环节，而工程师就像交响乐团的总指挥。
这听起来很科幻，但其实已经有了早期迹象。比如，Microsoft 的 Azure AI Foundry 正在为多智能体协作提供基础工具。
这可能会彻底改变软件项目的管理方式：更像是运营一条自动化生产线，工程师只需把控质量和方向，不用再亲自打磨每个零件。
挑战与人类角色
这是否意味着编程会变成按下按钮就完事的活动？并非如此，可能永远不会完全如此。编排者模式面临着重大挑战和悬而未决的问题：
1. 质量控制与信任
编排多个智能体意味着无法亲眼看到每个微小变化。如果完全依赖 AI，Bug 或设计缺陷可能会溜走。人类监督仍是至关重要的最后一道防线。就像管理初级开发团队：他们能完成很多工作，但你不会在不审查的情况下就发布他们的代码。
2. 协调与冲突
当多个智能体（就像多个开发者）在共享代码库上工作时，协调问题（如合并冲突）就会出现。目前的解决方案是工作空间隔离（每个智能体在自己的 git 分支上工作）和清晰的任务划分。
3. 上下文、共享状态和交接
多智能体编排需要共享上下文、内存和顺畅交接。但上下文共享绝非易事。如果没有统一的工作流编排层，每个智能体都可能成为孤岛。
4. 提示词与需求定义
讽刺的是，随着 AI 处理更多编码工作，人类的编码工作上升到了编写需求文档和提示词的层面。一个非常老派的技能（明确需求和编写测试）在 AI 时代重新变得至关重要。
5. 工具链与调试
当自主智能体出错时（比如卡在某个问题上或提交了失败的 PR），编排者必须调试这个状况：是提示词不对？还是智能体理解错了？这凸显了编排并非甩手不管，需要主动监控。
6. 伦理与责任
如果 AI 智能体编写了大部分代码，谁来为代码中的许可证合规性、安全漏洞或偏见负责？最终是人类编排者（或其组织）。信任但要核实是基本准则。
总而言之：编排式开发的兴起不会把人类踢出局，而是改变了人类的位置。我们从亲手拧螺丝的工人，变成了设计和监督机器干活的管理者。这是个更有杠杆效应的位置，但也需要更宏观的视野。
结论：每位工程师都会成为大师吗？
每位工程师都会成为多个编码智能体的编排者吗？这是个值得深思的问题，但趋势确实指向这个方向。
到 2020 年代末，软件工程师的日常工作可能变成：更少埋头写代码，更多对 AI 生成的代码进行高层把关。我们已经看到一些先行者把 AI 智能体当作队友使用，比如有开发者报告说每天会把 10 多个 PR 交给 AI 去做。
当然，这种转变不会一夜之间完成。初级开发者可能会从当 AI 指挥家开始练手；而资深工程师因为有架构设计和结果评估的经验，更容易适应编排者的工作方式。
我们讨论的那些工具，从 GitHub 的编码智能体到 Google 的 Jules，再到 OpenAI 的 Codex，正在快速降低尝试这种方式的门槛。
我们可能还是会写代码，特别是那些新颖复杂、难以用简单语言描述的部分。但大量样板代码、常规模式，甚至很多复杂的粘合代码都可能交给 AI 来做。软件工程师这个职业可能会更强调产品思维、架构设计和质量验证。
在可以预见的未来，让工程师手敲几千行重复代码，就像让现代会计师用铅笔和纸算账一样低效。
持续委托给 AI 可能会像持续集成和自动化测试一样，成为开发流程的标配。能灵活掌握这两种模式，知道什么时候该当精准的指挥家，什么时候该升级为规模化的编排者，这样的工程师将最有竞争力。
有一点可以确定：未来 5 到 10 年我们做软件的方式，会跟过去 10 年完全不一样。键盘不会消失，但在敲键盘的同时，我们会向一群智能助手发出高层指令。
最终，人的价值是无法替代的：我们的判断力、创造力、以及对真实世界需求的理解，才是引导这些 AI 智能体产出有意义成果的关键。
编码的未来不是 AI 或人类二选一，而是 AI 与人类的协作。由人类作为指挥家和编排者掌舵，指挥这支强大的团队，去实现我们的软件愿景。