你的AI助手不是工程师

目录如下

1. 为什么这场对话如此重要
2. AI营销是如何形成这种认知的
3. 将AI像人一样营销的问题
4. “代理年”
5. 向开发者有效推广AI代理的框架
6. 总结

如果你曾因“AI是否会取代软件工程师？”这个问题而感到困扰，请举手。这是一个常见的问题，引发了很多讨论，它使开发者走向两个极端——要么完全不碰AI，要么拼命报名参加各种AI课程。

为什么这段对话如此重要

然而，这并不是一个假设的或随意的担忧。公司正在根据AI带来的生产力提升做出招聘决定。Salesforce的CEO最近宣布说，在看到AI带来30%的生产力提升后，计划减少招聘支援工程师和软件工程师的人数。

作为一名AI领域的开发者倡导者，我的公开回应一直是自我提升并适应经济的变化。毕竟谁也不希望成为那个坚持开马车的人，而其他人早就换成汽车了。

我认为AI 是个 很有用的工具。我用它来了解新技术并且快速实现想法的初步模型。

但在内心深处，我一直在纠结另外一个问题：为什么我们总是把人工智能视为替代人类的方式？

AI是如何影响营销认知的？

我的直率看法是，我们的行业帮助塑造了这种叙事。我们无意间采取了一种偷懒的营销策略，优先考虑快速胜利（捷径）而非可持续采用。告诉风投和高管们，说你的AI工具可以取代开发者比展示它是如何增强开发者的实力和能力要容易得多。

给事物赋予人性也不全是坏事

拟人化是指将人类特征赋予非人类实体的做法。这本身并不是一个问题。事实上，这是一种在科技领域常见的做法。有意的拟人化能让数字体验更直观，让用户更自然地体验新界面。例如：

• 电子书通过模拟翻页动画来模仿传统的阅读体验。
• 如 Sunil Pai 指出的，电动汽车启动时播放预录的发动机声音，为驾驶者提供一个熟悉的提示音。

在这些情况下，用户并不会真的相信他们的电子书里有纸张，或者他们的电动汽车装有内燃机。

但是，AI 呈现了一个独特的挑战。它的复杂性和“黑匣子”特性使得用户更难理解其真正的能力和局限性。为了填补这一知识空白，公司更喜欢使用更贴近人类的描述：

克劳德算是个‘朋友’。

这是一张写着“Claude是朋友”的海报图片

迪文是个“AI软件工程师”。

ChatGPT就是聊天程序。

虽然这些描述让人感觉AI更亲切，但是缺点在于它们也可能误导用户相信人工智能能够像人一样自主思考、推断和操作。

将AI当作人类的问题来营销

将AI拟人化的营销有时候自毁，这是因为：

它让开发者们疏远

• 当AI被推广或推销为“工程师”或“开发者”时，决策者将其视为直接替代人力人才的替代品。
• 这是适得其反的，因为开发人员是使用AI工具最有价值的用户。他们知道如何使用AI并将AI有效应用于生态系统中。根据2024年Stack Overflow开发者调查，目前有76%的开发人员已经使用或计划在未来的工作流程中引入AI。然而，我们行业的营销却暗示使用AI和贡献于生态系统最终会使得AI取代他们的工作。那么，他们又何必进一步推动这样的进程呢？

它设定了不切实际的期待

• 如果一个AI工具被宣传为“就像一个人一样”，用户会期望它达到人类的水平。
• AI是一种无意识的工具，它处理历史数据的模式，容易出现幻觉，忽略重要上下文信息，并提供不确定的输出。
• 当开发人员发现它没有宣传的那么好时，公司和产品可能会失去信誉。开发人员以重视真实性而闻名。营销中的过度吹嘘或误导只会让开发人员望而却步。

不过你别光听我的。《连线》杂志上有一篇文章标题是《开发人员对老板的人工智能计划感到不满》，分享了2025年游戏开发者大会调查的结果。目前，52%的公司在他们的游戏中使用生成式人工智能，而调查中30%的开发者表达了不满的情绪。

一位调查参与者分享了自己的反思：“我有AI的博士学位，曾参与开发了某些生成AI使用的算法。我特别后悔我当时是多么天真地贡献了自己的力量。”

另一位参与者说：“我们应该利用生成AI来帮助人们的工作更快，而不是让他们失业。”

它错过了真正能打动人的价值点。

AI开发工具的实际价值包括自动化枯燥的日常工作，更快的原型开发，以及更快的调试，这留出了更多时间去进行更有创意的问题解决。

代理年

现在，人工智能爱好者称2025年为代理之年。简单来说，AI代理就像是能为我们自主做事的工具，比如运行shell脚本，安排日程，以及开发应用。但随着我们从仅提供代码建议的大型语言模型转向更加自主的代理，这种拟人化的营销手段越来越普遍。

有效营销AI助手给开发人员的策略

这里有一些方法来在AI开发工具市场中营销您的AI开发工具，以既能够建立用户信任又能帮助您的产品在竞争激烈的市场中脱颖而出。

它是怎么工作的

无论是你在开发者关系、销售或市场部门工作，还是作为高管推广AI代理，你可能都在代表一个你未亲手开发的产品。这意味着你可能不完全了解这款工具的工作原理、它的真正能力或它的局限性。开发者们一眼就能看出宣传是否真实。

你可以试试这样做来应对这个挑战

• 成为零号用户
• 在产品公开发布前，广泛使用产品

• 投入时间学习以下基础内容：

• 大型语言模型及其能力

• 副驾与代理之间的关键差异

• 核心AI代理操作以及你产品独特的处理方式

• 令牌处理和上下文管理机制

• 工具调用方法

• 系统限制

• 需要人工干预的要点

• 你产品的代理循环。例如，一些代理使用以下循环：

• 接收用户请求

• 将请求和可用工具与大型语言模型共享

• 接收大型语言模型提供的执行计划

• 执行计划和工具调用

• 与大型语言模型一起验证结果

• 如有需要，重新修订并执行

• 交付最终结果给用户并等待用户新的请求

我用了这两个资源来帮助理解AI智能体。

• Google 的白皮书报告
• Anthropic 的研究报告

考虑周到的命名

完全消除拟人化可能很困难，尤其是它确实有用的时候，很难做到。我的建议是尽量少用。
避免使用人名。
不要使用类似“AI工程师”或“AI队友”这样的头衔。选择能够明确预期的名称，比如“副驾”、“代理人”或“助手”。GitHub 使用“副驾”和“AI编程伙伴”就是这种平衡的典范，很好地展示了这种平衡，因为它暗示了协作，同时又确保人类保持控制。

增强型 > 替代

我们来谈谈开发者到底是什么样的人。他们不是什么摇滚明星、忍者或者十倍程序员。这些刻板印象已经过时了，完全属于2014年的老梗了。

开发人员同时扮演多种角色——他们是父母、开源维护者、编程训练营导师等。AI助手在辅助这些多样的职责时发挥最佳作用，可以在开发人员专注于重要工作时处理平行任务。不要将您的工具宣传为完全替代开发人员的工具，而应将它们定位为开发人员工具箱中的工具。

我在博客文章《普通开发者多任务处理能力强：论代理的重要性》中对此进行了详细探讨。

透明度

如果可能，尽量选择开源。如果不，那就通过撰写白皮书等方式来解释架构设计。这种方法可以帮助用户理解这并不是魔法，而是一个可以掌握的系统，从而他们可以更好地了解如何使用产品并获得最佳性能。

很多时候，透明度不足时，开发人员会猜测其工作原理并编织自己的故事，这反而可能对你的产品不利。我记得这种情况在GitHub Copilot刚开始时就出现了。我会参加Twitter Spaces，那里的人们会分享他们对它的理解，但他们的理解有误，还传播着错误信息。

开发控制

你可以通过让他们掌控自己的工作流程来赢得开发者的信任。下面给大家分享一些我的建议：

• 与开发人员选择 IDE 设置的方式类似，允许开发人员选择他们偏好的 LLM 模型并自定义 Agent 的行为以及详细程度（或冗长性）。
• 在执行前展示 Agent 将采取的动作，并提供详细的日志供调试使用。
• 提供 API 和钩子，使 Agent 能够融入现有的工作流程中。

代号叫“鹅”（codename goose）的例子是我最喜欢的一个，虽然我可能有些偏心。这个项目是我公司开发的，它是开源的。“鹅”可以让开发者通过模型上下文协议选择他们喜欢的LLM模型和扩展。开发者也可以选择通过命令行界面（CLI）或图形用户界面（GUI）与代理软件互动。

行动胜于言语，展示胜于讲述

与其许下空头承诺，不如通过具体的例子来展示你的AI代理的实际价值。制作简短有趣的视频演示文稿、GIF图或博文，展示代理在实际操作中的表现：

• 创建并运行测试套件
• 在不同语言之间转换代码
• 将原型图转化为互动的UI
• 根据代码注释自动生成API文档
• 自动化环境配置
• 审查拉取的代码

不要害怕现场演示，让它变得有趣，这样才能令人难忘！当我还在 GitHub 工作的时候，我经常在会议上展示 GitHub Copilot。我会让 GitHub Copilot 发一条推特，内容是“我用 Copilot 写了这条推特。”这不仅是一个简短且简单的演示，也让参会者印象深刻，还激发了未能到场的人的好奇心。

注意：现场演示生成式AI工具很吓人，因为输出结果不可预测。如果现场演示失败了，更好，因为你可以把它当作一个教学机会来利用。展示你是如何绕过这些问题的，并展示人类专业知识是如何增加价值的。这种真实性比任何完美无缺的演示更能赢得信任。

文档

文档往往决定了开发人员是否会使用你的工具：你的代理的强大文档可以包括：

• 安装指南
• 模型训练的技术规范和限制
• 全面的功能指南
• 逐步教程
• 提示模板
• 清晰的数据使用和隐私说明

开放合作

通过培育一个生态系统，开发人员可以互相学习，你也可以从他们身上学习，来提升产品的可信度。你可以通过以下方法实现这一点：

• 使用像 GitHub Discussions 和 Discord 这样的平台来建立反馈和支持的空间
• 通过让开发者分享提示、最佳实践和集成来鼓励知识共享
• 认可并感谢社区贡献
• 保持透明的反馈机制，表明你重视开发者的反馈

一个很好的例子就是 Cursor.directory —— 一个由社区打造并服务社区的平台，开发者们在这里分享 .cursorrules 提示词。

结尾：

我们对AI的介绍或描述塑造了世界对其感知和使用的方式。让我们超越是否AI会取代开发者的老生常谈，专注于它如何增强开发者的能力。

下面分享一下你的想法吧！