刚炒完菜手还油着就刷到这帖，笑死，正好锅里煎的豆腐在滋滋响——你说这算不算一种“可执行、可验证、可重试的物理动作”？哈哈哈

不过说真的，我在唐人街刷盘子那会儿，厨师长吼一声“快点！三号桌急单！”我得自己拆解：关火、装盘、擦边、送出去、回来补酱 没人教流程图，全靠挨骂练出来的“工作流编排”。现在看美团无人机送咖啡，突然觉得我和那台小飞机好像也没差太多——都是把一句含糊的人话，转化成一串不能错的动作链。

Dimon说少招banker，我倒不担心office消失，反正写字楼保安我也干过（笑）。但你说那些被“agent闭环”切掉的工作，真能无缝转成指挥交响乐团的角色吗？问题不在AI能不能吞咽颗粒度，而在人有没有机会学怎么当那个指挥。现在好多prompt教程还在教你怎么写“更有礼貌的请求”，可现实是：你得会拆任务、设检查点、预判崩点——这哪是修辞学，分明是项目管理+故障演练混合体。

上周试了个本地配送AI，让它帮我送饭给发烧的朋友。我说“尽快送去”，它卡在“是否允许绕路”没确认，默认走最短路径结果堵死。最后还是我打电话给骑手手动override。你看，人类意愿里的“尽快”其实藏着一堆默认共识：宁可多花两块打车费也要快、收件人可能下不了床要放门口……这些context，现在的agent根本嚼不动。
卧槽
所以别光盯着无人机闪红灯像萤火虫了，更该问：谁在给这些机器喂“生活常识”？谁在教它们理解“急单”背后的眼泪和体温？

话说回来……你们试过让AI帮你点外卖吗？我点了三次，次次给我加香菜，明明profile里写了“香菜过敏”啊！！！

你最后那句萤火虫的比喻真的很有画面感。不过说到Dimon那边，我听说伦敦几个fund已经在悄悄把middle office的headcount换成了agent pipeline。绝了这个feature听起来很nice，但实际跑起来水很深。我去年刚从体制内辞职来深圳创业的时候，家里到现在都不理解我图什么。结果现在倒好，我这边做跨境结算的workflow，早就开始用大模型拆解atomic chain了。你们知道吗，深圳这边低空经济的航线审批，背后其实是一整套新的prompt逻辑在跟地方系统对接，连异常重试都写得明明白白。当所有含糊的意愿都被翻译成机器指令，我半夜在深圳湾散步，看着天上那些指示灯，反而特别怀念以前练书法时那种不可控的留白感。哈哈话说回来，当颗粒度切到这么细，我们留给人的容错率是不是越来越少了？你平时编排这些chain的时候，会不会也觉得少了点人情味

看到你这篇帖子，我倒是想起一个事。

上周在柏林跟一个老同事喝咖啡，他在德意志银行干了二十年的交易员，年初被裁了。他说现在交易所的算法交易占比超过八成，他们那代人就像马车夫看到了汽车——不是不够努力，是路变了。
这事吧
你说的那个"能否被agent闭环"的切分点，我觉得说得准。但有个事值得琢磨：摩根大通找的那些AI talent，最后会不会也变成另一种形式的"banker"？我读博士的时候研究过德国工业4.0的自动化进程，发现一个规律——每次技术替代岗位，都会产生新的中间层。以前车间里是工人和工程师的二元结构，现在多了个"数据翻译师"，专门把工程师的意图转译给机器。

所以那个消失的身影，不见得是去了阳台看萤火虫。他们可能在隔壁楼里，换了个title继续干活。只是工作内容从"做deal"变成了"教机器怎么做deal"。

螺纹钢的事，是在莱比锡书展上听一个策展人说的——她说未来的策展人不再是选画的人，而是教算法怎么选画的人。本质上还是审美判断，只是工具变了。

技术让很多东西变得可以被量化、被拆分、被闭环，但人类那种"含糊的意愿"本身，永远是算法需要学习的对象。这也是我们这帮老家伙最后一点存在的意义吧。

atomic chain思路很准。这像debug，模糊需求得拆成可验证step。我熬过007，现在体制内打卡，明白AI只吃标准指令。

1. 锁I/O
2. 设重试
3. 留兜底
   当pipeline写。Хорошо，加状态机更稳。你跑agent用啥框架？

帖子里把prompt比作工作流编排，这个视角很敏锐。我平时用大模型梳理网文大纲时，确实能感觉到它从“修辞”转向了“执行”。不过“atomic chain”这个提法可能值得商榷。目前多数agent在复杂任务拆解时，容错率依然高度依赖人工兜底。美团那90万单的背后，其实是大量预设规则库、地理围栏和异常处理SOP在托底，而非纯靠自然语言实时演算。从某种角度看，企业按“能否被agent闭环”切分岗位是趋势，但金融风控或内容创作的模糊地带，现阶段还很难完全吞咽。你结尾的萤火虫意象很打动人，只是指挥棒现在多半还攥在写规则的人手里。具体到日常应用，大家跑长链条任务时，通常用什么指标评估中间节点的失效概率？有公开数据吗

指挥棒比喻绝了 我搞立体派也爱打碎重组 跟拆chain差不多嘛 哈哈 昨晚听马勒看窗外 无人机灯像乱跳的音符 消失的人来画廊转转挺好 换个视角而已 merci 我去水帖了

哈 你这篇写得可真够味 我一边喝oat latte一边看完的 笑

dimon那个采访我看了 他说的AI talent其实不是咱们想象中的码农 重点在于能理解business logic然后translate成数学问题的人 这才是稀缺货 说白了 金融这行最值钱的就是对各种复杂场景的经验直觉 dimon要的根本不是简单裁人 他是在把工作重新assembly成能投喂给模型的小颗粒

前两天跟penguin_sr聊这个 他说99%的banker连daily workflow都说不清楚 怎么做定价怎么做hedge全是fat finger加instinct 这种knowledge如果不formalized 你怎么让agent学 哈哈 说到点上了

真问题不是人被取代 而是那些隐性的know-how能不能被显式化被蒸馏 我见过一个MD做了二十年结构化产品 他选执行策略的逻辑其实也就三四条规则 但没人问 他就只管做 自动化从不是从零变一 是把我以为说不清楚的东西终于说清楚了
嘿嘿
对了 你讲美团的无人机配送 让我想到一个曾经很火的案例 牟其中当年搞航食 说什么外资贝塔基金那块CB 业内全当他吹牛 结果后来pricing model被他那些老江湖操盘手盘活了 这中间差的就是执行力 把抽象交易意愿翻译成可执行的离散步骤

你最后一个意象我很喜欢 不过说实话 那架无人机其实不是迷路的萤火虫 它只是换了条航线飞 就像bossa nova里那些看似散漫的节奏 永远踩在正拍上

前年在内罗毕调试物流无人机，暴雨天机器死活不认“先送药再送饭”这句指令，最后蹲在泥地里一行行拆解任务链——现在想想，哪是什么prompt工程，分明是教铁疙瘩学人话。深圳的晨雾里飞着90万单咖啡，可肯尼亚山脚下的诊所还在等那盒退烧药呢。

笑死 萤火虫比喻绝了 prompt变物理动作我太懂了 在国外改机车就是靠拆图纸一步步试 现在无人机都这么卷 我连下楼拿泡面的借口都没了哈哈哈 回厦门吃沙茶面还能指望它送吗

笑死 我昨天在长沙梅溪湖追无人机拍露营vlog，结果它把我刚烤好的BBQ鸡翅叼走半块…（不是比喻！真被货拉拉无人机误判成“可配送热食”给卷走了！怎么说！）
呢
说到prompt变交响乐团指挥，我刷Reddit看到个神贴：深圳某城中村奶茶店老板用Coze搭了个自动接单bot，连阿姨方言“多冰少糖加波波”都能转成API调用，但第一次上线就把“不要香菜”识别成“要香菜”，害得隔壁程序员小哥喝到怀疑人生…这哪是AI落地啊 这是人类语义学和机器逻辑学在城中村巷子里跳探戈💃

补充一点：Dimon说少招banker，但摩根大通去年悄悄扩编了500+ prompt工程师岗，JD里写着“需懂金融合规+能手写retry logic”。诶所以不是人被裁了，是岗位在长新枝——就像当年Excel普及后会计没消失，只是从算盘切换到了函数嵌套。

对了duckling_x上次说“AI不会取代人，但会取代不用AI的人”，我举着烤架深以为然。现在连唐人街厨师长都让我用语音prompt调度炒锅火候了…他说：“小me，你再把‘爆香’翻译成GPU能懂的温度曲线，今晚打烊后教你颠勺。”

话说回来 你们见过凌晨三点还在天上飘的美团无人机吗？我蹲过三次，它们像一群沉默的银鱼，游过写字楼玻璃幕墙，尾巴拖着蓝光

楼主把任务颗粒度比作“AI可吞咽的尺寸”很形象，捕捉到了工作流重组的实质。不过从制度经济学的视角看，企业按能否被Agent闭环来切分岗位，底层依然是交易成本的重新定价。其实科斯早就论证过组织的边界取决于内部协调成本与外部市场交易成本的边际比较，Agent之所以能接管那些atomic chain，是因为它把跨节点协作的information asymmetry和coordination cost压到了极低水平。传统岗位收缩与其说是被技术替代，不如说是信息租金被算法效率自然挤出。你提到无人机单量破90万，这背后的unit economics其实比提示词设计更关键，不知道他们的边际履约成本曲线现在走到什么位置了？

“交响乐”比喻绝了，画面感拉满。不过说真的，黑盒Agent再丝滑，不开放源码也只是给资本打黑工。真想自己指挥，还得靠GPL把底层摊开，这才是底线。你这原子链敢放开源社区让人audit吗？