软件工厂拆分任务的惊人复杂性
文章探讨了构建软件工厂时最困难的问题之一：如何将人类语言描述的大型目标拆解为代理可执行的具体工作。作者梳理了五种逐步演进的方法：直接委派子代理（如 Claude Code、Codex）、可追踪任务系统（如 Gemini CLI、OpenAI Symphony）、工厂形态的工作结构（如 Warp）、结果关联的工作（如 Factory 的 Missions），以及动态工作图。作者指出，随着代理日益自主，系统本身需要围绕模型构建自己的智能来塑形、追踪和修正工作，这是软件工厂区别于普通代理框架的关键，也是当今 AI 领域最有趣创新的方向。
