Replit 推出 Agent 3：可連續自主程式設計 3 小時，自主性提升 10 倍

給 AI 丟一個需求，然後看著它寫了十幾行程式碼就卡殼、報錯，最後還得你挽起袖子一行行修，這是過去一年很多用過 AI 程式設計工具的人的常態。

Replit 想把這個過程徹底翻過去。9 月 10 日，Replit 執行長 Amjad Masad 宣佈推出新一代 AI 開發者 Agent 3，並直接把它叫作軟體領域的「完全自動駕駛時刻」。

伴隨這次釋出的，還有一筆剛剛完成的 2.5 億美元融資，讓 Replit 的估值翻了三倍，達到 30 億美元。不過比起融資數字，更搶眼的是他們披露的業務增速：Replit 的年營收在不到一年內從 280 萬美元飆升到了 1.5 億美元，平臺積累了 4000 萬用戶，客戶名單裡還包括了 Zillow 和 Duolingo。

連續跑 3 個小時不卡殼

市面上大部分程式碼工具只能算「程式碼補全」或者「原型生成器」，搭個介面框架還行，真要上線執行，往往要花大把時間做單元測試、除錯和重構。AI 經常在這一步迷路，最後只能把爛攤子甩給人類。

Amjad Masad 說的「自主性提升 10 倍」，衡量的標準非常直接，就是無干預連續執行時間。上一代 Agent 2 大概跑 20 分鐘就會卡死或者需要人類介入，而 Agent 3 可以在沒有人工干預的情況下，連續執行超過 200 分鐘，也就是 3 個多小時。

在這 3 個多小時裡，它不僅自己寫程式碼，還會主動執行和測試自己搭好的應用，抓出 bug，再自己寫補丁修復，基本照搬了一個人類初級工程師的工作流。

能跨過這道坎，關鍵在於架構上的改變。Replit 這次沒有硬壓單一大模型去扛所有事情，而是換成了多 Agent 協同體系。規劃、編碼、驗證這三件事被分派給了不同的 AI，各管一攤，從而大幅降低了單點犯蠢導致整體崩潰的機率。

評測機構 METR 曾經提過一個「七個月定律」，認為 AI 獨立完成複雜任務的能力大致每七個月翻一倍。但按照 Marketing AI Institute 創始人 Paul Roetzer 在播客裡的說法，Replit 靠多 Agent 配合跑出來的這種擴充套件節奏，明顯是在試圖跳出單一模型的效能瓶頸。

為什麼重要

我們認為，Agent 3 最核心的價值不在於它寫程式碼的速度有多快，而在於它把人類從「保姆式盯盤」裡解放出來了。對於獨立開發者或者初創團隊，以前用 AI 程式設計像是在帶一個每 15 分鐘就得問你一次方向的實習生，你走不開；現在如果它真的能穩穩跑 3 個小時，就意味著你可以把一個完整的模組丟給它，自己去開個會或者喝杯咖啡。

這也會逼著同賽道的 Cursor、GitHub Copilot 以及各大模型廠商加速轉向多 Agent 協同。過去大家比的是誰的模型程式碼生成質量高、上下文視窗大，但 Agent 3 看起來把競爭拉到了下一個維度：誰能讓工具鏈自動化閉環，誰能保證多步驟執行時不脫軌。

不過，這裡也有顯而易見的隱患。連續執行 3 個小時的「黑盒」開發，意味著它產生的程式碼量和邏輯分支會非常龐大。如果底層架構在第 20 分鐘就埋下了一個隱蔽的方向性錯誤，後面兩個半小時的修修補補很可能會變成「屎山程式碼」的自我膨脹。人類最終還是要去做程式碼審計，而審查 3 個小時自動生成的複雜專案，心智負擔可能比自己從頭寫還要重。它到底能不能真正交付生產級程式碼，值得大家現在去試，但上線前千萬別把安全審查給省了。