大家好，我是孟健。
90%的程序员已经在用 AI 写代码了，但 90%的人还停留在"让 AI 补全下一行"。
这不是我说的。Google Chrome 团队的 Addy Osmani，两天前在 O'Reilly 发了一篇长文，标题很直接：《Conductors to Orchestrators: The Future of Agentic Coding》------从指挥者到编排者。
这篇文章让我特别有共鸣，因为他描述的"编排者"模式，就是我过去三个月一直在干的事。
今天拆给你听。
01 大多数人用 AI 写代码的方式，已经落后了
先说现状。
GitHub Copilot 现在生成开发者 46%的代码，90%的世界 500 强在用。谷歌 CEO 皮查伊公开说，谷歌超过 30%的新代码由 AI 生成。亚马逊更狠------79%的 AI 生成代码直接通过了人工审查，不用改。
数据摆在这，AI 写代码已经不是趋势，是事实。
但问题是：大部分人用 AI 的方式，还停留在 Addy 说的"Conductor"模式------你打一个字，AI 补一行。你问一句，AI 答一句。你是指挥，AI 是演奏者。一次只能指挥一个人。
这就像你有一个超强的实习生，但你每句话都要盯着他写，写完检查，检查完再说下一句。效率提升？有。革命性？远远谈不上。
02 Addy Osmani 的核心判断：从 Conductor 到 Orchestrator
Addy 把 AI 辅助编程分成了两个阶段：
第一阶段：Conductor（指挥者）
你和一个 AI 实时协作。你说，它做。你不说，它就停。
典型工具：Cursor 的 Tab 补全、Claude Code 的 CLI 模式、Gemini CLI。
特点：同步、一次一个、人类全程在场。
第二阶段：Orchestrator（编排者）
你同时管理一支 AI 团队。给任务、分工、放手让它们自己干，干完了你来审。
典型工具：GitHub Copilot coding agent、Google Jules、OpenAI Codex、Cursor 2.0 background agents、Claude Code for web。
特点：异步、多个并行、人类只在开头和结尾介入。
一个是你在手把手教实习生，一个是你在当技术总监调度整个团队。
这个区别有多大？Addy 举了个例子：
假设你要做一个新功能，涉及前端、后端和测试。
Conductor 模式：你先跟 AI 一起写后端，写完写前端，写完写测试。全程你在场，一步步来。
Orchestrator 模式：你把后端分给 Agent A，前端分给 Agent B，测试分给 Agent C。三个同时开干，你去喝杯咖啡。回来时三个 PR 已经在等你 review 了。
同样的功能，一个串行，一个 并行 。差距不是快一点，是量级的差别。
03 这些工具，已经在做了
这不是 PPT，现在就有工具在做这件事：
GitHub Copilot coding agent：你把一个 issue 分配给 Copilot，它自动开分支、写代码、跑测试、开 PR。你只需要 review。
Google Jules：自治编程 Agent，克隆你的整个仓库到云端 VM，理解意图后自主完成任务，做完给你提 PR。
OpenAI Codex：云端 Agent，支持多任务并行。你甚至可以在手机上发任务，它在云端执行，完成后通知你。
Cursor 2.0 background agents：可以同时生成多个后台 Agent，一个改 UI，一个优化后端，一个修测试，互不干扰。
Conductor（Melty Labs 的工具）：专门做多 Agent 编排，每个 Agent 有独立的 Git worktree，防止冲突。
还有 Claude Squad，开源项目，在终端里同时跑多个 Claude Code 实例，用 tmux 分屏并行工作。
一年前这些东西一个都没有。现在全都有了，而且在快速迭代。
04 我的实际体验：用 OpenClaw 跑多 Agent 协作
看到 Addy 的文章，我第一反应是------这不就是我在 OpenClaw 上干的事吗？
我现在的工作方式：
-
小墨（主 Agent）：总管协调，处理日常事务
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墨笔（内容 Agent）：写文章、写视频脚本、写推文
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墨风（增长 Agent）：SEO 分析、关键词研究、流量数据
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墨影（设计 Agent）：生成配图、设计素材
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墨媒（运营 Agent）：视频号运营、选题推送、发布管理
5 个 Agent，各有分工，通过 sessions_send 互相通信。
举个真实场景：
我说"做一期视频号"。墨媒负责选题推送，我选完后墨笔开始写旁白文案、生成 TTS 语音、用 Remotion 渲染视频。同时墨影可以生成封面。完成后推到字流，等我确认发布。
从选题到成片，全程自动化，我只需要在关键节点做决策。
这就是 Addy 说的 Orchestrator 模式------我不写代码，不剪视频，不做设计。我定义任务、分配角色、审核产出。
before vs after:
| 以前（手动） | 现在（多 Agent 编排） | |
|---|---|---|
| 一篇公号文章 | 写稿 3 小时+配图 1 小时+排版 30 分钟 | 定选题 5 分钟+审稿 15 分钟 |
| 一条视频号 | 写脚本+录音+剪辑=半天 | 确认选题+审核成片=15 分钟 |
| SEO 关键词研究 | 手动搜+整理=2 小时 | 下指令+看报告=10 分钟 |
我的产出没有下降。我的参与时间下降了 80%。
05 编排者需要什么能力？
Addy 在文章里提了一个很关键的判断：
"Your effectiveness will depend on how well you can break down tasks, communicate requirements to AI, and verify the results."
你的效能取决于三件事：拆解任务的能力、描述需求的能力、验证结果的能力。
这三个能力，跟写代码完全不同。
写代码考验的是实现力。编排 AI 考验的是判断力。
什么该拆成独立任务？什么必须串行不能并行？Agent 之间怎么传递上下文？产出怎么验收？出了问题怎么回溯？
这是技术总监的思维方式，不是码农的。
说白了，Orchestrator 模式要求你具备的是架构能力和管理能力，而不是编码能力。
这对很多纯写代码的程序员来说，可能不是好消息。但对懂业务、懂架构、能拆解问题的人来说，这是巨大的红利。
06 Conductor 和 Orchestrator 会长期共存
Addy 很清醒地指出：这两个模式不是替代关系，是共存关系。
你可能上午在 Cursor 里跟 AI pair 一个算法难题（Conductor 模式），下午派 3 个 Agent 去处理不同的 feature 分支（Orchestrator 模式）。
关键不是"只用一种"，而是知道什么时候用哪种。
简单、明确、不需要太多上下文的任务 → 分给 Agent 自治完成。
复杂、模糊、需要反复讨论的任务 → 自己跟 AI 一对一聊。
这就像真正的技术 Leader：琐碎的任务交给团队，核心架构自己盯。
07 给程序员的一句话
Addy 文章的最后一部分畅想了"AI 团队"的未来：专门的规划 Agent、编码 Agent、测试 Agent、安全 Agent、运维 Agent......组成完整的软件开发流水线。
这个未来可能比你想的要近。
我的建议很简单：
现在就开始练习"编排"这件事。
不管你用什么工具------Claude Code、Cursor、Copilot、OpenClaw------试着从"一次跟一个 AI 对话"，升级到"同时给多个 AI 分配任务"。
练习拆解需求。练习写清楚的任务描述。练习审核 AI 的产出而不是自己动手改。
因为未来的高薪程序员，不是代码写得最快的那个，是 AI 编排得最好的那个。
从 Conductor 到 Orchestrator，这条路每个程序员都要走。早走的人，先到。
参考原文：Addy Osmani《Conductors to Orchestrators: The Future of Agentic Coding》，O'Reilly，2026 年 2 月 13 日发表
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