Flask 作者 Armin Ronacher 最近写了一篇关于 GPT\-6 Astra 的文章。在文章的开头，他用了一个中文词来形容自己最近对 AI Engineering 的感受：**内卷**。

现在的 AI 模型消耗着越来越多的计算和 Token，支撑它们运行的系统也越来越复杂。但这些投入不断增加之后，软件工程里的实际产出是否也在同步提升，开始变得没那么确定。

而 Astra 正好提供了一个观察样本。这个模型在 Computer Use、图像理解和复杂问题处理上的能力都很强，还有一个非常鲜明的特点：**它会持续推进任务，直到完成**。如果拿它逆向扫地机器人，这种特性可以带来相当惊艳的效果。

但放到软件开发里，这个事情就不大一样了。

## 跑了 35 小时的软件工厂

为了测试 Astra 的实际产出，Ronacher 花一个周末搭建了一个小型“软件工厂”。整个实验过程中，尽量减少人工干预，好让 Astra 可以自行管理上下文，把记录维护在 `agent-notes` 中，并派出 Subagent 执行任务。

这个设定的任务本身也相当大：修改 CPython，并尝试给 Python 加入 virtual threads 和 lexical scoping，再让 Agent 自己往下做。

这套系统最终连续运行了 35 小时，消耗约 10 亿 Token，API 原始成本约 1200 美元，产生 79 个 Commit，Agent 之间交换了约 1400 条消息，代码净增加约 7\.5 万行。直到实验被手动关停，Astra 都没有停下来的意思。

35 个小时下来，这个“软件工厂”并没有留下多少真正有价值的成果。但是这个过程中积累的大量代码和操作记录，才是这次实验的看点。

## Code Golf 风格的工具调用

当中有一个很明显的现象是 **Astra 非常喜欢用 Python 完成各种工具操作**。用 Python 操作文件本身并不奇怪，奇怪的是这些代码越来越像 Code Golf：**尽量压缩字符，用尽可能短的代码完成任务**。

比如修改 C 文件时，不使用 Harness 提供的 Patch 工具，而是临时写一段 Python，读取文件、寻找字符串、拼接代码，再写回文件。测试 Socket 行为时，也会把整段实验代码压得非常紧凑。

有时候操作链甚至会变成：Bash 启动 Python，Python 再启动 Node\.js，Node\.js 最后调用 PowerShell。这些代码能跑，也能完成当前任务。但代价是，人越来越难跟踪 Agent 的执行过程。当 Astra 放弃 Harness 提供的 Edit 工具之后，我们要想知道刚才到底改了什么，很多时候只能等操作结束，再去检查最后的 Diff。

这让我们开始思考这样一个问题：**在工具调用阶段，模型是不是越来越偏向 Token 效率？**这些临时代码本来就是一次性的，只要能完成当前任务，可读性并不会带来多少额外收益。

## 临时代码和正式代码

麻烦的是，上面这套写法并没有只停留在临时工具调用中。类似的风格开始进入真正提交到代码库的内容。

测试代码是最明显的。空格和缩进会被减少，多条语句被塞进同一行。

原文里拿两个测试做了一个简单的比较：保持 Astra 的压缩写法，与经过 `ruff format` 格式化后的版本相比，Token 数量大约能减少 **10%**。类似的情况也出现在 C、JavaScript 和 CSS 中。

随着实验的继续推进，代码中积累的东西越来越奇怪：大量的硬编码常量、用难以理解的数组索引来保存状态、不符合 CPython 项目风格的 C 代码，甚至连 Agent 自己维护的任务编号都逐渐失控。

编号最开始还是 `1、2、3、5、5a`，后来变成 `8a、8a1`，最后出现了 `8b2c2b3` 和 `8b2c2b2b checkpoint1`。一种明显的混乱正在慢慢累积。

## 一个停不下来的 Agent

Astra 另一个鲜明的特征是**对“完成任务”的执着**。只要给出的目标还没有完成，它就会继续拆任务、写代码、运行测试、提交 Commit，再尝试下一条路线。

这也是为什么这次实验最终能够持续 35 个小时。但**持续工作并不等于持续接近正确答案。**

当任务本身过大、路线逐渐失控之后，Agent 依然可以继续产生大量看起来像“进展”的工作。更多代码、更多测试、更多 Commit、更多子任务会在这个过程中不断出现。

与此同时，系统本身其实缺少一个足够明确的机制去判断：这个方向可能已经不值得继续。Ronacher 也说让模型靠这样的 Prompt 一直运行，并不算一种合理的使用方式。

如果缺少必要的监督，一个特别擅长持续推进的 Coding Agent，也可能持续扩大一条质量并不高的路线。最后，开发者需要检查的东西反而更多。

## Agent 写代码要给谁看

如果 Tool Call 里的代码主要追求 Token 效率和完成任务，那么模型训练里，到底有多少信号在奖励：**“一个人能够看懂这里发生了什么”？**

任务有没有完成、用了多少 Token、测试有没有通过，这些东西都比较容易衡量。代码是否清晰、项目风格是否统一、一个开发者几个月以后还能不能理解这段实现，是很难被压缩成几个简单的指标。

此外，从人类软件开发者的标准来看，Astra 实现的这些代码质量并不好。但如果未来一个代码库主要由 Agent 编写，也主要由 Agent 阅读，那么今天人类对“好代码”的一部分要求，会不会逐渐变得没那么重要？

「astra\-why」这篇文章最后留下的就是这种困惑。Astra 的能力没有被否定，Computer Use、视觉理解、复杂问题处理和持续执行任务，依然都很强。当 Coding Agent 越来越擅长“把任务继续做下去”，软件开发真正想优化的东西，是否也正在发生变化。

这里引用下这篇文章的一句话：这一切，确实越来越奇怪了。



Flask 作者 Armin Ronacher 最近写了一篇关于 GPT-6 Astra 的文章。在文章的开头，他用了一个中文词来形容自己最近对 AI Engineering 的感受：内卷。

当 Coding Agent 开始内卷，软件工程的标准会变吗？

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GPT-6Astra在35小时、10亿Token的软件工厂实验中展现持续任务执行能力，但产出代码质量堪忧。其CodeGolf风格工具调用追求Token效率而牺牲可读性，且Agent停不下来导致混乱累积。这引发思考：当代码主要由AI编写与阅读时，人类对"好代码"的标准是否正在改变？

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