Grab利用代理式工程和感应式编程,在产品开发中寻求人工智能优势

公司旨在成为一个「人机共生组织」,实现人类与人工智能代理的协同工作

Benjamin Cher
Published Tue, May 12, 2026 · 07:00 AM
    • Grab首席技术官 Suthen Thomas 表示:“我们严格区分非正式原型设计与实际生产,以确保我们的工程标准毫不妥协。”
    • Grab首席技术官 Suthen Thomas 表示:“我们严格区分非正式原型设计与实际生产,以确保我们的工程标准毫不妥协。” 照片:GRAB

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    [新加坡] 人工智能正在协助 Grab 进行产品开发,不仅提升了工程师的生产力,也让非技术人员能够更快地推出原型进行测试。

    以该超级应用今年四月在 GrabX 产品展示会上发布的产品之一:Grab 的虚拟店长(Virtual Store Manager)为例。

    它可以通过接收闭路电视信号来「看到」并「理解」现场情况,并通过一个基于特定参数的仪表板呈现信息。

    这意味着无需再派人亲眼查看所有录像。经理或管理团队只需通过一个屏幕,便能监控整个多店网络。

    这款产品最初是一个通过「感应式编程」(vibe coding)制作的原型。感应式编程利用人工智能通过提示词生成应用程序,而无需人工编写代码。这为编程经验有限的人提供了帮助,让非程序员也能构建应用。

    虚拟店长的创造者 Muhammad Hanif Naufal Eka Wiratama 并非软件工程师,但他能够迅速将自己的想法转化为原型,而无需与工程团队反复沟通。

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    Grab首席技术官 Suthen Thomas 表示,这正是感应式编程对产品开发流程产生最大影响之处。

    Thomas 告诉《商业时报》(The Business Times):“我们使用它的方式,就像设计师使用高保真模型一样,目的是快速将产品交到用户手中,观察他们的实际行为,而不是直接询问他们想要什么。”

    高保真原型是一种接近最终产品的版本,包含完整的视觉设计细节和内容。

    不过,Thomas 很快补充道,尽管一个产品或项目可能始于一个感应式编程原型,但这仅仅是解决问题的起点,而非工程工作的本身。

    对于软件工程工作而言,代码需要经过更周密的思考和精心的设计,包括它如何与其他后端系统交互,以及其内在逻辑如何运作。而一个由人工智能编写的感应式编程原型则无需考虑这些因素。

    Thomas 将感应式编程比作「给汽车接上电线强行启动,它能让你动起来,但你不会用它进行大规模驾驶」。

    要构建一个能够超越初始测试阶段的产品或功能,需要严谨的工程方法。在此,代码的上下文、架构、测试和验证对于确保其可扩展性和可维护性至关重要。

    Thomas 表示:“我们严格区分非正式原型设计与实际生产,以确保我们的工程标准毫不妥协。”

    代理式工程与迈向「人机共生组织」之路

    在工程方面,Grab 希望人工智能代理与人类采用一种名为「代理式工程」(agentic engineering)的产品开发方法进行协同工作。

    Thomas 表示,这是 Grab 成为「人机共生组织」(cyborganisation)愿景的一部分,在这个组织中,人类与人工智能代理将无缝协作,共同创造价值。

    这个概念源于科幻小说中的「赛博格」(cyborg),即半机械人,它将技术部件与有机体融合在一起,从而创造出一个更强大、更有能力的实体。

    在代理式工程中,任务被委派给人工智能代理执行,然后由人类审查其产出,而不是让人类与人工智能助手共同编程。

    Thomas 说:“如今,工程师能够将更高级别的任务或目标分配给人工智能代理,而代理可能需要几分钟或几小时来完成。人类只需在最后介入,检查完成的工作即可。”

    过程并非一帆风顺

    Thomas 简述道,Grab 在 2024 年暂停了部分日常业务活动,以在全公司范围内开展首次生成式人工智能技能提升和实验活动。

    这场为期九周的活动是公司大力投资人才举措的一部分,旨在通过实践经验、内部研讨会和社群引导的人工智能学习来保持这一势头。

    这项投资取得了回报,超过 90% 的工程师每天都在使用人工智能编程工具。

    生产力也得到了提升,每位工程师的合并请求(merge request)增加了约 40%——该请求指将代码集成到应用程序中,其增加意味着应用程序的完成速度更快——开发时间也缩短了 20% 到 30%。

    至于非工程团队,Thomas 表示他们也没有掉队,越来越多的团队成员开始使用人工智能来自动化任务和工作流程。

    他说:“从长远来看,这将倍增我们的工程带宽,从而为我们在东南亚的用户和合作伙伴创造更多可能性。”

    人工智能将加速工作进程

    Thomas 补充道,人工智能并非一个附加功能,而是 Grab 构建其产品和功能所依赖的基础。

    他解释说,来自超过 200 亿次出行和订单的数据,以及实时信号,让 Grab 在感知、预测和应对东南亚复杂运营环境方面具备了优势。

    在工作中使用人工智能也存在一些挑战,他警告要警惕「偏差常态化」(normalisation of deviance)——一个在「挑战者」号航天飞机灾难后提出的概念。它指的是对规则的偏离在文化上被常态化。

    在工程领域,随着人工智能辅助工作的速度和数量不断增加,Thomas 正在密切关注工程标准可能受到的任何侵蚀。考虑到 Grab 在东南亚的运营规模,这一点尤为重要。

    他补充道:“你的构建速度越快,围绕你所接受成果的纪律就越重要。”

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