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Latent Space

PR成本從80美元砍到20美元，不是換模型，是把工廠寫成代碼

Warp把內部軟件工廠整個定義成代碼並接入觀測閉環後，靠「觀察-測量-調優」把每個PR成本從80美元壓到15到20美元，PR吞吐同時提升40%。

軟件工廠agent編排企業AI平臺成本優化coding agent
講清了軟件工廠該拆成哪幾層技術棧，並給出Warp自己調優agent系統前後的真實成本和吞吐數字，可供團隊對照自查，而不只是一套產品話術。

核心論點 · 點時間戳可跳到原聲

2:03

軟件工廠不是隨手拼自動化

Zach說大多數公司找過來時，已經把「用agent多寫了點代碼」就稱作內部軟件工廠，這是一種誤解。他的定義是：一個在雲端運行的agentic系統，團隊要明確定義各類agent在構建產品過程中的角色，系統有一定自主性，並且必須是可測量、可基準測試、形成閉環的東西，團隊可以隨時間調優並建立信心。

— Zach Lloyd
4:10

工廠必須用代碼定義

針對「買了工具就能出money machine」的誤解，Zach強調軟件工廠要落成具體、可運行的東西：用一份YAML文件定義有哪些repo、哪些MCP集成、哪些技能，整套workflow像Terraform一樣聲明式寫在代碼裡，這樣才能版本化、拉分支測試、隨時回滾，而不是一堆鬆散的自動化拼湊。

— Zach Lloyd
6:15

所有agent對話必須匯到一處

無論任務從Slack、linear還是GitHub發起，都要先進入同一個系統觸發預定義workflow。這樣才能拿到跨團隊agent工作的完整trace,包括computer use截圖和每一步編排細節。Zach指出今天大多數公司做不到這點，因為工程師各自在本地終端用cloud code或codex,數據完全分散。

— Zach Lloyd
14:36

agent會給工廠定義提PR改自己

因為工廠定義本身就是代碼，Warp的自我改進agent會分析歷史失敗案例——例如發現54個案例裡triage agent本該拆出子agent去調查卻沒有——然後直接對工廠定義文件發起pull request來改進流程。這是一個完整的學習閉環，但Zach坦言還沒做到「回放歷史任務驗證這個改動真的有效」這一步，屬於下一步要補的能力。

— Zach Lloyd
16:41

benchmark要同時換模型和換harness

Zach認為不能只比模型，還要比harness(執行框架)。Warp允許把同一批真實任務用不同模型搭配不同harness(自家的、cloud code、codex、Pi)重新跑一遍，畫出成本-正確率曲線，得到針對自己業務場景而非公開榜單的結果，再把這個結果喂進模型/harness路由策略。

— Zach Lloyd
23:51

調優讓每PR成本降了四分之三

Warp自己用這套體系調優：一開始因為濫用Opus、triage用了算力過高的模型、子agent拆分過細，每個PR要花80美元；調優後降到15到20美元左右。同時過去一個月PR吞吐量提升40%,revert率沒有上升，Zach把這當作「觀察-測量-調優」方法論真正見效的證據。

— Zach Lloyd
26:58

五到十個工程師以下別碰這套東西

被問到誰真正需要這套平臺，Zach明確劃線：幾個人的小團隊直接訂閱Cloud Code或Codex就夠了，上這套系統反而是overkill;真正划算的門檻大約是5到10名工程師起步，公司越大越需要，但實施複雜度也隨規模增長，10到100人的成長期公司如果本來就用Slack、linear這類「happy stack」反而能自助式接入。

— Zach Lloyd
31:07

有公司在輪換200個賬號湊訂閱

談到最硬的反對意見，Zach說有些小公司很想要這套系統，卻還在靠輪換一堆200美元訂閱賬號湊用量，因為按API計費比訂閱貴5到50倍；他坦言不確定這種輪換訂閱的做法算不算違反服務條款，但承認這確實是目前最便宜的方式，只是不可規模化，公司規模一大就做不了了。

— Zach Lloyd
33:13

不做token轉賣，因為打不過訂閱經濟

Zach說Warp不想做純coding agent生意，因為訂閱補貼力度太大(200美元訂閱約等於8000美元API額度),純按API計費的競爭者根本打不過。Cursor的解法是轉型做模型實驗室，Warp則選擇做agent優化和生產力平臺，刻意不在這個戰場上競爭。

— Zach Lloyd

原話 · 已逐字校驗

you should actually think of a software factory as a very specific thing. Like you should define your factory in code.

你應該把軟件工廠當成一件非常具體的事情，你應該用代碼來定義你的工廠。

Zach Lloyd4:10

because you have your whole factory defined as code and these are coding agents, they can essentially make a pull request against the factory definition to try to improve the factory itself.

因為你的整個工廠是用代碼定義的，而這些又是coding agent,它們基本上可以針對工廠定義本身發起一個pull request,來嘗試改進工廠本身。

Zach Lloyd15:36

you're getting out of the realm of guessing and you're getting into what we call factory engineering, where it's like you are taking a real engineering mindset.

你從靠猜測的領域走出來，進入我們所說的「工廠工程」,也就是你真正用上了工程思維。

Zach Lloyd18:50

when we first started using the factory approach, it was costing us about $80 per PR because we were using like Opus where we shouldn't have.

我們剛開始用工廠這套方法的時候，每個PR大概要花80美元，因為我們在不該用Opus的地方用了Opus。

Zach Lloyd23:51

that is between five to fifty times more expensive than just getting a whole bunch of subs

這比直接買一大堆訂閱要貴5到50倍。

Zach Lloyd31:07

you can't you can't build a competitive coding agent on top of a thing that costs so much more money and like that's just the reality

你沒法在一個成本高出這麼多的東西之上做出一個有競爭力的coding agent,這就是現實。

Zach Lloyd32:07

we're not trying to pitch like a token reselling product we're trying to pitch basically in you know a coding agent optimization platform and a coding agent like productivity platform

我們不是想賣一個token轉賣的產品，我們想賣的基本上是一個coding agent優化平臺，以及一個coding agent生產力平臺。

Zach Lloyd33:13

數字與實體

調優前每PR成本約80美元23:51
調優後每PR成本約15-20美元23:51
PR吞吐量環比提升40%24:55
GPT-5.6-Sol 任務正確率/平均成本95%正確，平均6美元17:45
GLM-5.3-Flash 任務正確率/平均成本93%正確，平均2美元17:45
200美元訂閱約等於的API額度約8000美元32:07
按量API計費相對訂閱的成本倍數5到50倍31:07

術語

software factory軟件工廠
用代碼聲明的agentic系統，按預定義workflow自動構建產品的閉環平臺
harness執行框架
coding agent實際運行所依賴的工具/編排層，可替換不同廠商實現
scorers / online evals在線評分器
用LLM作裁判，對歷史agent運行結果自動打分找失敗模式的機制
factory engineering工廠工程
把優化agent系統本身當成一門工程學科，靠測量和調優而非憑感覺
ADLC/SDLC智能體/軟件開發生命週期
把傳統軟件開發流程的各階段換成由agent驅動的版本

收聽指南

誰該聽

正在搭建公司內部agent編程平臺的CTO、platform/devx團隊，以及想了解企業級coding agent基礎設施該長什麼樣的工程負責人。

可跳過

開頭關於AIE Code大會的宣傳片段(0:00-1:02)可以跳過。