最近，Linus Torvalds 在调试一个 Intel Xe GPU 驱动问题时，经历了一场被他自己称为“debug session from hell”的漫长排查。最终的修复简单得有些不可思议：把一处 round_up() 改成 round_down()。但为了找到这一行代码，他前后添加了 24 个调试 patch，启动了 18 次 kernel。其中大量繁琐工作，都是在 AI 的帮助下完成的。
这个故事最有意思的地方并不是“AI 帮 Linus 修复了 Linux Kernel Bug”，而是 AI 在过程中数次想要放弃。它曾明确告诉 Linus，这个问题“impossible and unsolvable”，建议停止继续调查。Linus 没有接受这个判断。在他的坚持下，AI 虽然数次认为问题已经无法解决，却仍然忠实地执行新的任务，最终和他一起找到了那个只需要修改一行代码的原因。
这其实很好地展现了现阶段人与 AI 之间一种颇为微妙的关系。随着 Agent 能力不断增强，我们已经可以把越来越完整的工作交给 AI：阅读代码、提出假设、编写调试工具、执行验证，甚至根据新的结果不断调整下一步行动。过去需要开发者亲自完成的大量重复劳动正在被压缩，人也因此逐渐从具体的执行过程中抽离出来。
但这并不意味着人的作用正在以同样的速度缩小。恰恰相反，当 AI 开始参与分析、提出建议，甚至给出“这个问题无法解决”这样的判断时，人真正需要承担的职责反而变得更加清晰：决定什么值得做，判断什么时候应该相信 AI，又在什么时候拒绝它的结论。
尽管并非所有人类的坚持都会获得类似本次的圆满结果，但有时候，再坚持一下的理由，至少不应该被 AI 的一句“不可能”轻易抹去。
原创
从使用 AI 到委托 AI：我的一些思考
当一项工作已经有明确目标、边界和验收要求时，怎样把它真正交给 AI？Agent 能完成的工作越复杂，这个问题就越突出。模型的输出存在波动；上下文变长后，目标和规则可能逐渐淡化；拆进多个上下文，又会带来信息损失和交接偏移。让另一个模型复核，也不意味着结果一定会自然收敛。这些问题最终指向同一个词：可委托性。
本文是我对 AI 可委托性的一些思考：执行范围是否稳定，结果能否被信任，投入是否可以预期，以及什么时候需要人介入。相比追求某一次执行的最好结果，我更关心如何通过明确边界、验收标准、外置的权威记录以及合理的人机分工，让 Agent 在更长、更复杂的任务中保持稳定，并让失败能够被发现和纠正。文章最后也结合我目前使用的 Task-Driven 工作流，展示这些原则如何落实到实际的 AI 开发过程中。
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