高盛将自主编程智能体Devin投入生产环境，推动AI从辅助走向任务闭环

高盛技术部门全面启用Devin，开启AI编程新阶段 高盛已将Cognition开发的自主编程智能体Devin正式部署至内部技术部门，进入真实生产环境。该智能体不再仅用于生成零散代码片段，而是深度嵌入日常开发流程，与约1.2万名工程师协同工作。数百个Devin实例已在各技术团队中常态化运行，承担从需求理解、编码实现、自动化测试到提交人工审核的完整任务链环节，并能在反馈后主动迭代修复问题。 能力跃迁：从代码生成到任务闭环 与传统AI代码助手相比，Devin的核心突破在于其端到端自主性——它可直接在高盛既有IT基础设施中执行任务，无需人工逐行干预或拆解指令。其工作流覆盖需求梳理、模块开发、单元测试、版本提交及缺陷响应全过程。这种能力标志着AI在软件工程中的角色，已由“辅助提效工具”转向“可交付价值的协作单元”。 实测效率显著提升，可靠性随使用持续增强 据高盛首席信息官Marco Argenti介绍，Devin的实际产出效能相当于一名经过基础培训的新入职工程师，整体效率达此前内部AI工具的3至4倍。第三方复盘数据显示：某大型机构应用Devin处理代码安全问题后，开发周期缩短5%–10%；单个漏洞修复平均耗时从30分钟压缩至1.5分钟；经人工审核后无需大幅重写的代码提交占比，由约33%提升至约67%。这些结果印证了自主智能体在真实工作流中具备持续进化能力，而非一次性性能表现。 AI正成为交付基础设施，而非临时插件 高盛对AI的定位已发生根本转变。Argenti强调，当前关注焦点不再是“多少人用了AI”，而是“一个想法从提出到上线的速度”。该行计划于2026年引入Anthropic的Claude模型，进一步拓展至交易执行、结算对账、客户尽职调查及开户审核等核心业务流程。AI正被视作支撑全业务交付节奏的技术底座，其部署逻辑更接近云平台或数据库——按需调用、统一治理、持续演进。 岗位结构面临重构，人才发展路径亟待调整 随着Devin承担大量初级开发任务，一线工程团队的工作重心正加速上移。Argenti指出，重复性编码、基础测试与常规缺陷修复等环节正逐步由AI接管，释放人力投入架构设计、系统优化与跨域协同等高阶活动。但这也引发结构性隐忧：若初级岗位持续缩减，工程师成长所需的实践阶梯可能弱化。值得注意的是，Cognition的实操反馈显示，Devin在代码理解能力上接近资深开发者，但在目标模糊、边界不清的任务中表现趋近初级水平——这表明，清晰的任务定义与人类主导的目标校准，仍是AI规模化落地的前提条件。