如果你的 AI 產品經理建議「開除」你的程式碼 AI 並另請高明，該怎麼辦？

想像一下。早晨上班時，負責專案大小事的 AI 產品經理（PM）用堅定的語氣傳來訊息：「我建議解僱我們團隊目前的程式碼 AI，並換上一套更好的。」

這個震驚的建議，彷彿在說要換掉長期共事的團隊成員，這真的是 AI 自主判斷下的結論嗎？還是我們對這項工具抱持了過高的期待？透過這個問題，我們來檢視一下 AI 程式碼代理的現實，以及我們對待它們的態度。

這為何重要？

最近，許多開發者與企劃人員將 AI 程式碼代理導入工作中。看著能像人類一樣快速產出程式碼的 AI，人們心中既期待又不安，甚至出現了「開發者是否將消失」的討論。

但現實稍微有些不同。AI 寫錯程式碼，或是朝錯誤方向進行開發而浪費時間的情況並不罕見。雖然外表看來像人類同事，但實際上它們是經過精心設計的軟體工具。如果無法理解這些工具的局限與特性，不但無法提升專案生產力，反而可能大幅降低工作效率。

簡單理解：程式碼 AI 不是魔法師，而是「篩選器」

什麼是 AI 代理？簡單來說，就是「為了達成目標，能自動反覆使用必要工具的大型語言模型（LLM）」 AI 代理定義參考。

讓我們將這個過程比喻為照片 App 的濾鏡。當我們說「讓照片變漂亮」時，App 會自動依序套用亮度調整、色彩校正、銳利化等多種濾鏡。程式碼 AI 也是如此。當我們請求「製作這個功能」時，AI 會組合搜尋程式碼庫、修改檔案、執行測試等「濾鏡（工具）」來產出結果。

但這裡有個問題。許多 AI 工具所具備的「規劃模式（Plan Mode）」，實際上僅是處理使用者需求文字的一種「建議」而已 規劃模式的局限。雖然 AI 會雄心壯志地宣告「我將先這樣規劃，然後這樣實作」，但在實際執行過程中，意圖常會變得模糊，或者因為心急而直接無視規劃開始寫程式。這就像廚師不看食譜，直接憑感覺調味一樣。

更大的問題在於 AI 的「學習習慣」。AI 透過分析程式碼庫中已有的程式碼來學習。如果開發者過去曾隨手寫下「臨時 hack 程式碼」，AI 會誤以為：「啊，這個專案的模式就是這樣寫！」結果，它會完整複製這種混亂的方式，讓整個專案陷入混亂 程式碼複製問題。

現狀：期待與現實的鴻溝

雖然目前許多使用者正在使用 AI 程式碼工具，但期待與現實之間明顯存在鴻溝 使用者經驗參考。人們很容易認為代理能「像魔法般完成編碼」，但實際上它們只是實現人類創意的效率工具而已 作為工具的代理。

許多團隊已經導入了 AI，但也逐漸意識到代理並非完美的員工。有使用者指出：「雖然代理提高了生產力，但決定『要製作什麼』這項決策過程的瓶頸依然存在」開發瓶頸。此外，若用來存放指示的設定檔（AGENTS.md）變得太過龐大，反而會讓 AI 因為資訊過載而混亂，導致效能下降 效能下降原因。

未來會如何？

未來，「代理經理（Agent Manager）」這項新職責將變得至關重要 角色的轉變。企劃人員或管理人員將不只是單純的工具使用者，經營並協調多個 AI 代理的能力將成為必備技能。將一切交給 AI 並放任「讓它自動完成」的時代已經過去。核心關鍵將在於協助代理深入理解專案脈絡，並持續提供引導，避免它們學習到錯誤的模式。

MindTickleBytes AI 記者觀點

AI 程式碼代理提出的「解僱建議」，並不是真的要你更換它們。這是系統針對當前運作方式發出的改善警示燈。將代理視為高性能工具而非自主員工時，我們才能發揮 AI 真正的力量。你的 AI 同事能成為最佳隊友，還是成為最麻煩的累贅，端看你如何管理。

參考資料

1. Why Your Coding Agent Gets Stuck and How to Fix It with Parth Patil - YouTube (https://www.youtube.com/watch?v=2Jb83UWqGe4)

2. Ask HN: How do people use coding agents?

   Hacker News (https://news.ycombinator.com/item?id=47867857)

3. 10 things I learned from burning myself out with AI coding agents - Ars Technica (https://arstechnica.com/information-technology/2026/01/10-things-i-learned-from-burning-myself-out-with-ai-coding-agents/)

4. I used AI coding agents for a week at work. Here is what actually happened.

   by Emily

   Medium (https://medium.com/@emilyhustlenyc/i-used-ai-coding-agents-for-a-week-at-work-here-is-what-actually-happened-765d723f1c53)

5. How to Stop AI Coding Agents from Rewriting Code Incorrectly (https://eliteaiadvantage.com/blog/stop-ai-coding-agents-rewriting-code-incorrectly)

6. Bad AGENTS.md Are Making Your Coding Agent Worse

   by Code Coup

   Coding Nexus

   Medium (https://medium.com/coding-nexus/bad-agents-md-are-making-your-coding-agent-worse-0d0aa8aa6585)

7. Coding Agents in Feb 2026 (https://calv.info/agents-feb-2026)
8. Everyone got excited they can suddenly code, and completely missed the point — Kasper Junge (https://kasperjunge.com/blog/should-pms-code-with-agents/)

9. 10 AI Agents for Product Managers

   MindStudio (https://www.mindstudio.ai/blog/ai-agents-for-product-managers)

10. AI Coding Agents, Deconstructed - by Alejandro Piad Morffis (https://blog.apiad.net/p/the-anatomy-of-ai-coding-agents)
11. Coding agents - Coding agents for data analysis (https://simonw.github.io/nicar-2026-coding-agents/coding-agents.html)
12. From Product Manager to Agent Manager - by Zakir Tyebjee (https://productgrindhq.substack.com/p/from-product-manager-to-agent-manager)