高盛已悄然将华尔街的最大科技押注之一变成了一项关于软件工程未来的实际试验。该行在其技术部门内部部署Goldman Sachs Devin AI工具，是大型金融机构将真实生产工作交给自主编码代理（而不仅仅是提供代码片段建议的聊天助手）的最清晰案例之一。根据首席信息官 Marco Argenti 的说法，早期结果表明，这仅仅是个开始。
Summary
要点总结
- 高盛于 2025 年在其技术部门部署了由初创公司 Cognition 构建的代理型 AI 软件工程师 Devin。
- Devin 与大约 12,000 名人类工程师并肩工作，可自主完成项目的范围界定、编码、测试和调试。
- 首席信息官 Marco Argenti 表示，Devin 的表现是该行此前使用的 AI 工具的三到四倍。
- 一家具备该技术的机构，其修复每个漏洞的时间从 30 分钟降至 1.5 分钟。
- 高盛计划在 2026 年将 Anthropic 的 Claude 引入交易、交易处理和客户开户等领域。
- 分析师估计，多达 20 万个美国银行业岗位（其中许多由初级开发人员担任）可能面临风险。
高盛部署代理型 AI 软件工程师 Devin
高盛成为首家让虚拟软件工程师参与真实生产任务（而非孤立试点项目）的大型银行。2025 年，该行在其技术部门部署了由AI 初创公司 Cognition构建的工具 Devin，让数百个 AI 代理与其约 12,000 名人类工程师和开发人员并肩工作。
与此前银行已经试验过的 AI 编码工具相比，其区别在于自主性。Devin 不只是按提示生成代码。它可以在高盛现有 IT 基础设施中独立运行，同时与人类团队协同工作。这一区别很重要，因为它改变了 AI 实际需要负责的内容。
Devin 的自主能力
与其说是简单地按照给定指令写代码，不如说Devin被设计为能够自行界定一个工程项目的完整需求。它编写代码、进行测试、将成果提交给人类审核，然后根据需要进行修改或修复漏洞。这种端到端的工作流程，是代理型系统与传统 AI 编码助手的根本区别。
初始部署及与人类团队的整合
高盛对该技术的使用始于对遗留架构的现代化改造——这是一个定义清晰且易于衡量的问题。但很快就显而易见，Devin 的用途远远超出了这一起点，这促使该行扩大代理型 AI 在其工程运营中的部署范围和方式。
代理型 AI 带来的生产力提升与技术影响
高盛这项试验背后的数据表明，产出出现了有意义的跃升，而不仅仅是边际改进。Argenti 在接受 CNBC 采访时表示，Devin “就像一名新员工”，预计其生产力是高盛此前使用的 AI 工具的三到四倍。
相较以往 AI 工具报告的 3–4 倍生产力提升
高盛尚未公布其自身部署的详细统计数据，但 Cognition 在 2025 年底对其客户群进行的一次性能评估，为可能性提供了一个窗口。据报道，一家大型机构通过使用 Devin 修复代码中的安全问题，节省了 5% 至 10% 的开发时间。
漏洞修复时间的缩短
对于另一位客户，Cognition 的评估发现，与单独由人类开发人员处理相比，修复每个漏洞所需时间从 30 分钟降至仅 1.5 分钟。该系统的表现也会随着使用而提升：在人类审查者无需进行重大重构就接受的拉取请求比例，随着时间推移从约三分之一上升到大约三分之二。这一轨迹之所以重要，是因为它表明该技术在嵌入工作流程的时间越长，就越可靠，而不仅仅是在上线时更强大。
重要性在于：对于高盛这样规模的银行来说，在数以千计的工程任务中，将常规漏洞修复时间缩短几分钟，会在技术预算和时间表的规划方式上累积成实质性的变化。
高盛的扩展计划与更广泛的 AI 整合
在这些结果的鼓舞下，高盛正在将其代理型 AI 的应用范围从代码领域大幅扩展。2026 年，该行计划采用 Anthropic 的 Claude 来处理涉及交易和交易处理的工作，以及客户审查和开户，将代理型自动化扩展到更贴近其核心金融业务的职能中。
在交易、交易处理和开户中采用 Anthropic 的 Claude
Argenti 在接受《财富》杂志采访时表示，他已经改变了衡量该技术影响的方式。他不再统计有多少员工在使用 AI 工具，而是关注创意转化为原型、再到可运行生产模型的速度，并将这一转变描述为该行具备了“3D 打印软件”的能力。将高盛对Devin AI和 Claude 的部署，从采用率指标转向交付速度的重塑，表明代理型系统已成为该行工程战略的核心。
劳动力影响与人才培养挑战
高盛在 AI 推进中最明显的紧张关系并非技术层面，而是人。Argenti 一直将代理型自动化定位为一种工具，用于解放人力去从事更高价值的工作，而不是直接取代他们。但这种表述并未平息争论。
首席信息官对 AI 作为人类增强工具的看法
Argenti 的立场是，自动化会将人类注意力转向更有价值的问题，而不是完全消除对人的需求。这一观点在整个银行业中广为呼应，因为各家公司试图在不惊动自身员工的前提下，为其大规模 AI 投资寻找合理性。
岗位流失预估与对初级开发者人才管道的风险
包括彭博情报分析师在内的研究人员则持不同观点。他们估计，随着代理型 AI 接手曾用于培训职业早期工程师的任务，美国银行业可能会失去多达 20 万个岗位，其中包括许多由初级开发人员担任的职位。这一估计提出了一个尖锐的问题：如果初级编码岗位消失，那么未来那些将主导金融服务业重大项目和部署的高级开发者，又将从何而来？
高盛首席执行官 David Solomon 已经谈到要限制员工总数，而 Argenti 本人也预计，由 AI 驱动的裁员将从 IT 工程扩展到其他部门。两位高管都尚未对这一人才管道问题给出明确答案。
Cognition 自身对客户部署情况的评估发现了一个颇具启示性的局限：在理解代码方面，Devin 的表现相当于一名高级开发者，但在执行层面，尤其是在目标模糊或定义宽泛的任务上，其行为更像一名初级员工。这一差距强化了一个事实：在部署代理型系统时，良好界定且结构清晰的指令仍然至关重要；对于任何有意将模糊工作交给 AI 的组织而言，这也是一面警示旗。
重要性在于：正是那些让代理型 AI 对银行极具吸引力的效率提升，最有可能掏空传统上用于培养未来高级工程师的入门级岗位。这种紧张关系远远超出高盛，延伸到任何正在大规模采用此类自动化的行业。
常见问题
什么是 Devin，它在高盛如何运作？
Devin 是高盛于 2025 年部署的一名代理型 AI 软件工程师，能够在该行的 IT 基础设施内自主完成软件项目的范围界定、编码、测试和调试。
Devin 实现了多大程度的生产力提升？
高盛的首席信息官报告称，Devin 的预期生产力是该行此前使用的 AI 工具的三到四倍。
代理型 AI 可能对银行业岗位产生什么影响？
美国多达 20 万个银行业岗位，尤其是初级开发人员岗位，可能因 AI 自动化而流失，从而对未来劳动力人才管道构成风险。
高盛如何看待 AI 在职场中的角色？
该行首席信息官认为，代理型 AI 是一种增强人类工作的工具，可以让员工从事更高价值的任务，尽管岗位被取代的担忧仍然十分突出。
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