#tdd

软件开发里有一种叫 TDD(Test-Driven Development)的方式,简单讲,就是先写好测试用例,然后再写程序。每写一部分代码就立刻跑对应的测试,看能不能通过。能通过说明实现符合预期,不通过就说明有 bug。TDD 的好处在于,它让整个研发过程可验证、可回归,也让开发变成一种持续的反馈循环。 AI 的发展其实也像是在做一场巨大的 TDD,只不过测试用例变成了数据集(Dataset)。每一次模型迭代,本质上就是在跑新的单测(Benchmark)。MMLU 测知识广度,GSM8K 测逻辑推理,HumanEval 测编程能力,AIME 和 MATH 则测严谨的数学推理。每个 leaderboard 都是一张 AI 世界的成绩单——DeepSeek 在数学推理上用 GSM8K 打出好成绩,Manus 则靠打榜多模态任务的数据集 GAIA 崭露头角。这些 Benchmark 像是模型进化的里程碑,每一代 AI 都得交卷。 2025 可以说是智能体(Agent)元年,模型不再只靠会算、会说来评估,而是要能动手。要让一个 Agent 真正好用,光靠写 Prompt、加检索、拼上下文是不够的,它得能使用工具,能执行 Python、Shell、SQL,能感知状态、理解任务依赖,更要能在反馈中调整自己的行为。评估 Agent 好不好用,也就不能只看单轮问答,而得看它能否完成一件真实的工作。 Anthropic 做的 SWE-bench 就是个典型例子,让 Agent 去修真实项目里的 Bug,看能否通过单测。OpenAI 的 MLE-bench 则更进一步,考察 Agent 在机器学习工程中的执行力,从读数据、清洗、编程、训练,到收集指标、分析再改进,形成一个完整的闭环。社区里还在探索更复杂的测试,比如 App-bench,看 Agent 是否能独立开发一个 Web 应用,从前端到后端再到部署上线;或者 Ops-bench,让它去处理运维任务,比如容器编排、日志分析、系统回滚。这些都在考验 Agent 的真实工程执行力。 AI 的进步,正在从“能思考”走向“能执行”。TDD 让软件工程可验证,而在 AI 世界,Dataset 和 Benchmark 是创新的发动机。Dataset 定义了模型学习的方向,Benchmark 则刻画了行业标准与竞争格局。 未来的竞争,不再是谁的模型更聪明,而是谁的智能体更能干活。真正厉害的 AI,不一定语义最深、参数最多,而是那个能自己规划、自己验证、自己改进的 Agent。换句话说,AI 的未来不只是更聪明的脑子,而是更靠谱的手和脚,能想、能做、还能自己查错修正,这才是“用得上”的智能。