Anthropic 这周发布了一篇很直接的文章：When AI builds itself。这不是一个普通的新模型发布，也不是 Claude 的小功能更新。它讨论的是一个更底层的变化：AI 系统正在加速 AI 系统自己的研发。Anthropic 没有说完整的 recursive self-improvement 已经到来。它说得很克制：还没有到那一步，也不一定必然发生。但信号已经很清楚：AI 不只是帮人写代码，它开始参与制造下一代 AI。
Claude 正在进入研发系统
截至 2026 年 5 月，Anthropic 合并进生产代码库的代码里，超过 80% 可以归因于 Claude。在 2025 年 2 月 Claude Code 研究预览发布前，这个比例还只是低个位数。2026 年第二季度，典型工程师每天合并的代码量，是 2024 年的 8 倍。真正重要的不是具体倍数，而是工作流变了：人类给目标，Claude 越来越多地选择方法、写代码、跑测试、查问题、再迭代。
执行正在变便宜，判断正在变贵
Anthropic 这篇文章有价值，因为它没有把问题写成简单的“AI 取代人”。AI 越来越擅长做事：写代码、跑实验、优化已知目标、快速尝试很多路径。但真正困难的是：哪些目标值得做，哪些结果可信，什么时候应该停止一条路线。当 Agent 让执行变便宜，瓶颈就会转移到审查、方向和控制。Anthropic 也提到，Claude 生成更多代码后，人类 code review 已经成为新的瓶颈。
AI 公司是第一批样本
最先被 AI 深度改造的组织，可能就是 AI 公司自己。它们有最强的模型、最密集的工程需求，也最有动力自动化自己的研发闭环。同样的模式会向外扩散：软件公司用 Agent 维护代码库，安全团队用 Agent 找漏洞、修漏洞，医药团队用 Agent 设计实验，运营团队用 Agent 监控和处理任务。问题不只是 AI 会不会影响某个岗位，而是一家公司的核心工作流会不会被 Agent 化。
Recursive self-improvement 是治理问题
Recursive self-improvement 指的是一个 AI 系统可以完全自主地设计和开发自己的继任者。这不是今天的现实。但早期组件已经出现：Agent 可以写代码、跑实验、优化系统、比较结果，并且越来越能建议下一步。更快的闭环不一定是坏事，它可能加速科学、医疗和工程。但它一定会让治理变得更重要：Agent 能访问什么、修改什么、哪些动作必须审批、哪些证据必须记录、谁有权暂停或回滚系统。
Buda 如何连接这件事
Buda 面向的就是这样一个世界：Agent 做更多执行，人类管理更多执行。Buda 的 Space 给组织一个边界。Agent 在这个边界里使用文件、会话、终端、浏览器、channels、artifacts 和任务。人类可以看到发生了什么，调整目标，审查输出，批准敏感动作，并在需要时接管。Agent 越强，公司越不需要一堆孤立聊天框。公司需要的是身份、上下文、权限、审查、审计和交接。执行正在变得充足，判断正在变成稀缺层。
你可以在 buda.im 开始构建 human-led agent workflows，也可以阅读 Buda Agent Workspace 文档。