agent 合并率不是生产力

我花了两天试了一下 AI coding agent 在内部小仓里提 PR。准备很简单，挑一个昇腾算子融合相关的小仓库，里面只有几个 pass 和单测，先把 agent 能访问的分支锁成 dev，再给它一句任务，把 reshape 前后的 shape 检查补到单测里。这里说的 coding agent 要能自己读仓库、改代码、跑测试、最后开 PR，也就是合并请求。它跟补全插件不同。

上手阶段，Claude Code 的表现最像编译器。它先列文件，再找测试入口，改完还会补一个边界 case。Codex 更偏云端，丢任务后我隔了十几分钟才看结果，适合并行，但沙箱限制让我没法直接跑本地 910B 环境，只能让它改 CPU 可跑的逻辑。Devin 我没真跑满，只拿论文数据对照，约十一万个 GitHub PR 的统计里，Claude 合并概率大约 84%，Codex 74%，Devin 43%，人类基线 85%。这个数乍看很爽，细看有点空。

踩坑比惊喜多。第一个坑是合并率会奖励安全 PR。文档、注释、简单单测容易过，新功能、复杂 IR 改写容易被打回。IR 就是编译器中间的代码表示。素材里也提到，文档类任务接受率约 82%，新功能约 66%。第二个坑是合并率跟回滚率是两回事，某份统计里 Devin 和 Cursor 的回滚/千次合并明显更高。我这边让 agent 改一个 pattern match 规则，它为了过测试把判断条件放宽了，CI 绿了，PR 也合了，但真跑模型时多触发一次 fallback，性能掉了一截。我第一反应是这个算子融合了吗，还是只把几个 if 拼一起。这就像只看图匹配率，不看内存带宽瓶颈。

结论是看情况。适合把 agent 当机械劳动清道夫，补单测、整理接口注释、做低风险重构。不适合直接当资深 reviewer，尤其涉及算子融合、IR pass 顺序、设备边界这类需要全局判断的事。合并率只能说明它提交的 PR 少惹事，不说明它真的理解工程。往后看，agent 会先从 PR 数量上压垮 reviewer。会改代码的模型会越来越多，更稀缺的是能把任务拆成可验证、可回滚、可重放的中间层。

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📌 本文编译自 Hacker News，原文 https://arxiv.org/abs/2607.21832

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