Thoughtworks 在欧洲举办了第二届软件开发未来峰会，展示了从对新兴人工智能技术的犹豫转向信心。参与者现已在生产环境中积极采用代理式开发（agentic development），超越了理论探讨。这种快速演变体现在“驾驭工程”（harness engineering）等新概念的涌现以及对 token 成本的担忧上。关于在人工智能时代软件架构与设计重要性的关键辩论仍在继续。一种假设认为，人工智能的“银河大脑”（galaxy brain）可能使传统架构变得过时。相反，认为人工智能受益于以人为中心的代码质量（如模块化、良好的命名）的观点依然存在。通过 token 成本衡量设计质量并观察其长期影响，正成为新兴观点。3GL 语言的历史成功凸显了可理解性与计算能力之间的平衡，而当前的人工智能模型是首个真正关注代码质量的模型。通过“机械共情”（mechanical sympathy）理解大语言模型（LLMs）对于有效使用至关重要。提议的工作流程包括：待办事项故事（backlog stories）、代理讨论、用于规范的架构决策记录（ADR）、任务生成以及代理完成。需要为代理通信提供抽象层，而关于大语言模型输出中重复代码和关注点混入的担忧依然存在。人工智能模型会放大现有代码问题，因此稳健的设计是应对人工智能依赖以及潜在成本上升或访问中断的避险措施。人工智能的伦理考量，包括数据来源及潜在危害（如技能退化），已被讨论。然而，结论是：与人工智能互动并致力于改进它，比 outright 拒绝更具实际效益。滥用数字千年版权法（DMCA）声明以移除内容，以及人工智能 token 使用成本不断攀升，是当前显著问题。企业正在探索缓解这些成本的方法，包括使用能力较弱的模型或制定成本控制策略。最后，强调了《独立宣言》的历史背景及其激进影响，突出了理解历史文献的重要性。