北京
打开手机，输入一句话，一座城堡凭空出现；再输入一句，一条龙落进场景；接着骑上龙，绕着城堡飞了一圈。这是有人在 Spawn 里花几分钟试出来的操作。Spawn 是一个大型多人在线游戏环境，玩家通过给游戏内智能体 Savi 下提示词，直接改动游戏世界。
真正让人挑眉的不是这个玩法，而是 Jacob Sansbury 描述的开发方式：Spawn 现在由一群 Fable 驱动的智能体自主开发，每月消耗的 token 成本超过 300 万美元。
按 Jacob 的说法，这些智能体直接改线上代码，每小时向生产环境发布一次，因此它们自己读每一条错误、每一份 bug 报告和每一项指标。大约 60% 的工作起点是生产环境报错、Savi 的 bug 报告、日志里的异常，或者一条功能请求。
Savi 会自己提 bug。用户撞上一个，或者 Savi 在产品里撞上一个，她就把它提交上去。工单直接进到一个智能体手里，由它判断：这是真该修的 bug、是不打算修的问题，还是需要做决定的有意设计。多数情况下它会变成一次改动，在一小时内交付给那位用户，并在同一个对话里留一条消息。
这套循环的节奏被推到了极致：只要一小时没有发布，就被当作 SEV-0，也就是最严重级别的故障来处理。未发布的变化会堆积，生产环境里已有的每个问题都会拖得更久，反馈也会变慢。智能体脑子里只能装住几个小时的工作量，所以发布得比这更快，反而有助于它保持连贯。
出问题时的退路也备好了：坏掉的改动可以在 30 秒内回滚，只回滚出问题的那一处，不碰别的地方。监控或日志告警一响，就启动或唤醒负责该事件的智能体；他们还会故意弄坏东西，来验证这些恢复路径确实管用。
Jacob 说，是 Fable 5（以及后来的 5.1）让这种程度的自主成为可能。Opus 5.5 对他们来说不太够用。他们还试过让 GPT-6 Astra 去落实一次安全审查提出的修复，结果一切停摆：
- 每个功能都被禁用，并被标记为等安全修复完成后再重新打开。
- Astra 把整个产品过了一遍，用关掉功能的方式让不安全的东西变安全。
这类极端实验，正是游戏开发被看作探索当下编码智能体能力边界的好土壤的原因。对一款游戏来说，这套做法目前跑得意外地顺；至于换成出错代价更高的软件会怎样，则是另一个问题。
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