报道介绍了查尔姆斯理工大学与沃尔沃研究团队提出的“半可信执行栈”模型，该模型由六个环节组成：经典代码、提示词与自然语言规范、智能体工作流编排、控制系统、运营组织逻辑、社会与制度适配。作者认为 AI 智能体不会让软件工程师失业，反而会把工程关注点从传统代码和提示词扩展到智能体编排、安全与控制、以及组织和制度层面的决策流程；目前第五环（决策流程）和第六环（社会制度适配）仍存在明显短板。研究还指出 AI 并不需要达到顶尖学者水平即可带来大规模价值，但其“幻觉”问题凸显了测试、监控与人为监督的重要性，表明人类在未来依然有重要作用。
4 月 26 日消息，据科技媒体 The Decoder 今天报道，查尔姆斯理工大学、沃尔沃集团研究团队最近在一篇论文指出，AI 智能体并不会让软件工程师失业。反而还可以通过“半可信执行栈”扩展工作范围。
据报道，研究团队首先提出了一个由六环组成的“半可信执行栈”（semi-executable stack）模型，将传统代码向外延伸，触达欧盟 AI 法案等社会因素。
论文中的“半可信执行栈”由六个环组成：经典代码、提示词和自然语言规范、智能体工作流编排、控制系统、运营组织逻辑、社会与制度适配。
目前，软件工程师主要在经典代码（IT之家注：第一环）、提示词（第二环）工作；而智能体工作流（第三环）、安全围栏（第四环）和决策流程（第五环）正在成为高优先级工程对象；社会制度适配（第六环）则决定 AI 的实际执行。
研究者认为，目前 AI 智能体最大的漏洞集中在第五环和第六环，人们已经写了几十年代码，但 AI 决策、制度适配等宏观流程仍然缺失，大多数研究仍然集中在修复错误、测试 AI 等。
学者表示，AI 不需要拥有顶尖人类学者的水平，只需要够用就行。大量部署 AI 带来的价值高于部分顶级专家。
此外，研究人员并没有忽视 AI 的“幻觉”问题，他们认为这更凸显了测试、监控的必要。人类在未来仍存在价值。