A 社的 Agent 工时是人类的六倍，为啥开的会却越来越多了？

A 社的 Agent 工时是人类的六倍，为啥开的会却越来越多了？
上午看了 Anthropic 刚发布的内部人员工作变化的研究报告，挺有意思。
它结合了人员、招聘、Agent 日志和日历等数据，包括 17 位员工的访谈，试图研究 AI 是怎样改变工作的。
截至 8 月，A 社员工使用的交互式 Agent 运行时长，达到人类工时的约六倍。与此同时，员工开会时间的中位数，也比一年前增加了约 20%。技术岗的会议时间同样增加了 16%。
Agent 的 6 倍工时计算，排除了超时等待的时间，是 Agent 交互式会话及子 Agent 的运行总时长；人这边是按人数乘每周 40 小时估算。
这意味着，在 Agent 产出之前和之后，依然有大量的工作要做。代码写好了，能不能上线？研究报告做完了，假设是不是可靠？几个团队的目标冲突，谁来定优先级呢？写代码的速度确实 10x 甚至 20x 了，但判断、选择、确认和承担责任的事儿没变少，反而变多了。
Agent 变快，人也得变快，这就是 AI 越聪明人越累的基本原理。另一个统计口径更加直观：在交互式会话里，大概 80% 的时间，都是 Agent 在等待人输入。
这说明了啥？一个人带着一群 Agent，很容易陷入一种新型忙碌中。各种任务同时推进，无数请求同时涌来，每个窗口都等着确认，人开始觉得自己是个能耐啊，得统领千军万马啊，结果注意力根本就跟不上。
于是人开始给 Agent 写长期指令，弄 Bot，搭个监控面板，让一个 Agent 审查另一个等等。这类围绕工作流程的“元工作”，从平均每位员工交互式会话的 10%，升至 22%。管理 Agent，本身也成了工作的一部分。
为什么要开那么多会，员工访谈给出了答案：很多产品和业务相关的问题，并不是写代码就能解决的，最终会牵扯出组织分工啊、系统依赖、技术债等等，产品做的快了，这种事也变多了，那就需要人坐下来协调、决策。多生成几份代码和方案，你也解决不了这些问题啊。
你要是在大公司，也可以观察一下，你司员工如果是重度 Agent 用户，他们参加的会议或者看到的会议，是不是也越来越多了呢？
这份报告里还呈现出一些招聘变化。自 2025 年初以来，技术部门初级员工占比从 21% 降至 14%，初级技术岗位在新招聘中的占比从 27% 降至 9%。招聘经理岗位也更强调自主性和判断力等“一线能力”，只会做管理的夹心饼干的职位几乎没有了，每个人都是执行者，也是协调者。
一个问题随之出现：如果入门任务越来越少，新人该去哪里积累判断所需的经验？
这个问题我之前就写过，目前依然没有答案。