人月神话依旧存在

AI 本质在消除交付路径

人月神话提到的沟通成本，在 Agent 与 Agent 之间依旧适用。

何谓效率最大化？
在需求明确的前提下，AI 已经将编码工作效率最大化了，再往上就触碰语言的边界
在需求不明确的前提下，核心还是人/现实/业务的复杂度，这点是抽象的语言无法完全描述出来且随时动态变化的

关于这一点，v 站 gitlight 大佬说的就很有道理，贴上来仅供参考
“编程语言的演化，本质上是不断提高抽象程度，把越来越多的实现细节从程序员转移给编译器，编程语言是一种对于信息的 encoder 。现代语言使程序员用更少的描述表达所需行为，并把更多实现选择交给系统，失去了对底层代码的控制，引入了更多的不确定性（信息熵）。如果要加强对底层的控制，则需要用更底层的语言和更长的描述长度降低不确定性。即便是 AI Coding 也无法违背信息论的规律。程序员对系统的描述越短，系统的不确定性就更高，无法通过建立一个万能的预测器无尽地压缩描述来无损地描述系统本身，其存在一个理论下界，也就是柯氏复杂度；这一点在需求建模流程也广泛存在着，用户的需求往往是在多轮迭代、描述、交互中产生的，需求方依旧是人，那么需求拆解、编写是一个无法避免的过程。”