Stripe公开内部AI智能体工厂：普通Claude Code需20天的任务，他们4天完成

Stripe刚刚公开了内部使用的AI智能体工作流，这套被称为「工厂」的系统专门处理团队反复执行的标准化任务。同一个开发任务，直接使用普通Claude Code需要20天完成，用这套内部系统只需要4天。

这套系统的核心逻辑是把每一步工作都存成独立的可复用提示词，一个智能体负责执行开发，另一个智能体负责全程监督，每次运行结束后所有提示词都会自动优化。过去Stripe完成一次支付集成最长需要6个月，现在只需要2到6周。

这套系统的运行规则有五点：
第一，每个步骤对应一个独立提示词。团队研究了125个以上的历史集成项目，把每个操作步骤都转化为可复用的提示词，目前已经积累了100多个这类提示词。
第二，设置专门监督智能体。当一个智能体执行开发任务时，第二个智能体会读取它的完整运行记录，标记出它卡壳的位置、需要重新学习的内容、以及调用失败的工具，工程师根据这些记录修正对应的提示词。
第三，提示词可以自动迭代。每次运行结束后，智能体会留下学习日志、决策日志和评审意见，另一个智能体把这些内容转化为提示词的修改方案，部分修改可以一键直接应用。
第四，用普通代码而非大语言模型来调度所有智能体。团队最初尝试用AI做调度器，结果速度慢、成本高，有时候调度器会直接自己完成任务而不是把工作分派出去，因此他们把调度逻辑全部重写为普通代码。
第五，智能体自行测试产出的代码。在人工评审代码合并请求之前，智能体会先在沙箱环境里运行测试支付，验证功能正常。

想要复用这套方法的团队，可以直接照搬三个核心动作：把所有验证过有效的提示词保存下来，安排第二个智能体审查运行记录，优先修正提示词本身，而不是直接修改最终输出的结果。