Block如何通过Slack管理AI编程智能体集群

AI编程工具在单一代码库中表现出色，但很少有工具能跨越数百个服务、处理数亿行代码。为满足自身需求，Block（旗下拥有Square、Cash App和Tidal等产品）基于其开源框架Goose，开发了一款名为BuilderBot的内部工具。工程师只需在Slack中@builderbot，即可在单个对话线程内管理一整套AI编程智能体集群。

Block表示，现在公开介绍这款内部工具，是为了给面临类似挑战的开发者提供可参考的解决方案。

工程师在Slack中调用@builderbot后，它会在对话线程中直接开展工作，负责调研、规划和编码，同时接受工程师的实时引导。据Block介绍，BuilderBot能够自动从Linear和Jira获取工单、创建代码分支、提交Pull Request、监控CI流程，并根据反馈持续迭代。开发者无需频繁切换工作上下文，因为对话本身就成了开发环境。

BuilderBot对公司内部的每一项服务、API和开发规范都有深入理解，因此负责Cash App的工程师也能直接修改从未接触过的Square服务代码——Block认为，这正是BuilderBot区别于普通编程助手的核心优势。

Block强调，该工具仅处理源代码和系统配置，从不触碰客户数据或支付信息。

目前，该系统每天处理超过20万次操作，每周合并约1500个Pull Request，约占Block全部生产代码变更的15%。公司表示，以前需要数月完成的工作，现在只需数天。

Block AI能力负责人Brad Axen将BuilderBot称为"AI编程工具与大规模工程实践之间缺失的那一层"。他表示，在Square业务侧，工程师列出了一批被积压数月的功能需求，借助BuilderBot处理脚手架搭建和重复性工作，几天内便完成了交付，而产品方向的关键决策仍由人来把控。

Block表示，公司所有工程师现在都在定期使用AI，这是过去两年持续推动AI"原生化"建设的成果。

这一推进过程包括：2025年1月将Goose开源；随后将Goose贡献给由Linux基金会于2025年12月成立的Agentic AI Foundation，该基金会同时托管了Anthropic的Model Context Protocol（MCP）和OpenAI的AGENTS.md。

Block在构建Goose过程中遭遇的集成难题，促使其与Anthropic共同开发了MCP。如今，MCP已成为连接智能体与工具的行业标准，并被OpenAI、谷歌等公司广泛采用。

值得注意的是，Block在规模大幅缩减的团队基础上完成了上述工作。今年2月，Block裁员逾4000人，超过员工总数的40%。CEO杰克·多西将此次重组与公司押注AI和智能体的战略方向直接挂钩，并向股东表示，预计大多数公司将在一年内得出同样的结论。

BuilderBot本身将留在Block内部，不会作为产品对外销售。Block希望传递的，是其背后的理念：从AI辅助编程迈向AI原生工程，是当下软件开发领域正在发生的重大变革之一。而支撑这一论断的数据，目前仍来自Block自身。

Q&A

Q1：BuilderBot是什么？它有什么核心功能？

A：BuilderBot是Block基于开源框架Goose开发的内部AI编程工具。工程师只需在Slack中@builderbot，它便可在对话线程中自动完成调研、规划和编码工作，同时从Linear和Jira获取工单、创建分支、提交Pull Request、监控CI流程并持续迭代，让对话本身成为开发环境，无需频繁切换上下文。

Q2：BuilderBot目前的使用规模和实际效果如何？

A：BuilderBot目前每天处理超过20万次操作，每周合并约1500个Pull Request，约占Block全部生产代码变更的15%。以前需要数月才能完成的工作，现在只需数天。Block所有工程师目前均已定期使用AI工具，这是公司两年来推动AI原生化建设的成果。

Q3：MCP协议和Goose框架有什么关系？

A：Goose是Block开发的开源AI智能体框架，Block在构建Goose过程中遇到了大量工具集成难题，这促使其与Anthropic共同开发了MCP（Model Context Protocol）。MCP现已成为连接AI智能体与各类工具的行业标准，并被OpenAI、谷歌等主流厂商采用。Goose目前已被贡献给Linux基金会旗下的Agentic AI Foundation。