AI 原生工程師與傳統工程師最大的不同在於思維模式，他們不將 AI 視為輔助工具，而是將其視為一種新架構，更像是一位管理者，將任務拆解後分配給各個 AI 代理人，監控執行進度，並持續優化回饋機制。這種轉變需要工程師具備更強的任務拆解、上下文管理以及代理人邊界定義能力。
AI 原生工程師的核心職責是將複雜的任務拆解成多個可以由 AI 代理人執行的子任務。他們需要深入理解任務的本質，判斷哪些部分可以自動化，哪些部分需要人工干預。接著，他們會根據每個子任務的特性，選擇最適合的 AI 代理人，並設定明確的目標和約束條件。
在任務分配過程中，上下文管理至關重要。AI 原生工程師需要確保每個 AI 代理人都能獲得正確的資訊，並理解任務的整體目標。他們還需要建立有效的代理人協作體系，讓不同的代理人可以互相溝通、協調，共同完成複雜的任務。避免盲目增加代理人數量，產生「代理人膨脹」，導致通訊成本攀升、錯誤率累積，最終演變為系統性混亂。
任務分配完成後，AI 原生工程師需要持續監控各個 AI 代理人的執行進度，並根據實際情況進行調整。他們需要分析代理人的表現，找出潛在的問題和瓶頸，並優化回饋循環。透過不斷的監控和優化，AI 原生工程師可以提高 AI 代理人的效率和準確性，確保任務順利完成。 未來的軟體工程需要的是「能拆解問題的人」，懂得分配智力資源，無論資歷深淺，仍有很大的發揮空間。
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