像一臺掘進機的鉆頭一樣，我們不斷被磨損和替換，但不會真正被取代。2月中旬，埃隆·馬斯克在美國一檔網絡節(jié)目上預言，到2026年底，編程將徹底自動化，AI會跳過編碼直接生成二進制文件。換句話說，程序員作為一種職業(yè)可能將很快不復存在。

看到這樣的論調，韋澤內心并無波瀾。三年前剛入職成為算法工程師的他，如今已“麻木”。所有新程序員都眼看著自己熟悉的編程世界被一點點拆掉，又重新拼湊成另一種模樣，而這就是最近兩三年間發(fā)生的事。韋澤碩士畢業(yè)后入職了杭州一家AI電商初創(chuàng)公司，主攻智能客服。彼時，程序員行業(yè)的核心邏輯依然是“手搓代碼”，編碼速度、語法熟練度都是硬通貨。三年后，韋澤每天的工作仍是敲擊鍵盤，但90％的內容變成了指揮多個AI智能體（Agent）干活。智能體成了寫代碼的“磚工”，韋澤成了“工地總指揮”。

不過，他自認這個總指揮很糟糕：“剛學會一點Claude Code，還要學各種插件和技能包，AI小弟們經常不聽指揮亂成一團。但如果不學，遲早會失業(yè)。”Claude Code是美國AI巨頭Anthropic于去年5月發(fā)布的AI開發(fā)工具，作為智能體，它支持自然語言交互，能夠主動搜索、讀取、編寫代碼，還能運行測試。

與此同時，3月6日，騰訊大廈門口排起了長龍：近千名開發(fā)者與AI愛好者在騰訊云工程師的協助下，完成了OpenClaw的云端安裝，集體化身“云上養(yǎng)蝦人”。根據代碼分析平臺Sonar今年1月發(fā)布的報告，全球已提交代碼中42％來自AI，預計這一比例到2027年將升至65％。多位業(yè)內人士指出，轉變仍在發(fā)生，誰也不知道行業(yè)重塑后長什么樣。

剛過去的2026年春節(jié)，韋澤和同事開始在手機上養(yǎng)起了“龍蝦”?！褒埼r”是一個名為OpenClaw的開源AI智能體，來自美國Amantus Machina公司，最早版本始于去年11月，并在今年1月成為全球最火的AI工具。這只“龍蝦”能在獲得設備訪問權限后全權接管設備上的各種軟件。用戶相當于雇傭了一位個人助理，整理文件、收發(fā)郵件，只需要一句話，而此前的AI助理只能給口頭建議。由于模型輕量，門檻極低，韋澤感到，這大概是有史以來普通用戶與“能干活的智能體”距離最近的一刻。

如果說OpenClaw在韋澤這樣的工程師眼里更像是AI小玩具，那么Claude Code就是他們想要攻克的“魔王”。Claude Code是專門面向程序員的“龍蝦”，具備完整的寫代碼能力，甚至能把代碼直接發(fā)送到最重要的開發(fā)者集散地上供人品評?！八^不只是一個幫你寫代碼的工具?！表f澤說。

不少從業(yè)者認為，真正的變化發(fā)生在2024年，全新的AI開發(fā)環(huán)境Cursor開始流行。英偉達自動駕駛首席工程師吳雙向《中國新聞周刊》介紹，雖然Cursor還具備編譯器窗口，但擁有了智能體模式，在這一模式下，編譯器消失，只出現一個與智能體對話的窗口。Claude Code正是在這件事上徹底改變了游戲規(guī)則。其使用界面完全是對話框，換言之，用戶絕大部分時間用于和智能體溝通。寫代碼不再是編程產品的核心。

尤里是國內某科技大廠的高級算法專家，從業(yè)十年，他向《中國新聞周刊》舉例，假設有個處理復雜Excel報表的需求，以前程序員需要翻文檔、查函數、編寫調試至少兩小時，但現在只需要把需求告訴智能體：“有一個Excel，A列是日期，B列是銷售額，C列是成本。需要按月份匯總銷售額和成本，計算毛利率，生成柱狀圖，圖要做好看點。”十幾秒后，完整的代碼就能來到你面前，并且一定比普通程序員的代碼更干凈。

現在，韋澤進行軟件開發(fā)的環(huán)境長這樣：打開Cursor，旁邊掛著Claude Code做系統(tǒng)架構，再開個窗口用于最終代碼的測試。這便是他說的“工地總指揮”模式。韋澤表示，智能體已能自動監(jiān)控錯誤、篩選高頻錯誤（bug）、為每個錯誤生成修復代碼，人類工程師只負責審核。尤里說，現在的工作流程變成，想清楚自己要什么，用語言描述需求，等AI生成代碼，測試、修改、集成。那些曾經程序員自豪的能力——記住各種函數、手寫復雜算法、敏銳的排錯直覺——正在變得不再必要。

正因如此，韋澤所在的公司從去年秋季開始已不再招新的算法工程師。多位受訪者提到，以前一個多人團隊干一個月的活，現在一個人一周就干完了。放眼全球，程序員的就業(yè)形勢前所未有地嚴峻。2月的最后一天，前推特聯合創(chuàng)始人杰克·多爾西給他現在就職的移動支付公司Block的所有員工發(fā)了一封郵件，內容只有一個：裁員40％。多爾西稱，公司現在業(yè)務非常強，利潤一直在漲，客戶也越來越多，但還是決定裁員。這被業(yè)內視為史上第一次完全由AI擴張引發(fā)的裁員。

AI編程的標準化流程正在一磚一瓦地建立起來，代碼審查、文檔生成也很可能不再成為人的專利。那么，我們現在已擁有具備獨立開發(fā)能力的智能體了嗎？答案是否定的。美國佐治亞理工學院理論計算機科學學院教授桑托什·溫帕拉對《中國新聞周刊》稱，目前模型能力仍與理想有差距。AI開始能編寫大段代碼，將大項目拆解成一些小事項逐步執(zhí)行，其能力邊界確實在快速擴展。但AI仍不能自發(fā)去完成一個項目，或在無人監(jiān)管的情況下工作。

Claude Code雖然執(zhí)行力超強，但無法給自己設定具體目標?！癆I一直在試圖模仿人類思考的過程，但這種模仿更像是一種窮舉，當窮舉到一種可以實現的路徑時，AI就去執(zhí)行了，它不會主動考慮優(yōu)化的可能性?！眳请p舉例說，類比自動駕駛，AI知道該怎么去目的地，但如果駕駛員說前面抄小路會更快一點，AI不具備足夠的大局觀來評估這樣的建議，因此還不知道如何采納，以及執(zhí)行到什么程度。“更快一點”這種抽象的目標需要人來提出，并和AI慢慢討論出實現路徑。

況且，AI仍會犯錯。以韋澤熟悉的電商視角，用Claude Code等系列工具搭建一套電商核心系統(tǒng)，包含用戶管理、商品展示等模塊，對工程師來說已不是難事。但如果直接把AI寫的代碼用于落地，隨著功能增加，系統(tǒng)錯誤將會頻發(fā)，比如在設定的促銷活動中，某一商品賣出了庫存3倍的量?！斑@都是我們踩過的‘雷’?！表f澤說，核心原因是，AI不懂得管理預期。在銷量激增時，負責銷售的智能體沒有在代碼中設置庫存警報，或者與負責補倉的智能體溝通，任由庫存變?yōu)樨摂?。此外，AI生成的每一個模塊都是獨立會話，沒有統(tǒng)一的架構約束。如果人為插手修改，要么花大量時間去代碼里找錯誤，要么反復提問AI，“有時AI一邊道歉一邊繼續(xù)給出錯誤答案”。

“AI更像職場上一個沒有經驗又一根筋的‘菜鳥同事’?！眳请p說，有時工程師告訴它不要這么干，它還是那么干。多位受訪者表示，這更多是人機協作問題。溫帕拉指出，沒有經驗的工程師容易在某些細節(jié)的表述上模棱兩可，AI就可能會選擇錯誤的理解，并在之后的聊天中不斷鞏固這種錯誤，很像人類平時的思維定式。這時最好的辦法是換一個模型，或重啟一次對話。

因此，程序員的核心價值發(fā)生了改變。清華大學智能產業(yè)研究院首席研究員聶再清對《中國新聞周刊》表示，初級開發(fā)者的價值已被AI取代，而系統(tǒng)如何架構，目標如何設計，目前還是人類思想的自留地。通常，系統(tǒng)架構師的角色資深程序員才能勝任，因為需要有判斷代碼好壞的能力。

據吳雙觀察，行業(yè)變化太快，即便是硅谷大廠和最前沿的工程師，也只是對智能體編程有粗略的共識，但具體怎么用，還沒有清晰的評判標準。比如，人類是否應該插手代碼這個問題。多位受訪者認為，AI寫代碼，人類審核和修改代碼，是目前的標準工作流程，雖然人已成為其中最慢的一步，但要形成質量穩(wěn)定的產出并保證安全性，這一步不可取代。

“業(yè)內最近涌現的觀點是，人類也許不應該再去看代碼了?！眳请p認為，隨著觀念轉變，人類對于“模型與我想得不一樣”的容忍度應逐漸變高，正因為需要工具代勞，人類才應該讓渡一部分代碼控制權，從而聚焦如何通過交流讓AI實現目標，而不是具體如何實現。這種觀點的極致便是新近火爆的一種編程理念：Vibe Coding（即氛圍編程），也叫直覺編程。特斯拉前AI總監(jiān)安德烈·卡帕西于去年2月提出了這一概念，很快，“自然語言就是新的編程語言”這句話被無數工程師奉為圭臬。程序員不再需要懂各種語法，不需要管實現路徑，只要對著 AI 喊出需求，然后看AI給出的結果是否對上自己的感覺（Vibe）就行了。

在這樣的語境下，編程從一個非常追求準確性與確定性的工作，變成了一個略帶“不正經”的隨機性工作。但對于氛圍編程，溫帕拉持保留態(tài)度。他堅稱，氛圍編程會讓程序員過度依賴AI工具，從而出現能力退化，很快他們將不再能判斷代碼的好壞。

就在氛圍編程高歌一周年的關口，其創(chuàng)造者又親手終結了這一概念。今年2月，卡帕西發(fā)文表示，氛圍編程應被另一個上位概念所替代，那就是智能體工程（Agentic Engineering）。他表示，既然智能體已成為編程領域的默認設置，那么智能體工程理應成為一門可以不斷精進的學科。

去年秋季，斯坦福大學開了一門新課“現代軟件開發(fā)者”，內容覆蓋了 AI 編程的整個開發(fā)周期，從寫提示詞到搭建智能體、從開發(fā)環(huán)境到終端操作、從測試安全到代碼審查。不難看出，這門課正是為氛圍編程或者說智能體工程而生。溫帕拉指出，智能體工程的重點是構建出一個閉環(huán)系統(tǒng)，但即使在硅谷，能明白行業(yè)陣痛期背后邏輯的工程師也并不多。

“許多工具的最佳實踐尚未形成，常態(tài)是，上一個工具才剛找到點感覺，新的東西又出來了?！眳请p說。由于不確定新工具會帶來怎樣的變化，以及這樣的變化對自己是好事還是壞事，硅谷大廠也在觀望，開始重新審視自己需要什么樣的人。去年8月，哈佛大學兩位勞動經濟學博士研究生收集了美國過去十年近6200萬勞動者、超過2.45億則招聘信息，發(fā)現采用了AI的企業(yè)中，初級開發(fā)者崗位快速減少，就業(yè)率下降約10％。高級崗位則持續(xù)增多。除了裁員，放緩招聘也是就業(yè)難的原因之一。

智聯招聘報告顯示，過去三年里，國內計算機專業(yè)本科畢業(yè)生的平均月薪從8192元降至7639元，薪資排名也從第二跌出前十。類似的變化也出現在軟件工程專業(yè)。西南地區(qū)某“雙一流”高校一位計算機專業(yè)大四學生表示，原本本科生想要就業(yè)，要瘋狂“卷”專業(yè)能力，最好還要有完整項目經驗?，F在很多大廠不僅縮招，招聘條件中還會寫明“需要有智能體協作經驗”。

吳雙認為，AI把編程門檻降低之后，開發(fā)者褪去光環(huán)，變成了普通的藍領工作，崗位的邊緣收益也在迅速降低。多位受訪者表示，如果AI的加入讓一些原本高端的業(yè)務變得親民，那么行業(yè)價值分配也會變化，相當于“把蛋糕重新切一遍”。有的人會丟掉工作，有的人會賺更多。聶再清指出，編程的門檻越低，高階程序員的門檻就越高，未來優(yōu)秀程序員會像明星一樣被各方哄搶。

那么，該“卷”什么也就變得清晰了。吳雙將其類比數學，以前花在背九九乘法表上的精力比花在學習計算器上的多很多，但現在好像只需要學怎么用計算器就行了。能力外包將競爭維度從技術本身推向了統(tǒng)領和指揮，技術還必要，但已不再形成競爭優(yōu)勢。真正該訓練的是與AI的高效交流能力。

程序員究竟是否還需要會寫代碼？聶再清認為，不會寫就不會看，就像雖然大模型包含了大量文史資料，但人依然要讀書，因為這是一種潛移默化的思維訓練。寫代碼能力也是如此。高校除了需要更加關注跨學科培養(yǎng)，讓學生上手體驗如何用AI解決具體問題外，更好的方案也許是指導學生去使用各種AI工具，“嘗試就是最好的學習”。

在吳雙看來，更激進的預測是，軟件開發(fā)的生產資料變得不再稀缺，生產成本無限逼近于0，那么軟件就不需要再保持長期穩(wěn)定。未來的軟件將變成即拆即用的快消品，可能只存在一個月就被拋棄，再也沒有用戶，同時軟件生態(tài)急劇爆炸，各種小眾生態(tài)都能被滿足。

無論如何，程序員——他們之中的一部分現在應該叫智能體工程師，永遠站在技術革新浪潮的前端。像一臺掘進機的鉆頭一樣，我們不斷被磨損和更換，但不會真正被取代。