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一位拥有近二十年软件开发经验的工程师指出，软件行业正经历一次剧烈的经济学转变。经过SaaS的诞生、移动应用浪潮、区块链的喧嚣，以及"低代码让开发者过时"的反复承诺之后，如今出现的"智能体式编程"（agentic coding）正在彻底重塑软件开发产业，并将在2026年引发出人意料的变革。
作者在先前的文章中讨论过评估系统（evals）为何未能捕捉AI的巨大跃进，而最近的实践经验让其更加确信：软件业正处在一次"世代级"的转折点之初。
软件交付的成本演变
这位工程师回忆，自己入行时正值开源软件的爆发期------那是软件定制成本第一次大幅下降的时代。当时微软SQL Server或Oracle等数据库的授权费用高得惊人，因此许多人转向MySQL，这使得构建联网应用不再需要支付五位数或六位数的年费。
此后，云计算登场（虽然他认为其成本节省值得商榷），随后软件工程进入了一个"复杂化时代"。测试驱动开发（TDD）、微服务、复杂的React前端、Kubernetes等技术的流行让开发变得繁琐、劳动密集。他指出，过去几年软件的交付成本几乎没有明显下降。
然而，如今AI智能体在他看来显著降低了软件开发中的人工成本。
节省90%的原因在哪里？
在2025年初，这位开发者仍对AI编程工具持怀疑态度，许多平台在他看来只是伪装成"低代码"的产品，例如Loveable或Bolt，或是对VS Code的简单改造，带来有限甚至烦人的自动补全功能。
他举例称，一家公司若要为内部流程开发一款Web应用，以往通常需要一个小团队：先搭建CI/CD流程，建立数据访问层与核心服务，再制作CRUD页面与数据可视化仪表盘，最后还要添加测试套件。整个流程往往耗时数周。除此之外，项目管理的协调成本巨大------每日站会、任务分配、代码审查、前后端交接、等待他人解锁问题------真正的编码只占全部工作的一小部分。
而使用智能体命令行工具，如今几乎所有这些环节都能在数小时内完成。作者提到，他曾让Claude Code在数小时内自动生成一套包含300多个单元与集成测试的完整测试体系，这种工作以往需要经验丰富的工程师花费数天。
这些智能体式编程工具已能根据业务逻辑规范自动生成结构良好的API与服务。一个原本需要一个月的项目，如今一周即可完成。思考时间相差无几，但实现时间骤减。团队变小后，沟通成本大幅降低，协作效率反而呈几何级增长。
潜在需求的爆发
乍看之下，这似乎对软件开发行业是个坏消息------但从经济学角度并非如此。根据"杰文斯悖论"，当某种产品的生产成本下降时，社会并不会以更低价格维持相同产量，而是会增加需求。
以电灯为例，烛台与煤气灯销量下降后，整体人工照明量反而激增。将此类比于软件开发，几乎所有组织内部都有大量以Excel表格管理的流程，若成本从5万美元降至5千美元，许多过去"成本太高"的项目都会转化为真实需求。软件开发的"潜在需求"由此被释放。
知识成为唯一的护城河
当前阶段，AI智能体仍需要人类"监护"。开发者必须监督其输出、纠正偏差、指明方向。若完全放任AI独立编程，项目会迅速陷入混乱；但在人类介入的情况下，软件的质量与速度都令人惊叹。
掌握这项技术的开发者将拥有极高的生产力。其价值不仅在于编码，而在于对架构、框架、库与行业领域的深刻理解。
拥有业务领域知识的专家与善用AI工具的开发者结合，将成为最强生产力组合。未来可能不再需要传统意义上的完整"开发小队"，而是由一名业务专家与一名开发者组成的小型团队，快速迭代并灵活调整方向。
软件将变得"可抛弃"：若路线错误，可以轻松推倒重来。真正的挑战在于概念思考，而非敲击键盘。
不要被时代打个措手不及
AI智能体与大模型的能力仍在迅速提升。最新的Opus 4.5已能在长达10至20分钟的连续任务中保持一致性。全球投入的数千亿美元GPU算力正在释放成效，未来模型可能迅速淘汰现有版本。
然而，许多软件工程师仍在抗拒这一变化。他们常说AI模型错误太多、不懂特定框架、节省不了时间。作者认为，这些说法正迅速过时，就像2007年嘲笑iPhone的桌面工程师一样。后来网络更快、硬件更强、移动系统更完善，历史证明他们错了。
这位工程师认为，开发者应积极拥抱变化。尽管大型企业受制于官僚体系与供应商审批流程，反应迟缓，但中小型公司或独立团队若能灵活使用这些工具，将占据巨大优势。
他提醒，工作方式将改变------但软件行业本就不断变化。只是这一次，变化的速度可能超出所有人的想象。2026年即将到来。
针对"AI模型只擅长新项目"的质疑，他也提出反驳。经过大量实践，他发现AI智能体在理解陈旧代码库、解释功能、定位漏洞与提出修复方案方面表现出色。他宁愿接手一个由AI与资深开发者共同构建的项目，也不愿继承一个由低质量外包团队三年前留下、缺乏测试、逻辑混乱的旧系统。