上周，Anthropic 发布了他们的 《2026 Agentic Coding Trends Report》，同一时间，Claude Code 的创造者 Boris Cherny 在媒体上大胆预测：“Software Engineer” 这个职位名称，可能在今年年底前开始消失。
一条让开发者不安的预言
Cherny 在接受 Fortune 采访时说的原话是：
Warning
"It's going to be painful for a lot of people."
他认为，到 2026 年底，大多数公司将让 Claude 写完所有代码。”Software Engineer” 不会消亡，但它会变形 —— 变成一种你的手几乎不再碰键盘写业务逻辑，而是在”指挥” AI Agent 群体的新角色。
在我看来，这个预测既不夸张，也不是危言耸听。它更像是一盆冷水，浇在了那些还在争论「AI 会不会替代程序员」的人脸上。 因为答案已经不再是「会不会」，而是「以什么形式在替代」。
让我们深入看看这份报告到底说了什么。
报告的 8 大趋势
Anthropic 的报告围绕 8 个核心趋势展开，并包含来自 Rakuten、CRED、TELUS、Zapier 等企业的真实案例。我不想做信息的搬运工，以下是我对这 8 个趋势的理解和解读。
趋势 1：软件开发生命周期的「构造板块」级位移
这是所有趋势的底层逻辑。AI Agent 不再只是「写代码的工具」，它开始承担完整的实现环节：写代码、写测试、调 Bug、生成文档。
工程师的工作重心，正在从「手工实现」转向「架构设计 + Agent 监督 + 产出审核」。
有意思的是报告提到，接手一个陌生代码库所需的上手时间大幅缩短了。以前一个新员工可能需要几周才能独立开发，现在配合 Agent，理解代码结构和业务逻辑的速度快得多。这对人才流动和团队组织方式都是颠覆性的变化。
趋势 2：Agent 成为团队成员（Multi-Agent Coordination）
从「一个 Agent 帮你干活」到「一群专业 Agent 并行协作」，这个跨越正在发生。
模式大概是这样的：有一个 Orchestrator Agent 负责任务分解和协调，下面挂着专门的 Agent：有的负责前端，有的负责数据库设计，有的专门做代码审查，有的只做安全扫描。
这种架构听起来像是在用代码搭一个「虚拟软件团队」。真正的挑战在于：任务如何精确拆解？各 Agent 的输出如何合并？如何避免多个 Agent 并行修改同一模块时产生冲突？ 这些问题，目前并没有一个标准答案，但大家都在探索。
趋势 3：Agent 执行端到端的长时任务
这是质变的标志。
以前的 AI 工具只能处理「写一个函数」「修复这个 bug」这样的短任务，完成后就交回人工。但现在，Agent 开始能够跑几小时甚至几天的任务：从零开始搭一个 MVP、清理技术债、完成一个功能迭代周期。
报告中的表述是：“plan, iterate, recover from errors, and maintain project context across long runs”。这意味着 Agent 需要记忆、需要纠错能力、需要知道自己做了什么、什么还没做。
这对底层模型的能力（长上下文、自我反思、工具调用可靠性）提出了更高要求，也是为什么当前的 Reasoning 模型这么受关注。
趋势 4：Agent 学会「知道什么时候该问人」
这个趋势让我觉得最有意思，也最反直觉。
我们一直在讨论如何让 AI 更自主、更少打断人。但报告指出，真正成熟的 Agent 系统恰恰相反——它学会了在关键决策点主动暂停，请求人类输入。
这不是能力的退步，而是工程成熟度的体现。一个好的 Agent 应该知道：「这里我不确定，我需要人来拍板」，而不是自作主张然后把事情搞砸。
同时，Agent 也开始被用于审查 其他 Agent 产出的代码，做安全检查和一致性校验——这种规模的代码审查，人工是根本做不到的。
趋势 5 & 7：Agent 走出工程团队，赋能非技术人员
这两个趋势我合并来说，因为它们指向同一件事：编程的门槛正在被彻底打碎。
报告提到，Agent 正在扩展支持 COBOL、Fortran 等遗留语言，让老系统的维护变得可行。另一边，销售、法务、市场、运营团队正在直接用 Agent 解决他们自己的流程问题，而不需要等排期、等工程团队。
这里有一个我个人很关注的问题：当业务人员也能「编程」的时候，软件工程师的差异化价值在哪里？ 我的判断是：系统架构、边界设计、安全意识、以及对复杂工程问题的深度理解，这些在未来会变得更值钱，而不是更不值钱。
趋势 6：更多代码，更短交付周期
这是最直接的量化影响。
当 Agent 承担了大量实现工作，团队的产能被放大。以前要几周的项目，现在可能几天就能完成原型。这会改变哪些想法值得被实现 —— 因为试错成本降低了，更多 idea 会被付诸实践。
对企业来说，这意味着竞争节奏加快；对工程师来说，这意味着你在单位时间内能交付的价值显著提高，但也意味着如果你的效率没有跟上，你会显得非常慢。
趋势 8：Agent 是把双刃剑（安全攻防）
这一条是我认为最容易被低估的趋势。
报告明确指出：同样的 Agent 能力，在防御者手里是代码审计利器，在攻击者手里是漏洞发掘加速器。 攻击者用 Agent 做侦察、搜集漏洞、生成 exploit，成本和门槛都大幅降低了。
这意味着安全不能是事后补丁，必须从第一天就内建进系统设计里。Security by design，在 Agentic 时代变得比以往任何时候都更紧迫。
我的判断：工程师不会消失，但「只会写代码」的人会消失
说回 Boris Cherny 那句话。他的观点不是「工程师会失业」，而是 “Software Engineer” 这个标签本身会被重新定义。
就像二三十年前，「打字员」是一个专门职业，但今天每个人都会打字，「打字员」作为职业消失了，但打字这个技能成了基础能力。
我认为类似的事情正在发生：写代码会成为一种基础能力，而不是核心竞争力。
那什么才是核心竞争力？我的答案是：
| 能力维度 | 过去（核心竞争力） | 未来（差异化价值） |
|---|---|---|
| 代码实现 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 系统架构设计 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Agent 编排与调试 | 不存在 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 产品思维与业务理解 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 安全意识与质量把控 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 沟通与决策能力 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
实际上手：现在能做什么
说了这么多趋势，来点实际的。如果你是一名后端/全栈工程师，面对这波浪潮，现在能做什么？
1. 把 Claude Code / Cursor / Windsurf 真的用起来
不是试用，是认真地用于工作项目。只有深度使用，才能理解 Agent 的能力边界在哪里、在什么场景需要人介入。
2. 开始学习 Multi-Agent 编排
了解 OpenAI Agents SDK、LangGraph、AutoGen 这些框架的基本概念。理解 Orchestrator-Worker 模式，思考如何把复杂任务拆解给不同 Agent。
1 | # 一个简单的 Multi-Agent 协作示意 |
3. 培养「审查 Agent 输出」的能力
AI 生成的代码不能盲目信任。训练自己快速 review AI 代码的能力：识别逻辑错误、边界条件、安全隐患、性能陷阱。这个技能在未来会非常值钱。
4. 深化系统设计能力
读更多架构文章，研究分布式系统、数据一致性、可观测性设计。Agent 再能干，也需要一个懂系统全局的人来设计整体骨架。
写在最后
有人问我，会不会担心被 AI 替代？
说完全不担心是假的。但我更多的感受是兴奋。
我入行的时候，写一个 CRUD 接口需要花一整个下午。现在这种事 30 秒就能搞定。这不是让我失业了，是让我有了更多时间去思考更有意思的问题。
技术从来都在演进，每一次工具的飞跃都会淘汰某些人，同时创造出更多可能性。 1995 年的工程师不会想到 2005 年的 Web 开发，2005 年的工程师不会想到 2015 年的移动互联网，2015 年的工程师不会想到 2025 年的 AI。
而我们，正好站在又一个转折点上。
Anthropic 的报告是一个信号，不是判决书。机会永远属于那些愿意主动进化的人。
参考资料：