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前言：從輔助到協(xié)作

基礎(chǔ)趨勢：結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變

趨勢1：軟件開發(fā)生命周期發(fā)生劇變

能力趨勢：智能體能做什么

趨勢2：單一智能體演變?yōu)閰f(xié)作團隊

趨勢3：長時運行智能體構(gòu)建完整系統(tǒng)
趨勢4：人機協(xié)作實現(xiàn)規(guī)?；O(jiān)督

趨勢5：智能體編程擴展到新場景和新用戶

影響趨勢：2026年智能體可能帶來的改變

趨勢6：生產(chǎn)力提升重塑軟件開發(fā)經(jīng)濟學

趨勢7：非技術(shù)用例在整個組織中擴展

趨勢8：智能體編程改善安全防御——但也帶來攻擊風險

未來一年的優(yōu)先事項

前言：從輔助到協(xié)作

2025年，編程智能體從實驗性工具轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛘鎸嵖蛻艚桓墩鎸嵐δ艿纳a(chǎn)系統(tǒng)。工程團隊發(fā)現(xiàn)，AI現(xiàn)在可以處理整個實施工作流：編寫測試、調(diào)試故障、生成文檔，以及在日益復雜的代碼庫中導航。

2026年，我們預測這些收益將遠遠超越對現(xiàn)有工具或模型的漸進式改進。我們預計單一智能體將演變?yōu)閰f(xié)作的智能體團隊。過去需要數(shù)小時或數(shù)天完成的任務，現(xiàn)在可能只需極少的人工干預即可完成。而僅僅幾年前還在逐行編寫代碼的工程師，將越來越多地編排長時運行的智能體系統(tǒng)來處理實施細節(jié)，從而專注于架構(gòu)和問題解決。

然而，從研究開發(fā)者實際如何使用AI的過程中，一個關(guān)鍵細節(jié)浮現(xiàn)出來：這種轉(zhuǎn)變本質(zhì)上是協(xié)作性的。我們社會影響團隊的研究顯示，雖然開發(fā)者在約60%的工作中使用AI，但他們報告能夠"完全委托"的任務僅占0-20%。AI充當著持續(xù)的協(xié)作者，但有效使用它需要深思熟慮的設(shè)置和提示、主動監(jiān)督、驗證以及人類判斷——尤其是在高風險工作中。

基于我們與客戶合作的經(jīng)驗，本報告確定了八個趨勢，我們預測這些趨勢將定義2026年的智能體編程。這些預測分為三類：基礎(chǔ)趨勢——我們認為將重塑開發(fā)工作方式的趨勢；能力趨勢——著眼于擴展智能體能完成的任務；影響趨勢——我們預期將影響業(yè)務成果和組織結(jié)構(gòu)的趨勢。

這些預測反映了我們今天與客戶所看到的情況，而非對明天的確定性判斷。我們將其作為思考未來一年的框架，知道未來總會帶來驚喜。

重要的是，這些趨勢說明了早期采用者與后期跟進者之間的差距正在擴大。那些弄清楚如何在不會造成瓶頸的情況下擴展人類監(jiān)督的組織，更有可能在保持質(zhì)量的同時加快步伐。今天掌握軟件開發(fā)生命周期中智能體協(xié)調(diào)的團隊，可以在數(shù)小時而非數(shù)天內(nèi)交付功能。將智能體編程從工程團隊擴展到技術(shù)性較低角色的公司，有望在整個組織中釋放生產(chǎn)力收益。

2026年出現(xiàn)的模式表明，軟件開發(fā)正在向一種模式演進：人類專業(yè)知識專注于定義值得解決的問題，而AI處理解決問題的戰(zhàn)術(shù)工作。

讓我們深入探討。

基礎(chǔ)趨勢：結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變

趨勢1：軟件開發(fā)生命周期發(fā)生劇變

傳統(tǒng)SDLC階段依然存在，但智能體驅(qū)動的實施、自動化測試和內(nèi)聯(lián)文檔將周期時間從數(shù)周壓縮到數(shù)小時。監(jiān)控直接反饋到快速迭代中。

我們與計算機交互的方式正在經(jīng)歷自圖形用戶界面以來最重大的變化之一。從機器碼到匯編語言，再到C語言，再到現(xiàn)代高級語言，每一層抽象都縮小了人類思維與機器執(zhí)行之間的差距。

這一演進的最新一步是人機對話。2025年，智能體AI改變了大量開發(fā)者編寫代碼的方式。2026年有望成為這一演進轉(zhuǎn)變的系統(tǒng)性效應重新配置軟件開發(fā)生命周期并重塑軟件工程經(jīng)濟學的一年。

預測

? 抽象的演進：編寫、調(diào)試和維護代碼的大部分戰(zhàn)術(shù)工作將轉(zhuǎn)移給AI，而工程師專注于架構(gòu)、系統(tǒng)設(shè)計和關(guān)于構(gòu)建什么的戰(zhàn)略決策等更高層次的工作。

? 工程角色轉(zhuǎn)變：構(gòu)建軟件過去主要意味著編寫代碼，盡管軟件工程角色始終涉及許多其他技能?，F(xiàn)在，成為軟件工程師越來越意味著編排編寫代碼的智能體、評估其輸出、提供戰(zhàn)略方向，并確保整個系統(tǒng)解決正確的問題。

? 入職培訓加速到動態(tài)項目人員配置：加入新代碼庫或項目的傳統(tǒng)時間線將從數(shù)周縮短到數(shù)小時，改變公司思考人才部署和項目人員配置的方式。
協(xié)作的現(xiàn)實

協(xié)作的現(xiàn)實

雖然智能體處理更多實施工作，但這種轉(zhuǎn)變的性質(zhì)揭示了一些重要的東西：工程師正在成為"全棧"能力者，而不是被取代。我們的研究表明，工程師現(xiàn)在可以有效跨前端、后端、數(shù)據(jù)庫和基礎(chǔ)設(shè)施工作——這些領(lǐng)域他們可能以前缺乏專業(yè)知識——因為AI填補了知識空白，而人類提供監(jiān)督和判斷。

這種能力擴展實現(xiàn)了更緊密的反饋循環(huán)和更快的學習。過去需要數(shù)周跨團隊協(xié)調(diào)的任務可以成為集中的工作會話。工程師描述將AI用于易于驗證、定義明確或重復性的任務，而將高層設(shè)計決策和任何需要組織背景或"品味"的任務保留給自己。

角色轉(zhuǎn)變：從實施者到編排者

2026年，工程師貢獻的價值將轉(zhuǎn)向系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、智能體協(xié)調(diào)、質(zhì)量評估和戰(zhàn)略問題分解。構(gòu)建軟件的主要人類角色是編排編寫代碼的AI智能體、評估其輸出、提供戰(zhàn)略方向，并確保系統(tǒng)為正確的利益相關(guān)者解決正確的問題。掌握編排能力的工程師可以同時推進多個功能開發(fā)，在比以前個人實施更廣泛的范圍內(nèi)應用他們的判斷。

入職革命

2025年，加入新代碼庫或項目的傳統(tǒng)時間線開始從數(shù)周縮短到數(shù)小時。2026年，我們預計組織將學會如何充分利用這一能力，改變公司思考人才部署和項目人員配置的方式。

我們設(shè)想的一種表現(xiàn)是動態(tài)" surge "人員配置。企業(yè)將能夠按需調(diào)配具有深度代碼庫知識的工程師 surge 到任務上。組織可以開始動態(tài)人員配置項目，引入專家應對特定挑戰(zhàn)，并在沒有傳統(tǒng)生產(chǎn)力損失的情況下轉(zhuǎn)移資源。

Augment Code是一家為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和存儲基礎(chǔ)設(shè)施等系統(tǒng)構(gòu)建AI驅(qū)動軟件開發(fā)工具的初創(chuàng)公司，通過使用Claude提供上下文代碼理解， flatten 了工程師加入新代碼庫或項目的學習曲線。一家企業(yè)客戶使用由Claude驅(qū)動的Augment Code，在兩周內(nèi)完成了CTO最初估計需要4到8個月的項目。

能力趨勢：智能體能做什么

趨勢2：單一智能體演變?yōu)閰f(xié)作團隊

編碼智能體：從單一智能體到協(xié)調(diào)團隊

單一智能體工作流通過一個上下文窗口順序處理任務。多智能體架構(gòu)使用編排器協(xié)調(diào)并行工作的專業(yè)智能體——每個都有專用上下文——然后將結(jié)果綜合為集成輸出。

我們預測，2026年組織將能夠利用多個智能體協(xié)同工作，處理僅僅一年前還難以想象的任務復雜性。

這種能力將需要任務分解、智能體專業(yè)化和協(xié)調(diào)協(xié)議方面的新技能，以及顯示多個并發(fā)智能體會話狀態(tài)的開發(fā)環(huán)境和處理同時智能體生成更改的版本控制工作流。

預測

? 多智能體系統(tǒng)取代單一智能體工作流：組織采用多智能體工作流，通過跨獨立上下文窗口的并行推理最大化性能收益。

Fountain是一家前線勞動力管理平臺，使用Claude實現(xiàn)分層多智能體編排，實現(xiàn)了篩選速度提升50%、入職加快40%、候選人轉(zhuǎn)化率翻倍。

他們的Fountain Copilot充當中央編排智能體，協(xié)調(diào)用于候選人篩選、自動化文檔生成和情感分析的專業(yè)子智能體。這種架構(gòu)使一家物流客戶將完全配備新配送中心所需的時間從一周或更長時間縮短到不到72小時。

趨勢3：長時運行智能體構(gòu)建完整系統(tǒng)

早期智能體處理最多需要幾分鐘的一次性任務：修復這個bug、編寫這個函數(shù)、生成這個測試。到2025年底，越來越熟練的AI智能體能夠在數(shù)小時內(nèi)產(chǎn)出完整的功能集。2026年，智能體將能夠一次工作數(shù)天，構(gòu)建整個應用程序和系統(tǒng)，人類只需在關(guān)鍵決策點提供戰(zhàn)略監(jiān)督。

預測

? 任務時間范圍從分鐘擴展到數(shù)天或數(shù)周：智能體從處理幾分鐘內(nèi)完成的離散任務，演變?yōu)樵谘娱L的時間段內(nèi)自主工作，構(gòu)建和測試整個應用程序和系統(tǒng)，并定期接受人類檢查。

? 智能體處理軟件開發(fā)的混亂現(xiàn)實：長時運行智能體在數(shù)十個工作會話中進行規(guī)劃、迭代和優(yōu)化，適應新發(fā)現(xiàn)、從失敗中恢復，并在復雜項目中保持連貫狀態(tài)。

? 軟件開發(fā)經(jīng)濟學改變：當智能體可以長時間自主工作時，以前不可行的項目變得可行。因無人有時間處理而積累多年的技術(shù)債務，將由智能體系統(tǒng)地消除。

? 上市路徑加速：創(chuàng)業(yè)者使用智能體在數(shù)天而非數(shù)月內(nèi)從創(chuàng)意到部署應用程序。

在Rakuten，工程師測試了Claude Code的能力，執(zhí)行一項復雜的技術(shù)任務：在vLLM中實現(xiàn)特定的激活向量提取方法，這是一個擁有1250萬行多編程語言代碼的大規(guī)模開源庫。Claude Code在單次運行的7小時自主工作中完成了整個工作。該實現(xiàn)與參考相比達到了99.9%的數(shù)值精度。

趨勢4：人機協(xié)作實現(xiàn)規(guī)?；O(jiān)督

也許2026年最有價值的能力發(fā)展將是智能體學會何時尋求幫助，而不是盲目嘗試每項任務，而人類只在需要時介入。這不是將人類從流程中移除——而是讓人類注意力在重要的地方發(fā)揮作用。

預測

? 智能體質(zhì)量控制成為標準：組織使用AI智能體審查大規(guī)模AI生成的輸出，分析代碼中的安全漏洞、架構(gòu)一致性和質(zhì)量問題，這些問題將使人工審查不堪重負。

? 智能體學會何時尋求幫助：不是盲目嘗試每項任務，復雜的智能體識別需要人類判斷的情況，標記不確定領(lǐng)域，并提升具有潛在業(yè)務影響的決策。

? 人類監(jiān)督從審查一切轉(zhuǎn)變?yōu)閷彶橹匾马棧簣F隊通過構(gòu)建智能系統(tǒng)同時保持質(zhì)量和速度，這些系統(tǒng)處理常規(guī)驗證，同時將真正新穎的情況、邊界案例和戰(zhàn)略決策升級給人類。

協(xié)作悖論

Anthropic內(nèi)部研究揭示了一個重要模式：雖然工程師報告在約60%的工作中使用AI并獲得了顯著的生產(chǎn)力提升，但他們也報告只能"完全委托"一小部分任務。當理解有效的AI協(xié)作需要積極的人類參與時，這種明顯的矛盾就解決了。

工程師描述隨著時間推移發(fā)展出AI委托的直覺。隨著模型改進，這正在快速轉(zhuǎn)變，但歷史上，他們傾向于委托易于驗證的任務——"可以相對容易地快速檢查正確性"的任務——或是低風險的，如快速腳本來追蹤bug。任務在概念上越困難或越依賴設(shè)計，工程師越可能自己保留或與AI協(xié)作完成，而不是完全委托。

這種模式有重要啟示：即使AI能力擴展，人類角色仍然核心。轉(zhuǎn)變是從編寫代碼到審查、指導和驗證AI生成的代碼。正如我們的一位工程師所說："我主要在知道答案應該是什么或應該是什么樣子的情況下使用AI。我通過'艱難地'做軟件工程發(fā)展了那種能力。"

在CRED，一家為印度超過1500萬用戶提供服務的金融科技平臺，工程師在其整個開發(fā)生命周期中實施Claude Code，以加速交付，同時保持金融服務必需的質(zhì)量標準。Claude驅(qū)動的開發(fā)系統(tǒng)將他們的執(zhí)行速度翻倍——不是通過消除人類參與，而是通過將開發(fā)者轉(zhuǎn)向更高價值的工作。

趨勢5：智能體編程擴展到新場景和新用戶

智能體編程的最早一波專注于幫助專業(yè)軟件工程師在熟悉的環(huán)境中更快工作。2026年，智能體編程準備擴展到傳統(tǒng)開發(fā)工具無法觸及的上下文和用例，從遺留語言到新的形式因素，使訪問民主化超越傳統(tǒng)開發(fā)者。

預測

? 語言障礙消失：支持擴展到不太常見和遺留語言，如COBOL、Fortran和領(lǐng)域特定語言，實現(xiàn)對遺留系統(tǒng)的維護并消除專業(yè)用例的采用障礙。

? 編程超越工程領(lǐng)域民主化：新的形式因素和界面向非傳統(tǒng)開發(fā)者開放智能體編程，包括網(wǎng)絡(luò)安全、運營、設(shè)計和數(shù)據(jù)科學等領(lǐng)域。像Cowork這樣專為非開發(fā)者自動化文件和任務管理設(shè)計的工具，表明這種轉(zhuǎn)變已經(jīng)在發(fā)生。

每個人都變得更加全棧

對不同團隊如何使用AI的分析揭示了一個一致的模式：人們使用AI增強其核心專業(yè)知識，同時擴展到相鄰領(lǐng)域。安全團隊用它分析不熟悉的代碼。研究團隊用它構(gòu)建數(shù)據(jù)的前端可視化。非技術(shù)員工用它調(diào)試網(wǎng)絡(luò)問題或執(zhí)行數(shù)據(jù)分析。

這種擴展挑戰(zhàn)了長期以來關(guān)于嚴肅開發(fā)工作只能在IDE中進行，或只有擁有專業(yè)工具的專業(yè)工程師才能使用代碼解決問題的假設(shè)。將"會編程的人"與"不會編程的人"分開的障礙正在變得模糊。

在Legora，一個AI驅(qū)動的法律平臺，智能體工作流集成到其整個法律技術(shù)平臺中，展示了編碼智能體如何擴展到特定領(lǐng)域應用。

"我們發(fā)現(xiàn)Claude在遵循指令以及構(gòu)建智能體和智能體工作流方面非常出色，"Legora CEO Max Junestrand說。該公司使用Claude Code加速自身開發(fā)，同時向需要創(chuàng)建復雜自動化而無需工程支持的律師提供智能體能力。

影響趨勢：2026年智能體可能帶來的改變

趨勢6：生產(chǎn)力提升重塑軟件開發(fā)經(jīng)濟學

將智能體智能集成到軟件開發(fā)生命周期的組織將看到影響項目可行性和公司響應市場機會速度的時間線壓縮。

預測

? 三個乘數(shù)驅(qū)動加速：智能體能力、編排改進和更好地利用人類經(jīng)驗相互疊加，創(chuàng)造階梯式改進而非線性收益，因為每一個都使其他成為可能。

? 時間線壓縮改變項目可行性：過去需要數(shù)周的開發(fā)現(xiàn)在需要數(shù)天，使以前不可行的項目變得可行，并使組織能夠更快響應市場機會。

? 軟件開發(fā)經(jīng)濟學轉(zhuǎn)變：隨著智能體增強工程師能力、項目時間線縮短、更快實現(xiàn)價值改善投資回報，總擁有成本下降。

通過產(chǎn)出量而非僅僅速度實現(xiàn)生產(chǎn)力

Anthropic的內(nèi)部研究揭示了一個有趣的生產(chǎn)力模式：工程師報告每項任務類別所花費的時間凈減少，但產(chǎn)出量凈增加更多。這表明AI主要通過更大的產(chǎn)出——交付更多功能、修復更多bug、運行更多實驗——而非僅僅更快地做同樣的工作來提高生產(chǎn)力。

值得注意的是，約27%的AI輔助工作由否則不會完成的任務組成：擴展項目、構(gòu)建像交互式儀表板這樣的"錦上添花"工具，以及手動完成不具成本效益的探索性工作。工程師報告修復了更多"小煩惱"——改善生活質(zhì)量的小問題但通常被優(yōu)先級降低——因為AI使解決它們變得微不足道。

在TELUS，一家領(lǐng)先的通信技術(shù)公司，團隊在工程代碼交付速度提高30%的同時創(chuàng)建了超過13,000個定制AI解決方案。該公司節(jié)省了超過500,000小時，每次AI交互平均節(jié)省40分鐘。

趨勢7：非技術(shù)用例在整個組織中擴展

我們預期2026年最重要的趨勢之一將是職能和業(yè)務流程團隊使用智能體編程創(chuàng)建自己遇到的問題解決方案，以及改進他們每天使用的流程的穩(wěn)定增長。

預測

? 編程能力超越工程領(lǐng)域民主化：銷售、營銷、法律和運營等非技術(shù)團隊獲得自動化工作流和構(gòu)建工具的能力，幾乎不需要或不需要工程干預或編碼經(jīng)驗。

? 領(lǐng)域?qū)＜抑苯訉嵤┙鉀Q方案：深刻理解問題的實踐專家獲得使用智能體自行發(fā)起解決方案的信心，消除了提交工單然后等待開發(fā)資源的瓶頸。

? 生產(chǎn)力收益擴展到整個組織：不值得工程時間的問題得到解決，實驗性工作流變得微不足道，手動流程實現(xiàn)自動化。
Zapier是一家領(lǐng)先的AI編排平臺，已向所有員工開放智能體。設(shè)計團隊使用Claude artifacts在客戶訪談期間快速原型設(shè)計，實時展示通常需要數(shù)周開發(fā)的設(shè)計概念。該公司在整個組織實現(xiàn)了89%的AI采用率，部署了800多個AI智能體。

Anthropic如何使用Claude Code

我們的法律團隊通過構(gòu)建Claude驅(qū)動的工作流來自動化合同紅線標注和內(nèi)容審查等重復性任務，將營銷審查周期從兩到三天縮短到24小時。使用Claude Code，一位沒有編碼經(jīng)驗的律師構(gòu)建了自助服務工具，在問題進入法律隊列之前進行分類，使律師能夠?qū)Ｗ⒂趹?zhàn)略咨詢而非戰(zhàn)術(shù)審查。

結(jié)果：律師減少了成為瓶頸的可能性，可以將時間投入到其他更緊迫的事務上。

趨勢8：智能體編程改善安全防御——但也帶來攻擊風險

智能體編程正在同時向兩個方向轉(zhuǎn)變安全。隨著模型變得更強大和更好地對齊，將安全性構(gòu)建到產(chǎn)品中變得更容易?，F(xiàn)在，任何工程師都可以利用AI執(zhí)行以前需要專業(yè)知識的深度安全審查、強化和監(jiān)控。但幫助防御者的相同能力也可能幫助攻擊者擴大其操作。

預測

? 安全知識民主化：隨著智能體改進，任何工程師都可以成為能夠交付深度安全審查、強化和監(jiān)控的安全工程師。工程師仍然需要考慮安全并咨詢專家，但構(gòu)建強化和安全的系統(tǒng)將變得更容易。

? 威脅行為者擴大攻擊：雖然智能體將有利于防御用途，它們也將有利于攻擊用途。為了防御這種雙重用途技術(shù)，工程師從一開始就構(gòu)建安全性將變得更加重要。

? 智能體網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)興起：自動化智能體系統(tǒng)實現(xiàn)機器速度的安全響應，自動化檢測和響應以匹配自主威脅的步伐。

天平傾向于有準備的組織。使用智能體工具從一開始就融入安全性的團隊，將比使用相同技術(shù)的對手更好地定位以進行防御。

未來一年的優(yōu)先事項

這八個趨勢將定義2026年的智能體編程，它們都匯聚于一個中心主題：軟件開發(fā)正在從以編寫代碼為中心的活動，轉(zhuǎn)變?yōu)橐跃幣啪帉懘a的智能體為基礎(chǔ)的活動——同時保持確保質(zhì)量的人類判斷、監(jiān)督和協(xié)作。

研究很明確：AI是持續(xù)的協(xié)作者，但有效使用它需要積極監(jiān)督和驗證，尤其是在高風險工作中。雖然更多常規(guī)編碼任務可以委托給AI，人類仍在審查代碼。這不是"完全委托"而是高度協(xié)作。這種區(qū)別對組織如何對待AI采用以及如何看待工程師的演進角色很重要。

對于規(guī)劃2026年優(yōu)先事項的組織，四個領(lǐng)域需要立即關(guān)注：

1. 掌握多智能體協(xié)調(diào)，以處理單一智能體系統(tǒng)無法應對的復雜性

2. 通過AI自動審查系統(tǒng)擴展人機監(jiān)督，將人類注意力集中在最重要的地方

3. 將智能體編程擴展到工程領(lǐng)域之外，賦能各部門的領(lǐng)域?qū)＜?br/>

4. 將安全架構(gòu)作為智能體系統(tǒng)設(shè)計的組成部分，從最早階段就嵌入其中

將智能體編程視為2026年戰(zhàn)略優(yōu)先事項的組織將定義什么成為可能，而將其視為漸進式生產(chǎn)力工具的組織將發(fā)現(xiàn)他們正在以新規(guī)則參與競爭。成功的關(guān)鍵在于理解目標不是將人類從循環(huán)中移除——而是讓人類專業(yè)知識在重要的地方發(fā)揮作用。

以上是報告的完整中文翻譯。這份報告由Anthropic發(fā)布，詳細闡述了AI編程智能體在2026年的八大趨勢，涵蓋了技術(shù)能力、組織影響和戰(zhàn)略優(yōu)先事項等多個維度。