目錄

前言：從輔助到協(xié)作

基礎(chǔ)趨勢(shì)：結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變

趨勢(shì)1：軟件開(kāi)發(fā)生命周期發(fā)生劇變

能力趨勢(shì)：智能體能做什么

趨勢(shì)2：?jiǎn)我恢悄荏w演變?yōu)閰f(xié)作團(tuán)隊(duì)

趨勢(shì)3：長(zhǎng)時(shí)運(yùn)行智能體構(gòu)建完整系統(tǒng)
趨勢(shì)4：人機(jī)協(xié)作實(shí)現(xiàn)規(guī)?；O(jiān)督

趨勢(shì)5：智能體編程擴(kuò)展到新場(chǎng)景和新用戶

影響趨勢(shì)：2026年智能體可能帶來(lái)的改變

趨勢(shì)6：生產(chǎn)力提升重塑軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)學(xué)

趨勢(shì)7：非技術(shù)用例在整個(gè)組織中擴(kuò)展

趨勢(shì)8：智能體編程改善安全防御——但也帶來(lái)攻擊風(fēng)險(xiǎn)

未來(lái)一年的優(yōu)先事項(xiàng)

前言：從輔助到協(xié)作

2025年，編程智能體從實(shí)驗(yàn)性工具轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛘鎸?shí)客戶交付真實(shí)功能的生產(chǎn)系統(tǒng)。工程團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，AI現(xiàn)在可以處理整個(gè)實(shí)施工作流：編寫測(cè)試、調(diào)試故障、生成文檔，以及在日益復(fù)雜的代碼庫(kù)中導(dǎo)航。

2026年，我們預(yù)測(cè)這些收益將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越對(duì)現(xiàn)有工具或模型的漸進(jìn)式改進(jìn)。我們預(yù)計(jì)單一智能體將演變?yōu)閰f(xié)作的智能體團(tuán)隊(duì)。過(guò)去需要數(shù)小時(shí)或數(shù)天完成的任務(wù)，現(xiàn)在可能只需極少的人工干預(yù)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(lái)越多地編排長(zhǎng)時(shí)運(yùn)行的智能體系統(tǒng)來(lái)處理實(shí)施細(xì)節(jié)，從而專注于架構(gòu)和問(wèn)題解決。

然而，從研究開(kāi)發(fā)者實(shí)際如何使用AI的過(guò)程中，一個(gè)關(guān)鍵細(xì)節(jié)浮現(xiàn)出來(lái)：這種轉(zhuǎn)變本質(zhì)上是協(xié)作性的。我們社會(huì)影響團(tuán)隊(duì)的研究顯示，雖然開(kāi)發(fā)者在約60%的工作中使用AI，但他們報(bào)告能夠"完全委托"的任務(wù)僅占0-20%。AI充當(dāng)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(dòng)監(jiān)督、驗(yàn)證以及人類判斷——尤其是在高風(fēng)險(xiǎn)工作中。

基于我們與客戶合作的經(jīng)驗(yàn)，本報(bào)告確定了八個(gè)趨勢(shì)，我們預(yù)測(cè)這些趨勢(shì)將定義2026年的智能體編程。這些預(yù)測(cè)分為三類：基礎(chǔ)趨勢(shì)——我們認(rèn)為將重塑開(kāi)發(fā)工作方式的趨勢(shì)；能力趨勢(shì)——著眼于擴(kuò)展智能體能完成的任務(wù)；影響趨勢(shì)——我們預(yù)期將影響業(yè)務(wù)成果和組織結(jié)構(gòu)的趨勢(shì)。

這些預(yù)測(cè)反映了我們今天與客戶所看到的情況，而非對(duì)明天的確定性判斷。我們將其作為思考未來(lái)一年的框架，知道未來(lái)總會(huì)帶來(lái)驚喜。

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

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

讓我們深入探討。

基礎(chǔ)趨勢(shì)：結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變

趨勢(shì)1：軟件開(kāi)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(dòng)的實(shí)施、自動(dòng)化測(cè)試和內(nèi)聯(lián)文檔將周期時(shí)間從數(shù)周壓縮到數(shù)小時(shí)。監(jiān)控直接反饋到快速迭代中。

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

這一演進(jìn)的最新一步是人機(jī)對(duì)話。2025年，智能體AI改變了大量開(kāi)發(fā)者編寫代碼的方式。2026年有望成為這一演進(jìn)轉(zhuǎn)變的系統(tǒng)性效應(yīng)重新配置軟件開(kāi)發(fā)生命周期并重塑軟件工程經(jīng)濟(jì)學(xué)的一年。

預(yù)測(cè)

? 抽象的演進(jìn)：編寫、調(diào)試和維護(hù)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(jì)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(guò)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。現(xiàn)在，成為軟件工程師越來(lái)越意味著編排編寫代碼的智能體、評(píng)估其輸出、提供戰(zhàn)略方向，并確保整個(gè)系統(tǒng)解決正確的問(wèn)題。

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

協(xié)作的現(xiàn)實(shí)

雖然智能體處理更多實(shí)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(kù)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(shí)——因?yàn)锳I填補(bǔ)了知識(shí)空白，而人類提供監(jiān)督和判斷。

這種能力擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)了更緊密的反饋循環(huán)和更快的學(xué)習(xí)。過(guò)去需要數(shù)周跨團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)的任務(wù)可以成為集中的工作會(huì)話。工程師描述將AI用于易于驗(yàn)證、定義明確或重復(fù)性的任務(wù)，而將高層設(shè)計(jì)決策和任何需要組織背景或"品味"的任務(wù)保留給自己。

角色轉(zhuǎn)變：從實(shí)施者到編排者

2026年，工程師貢獻(xiàn)的價(jià)值將轉(zhuǎn)向系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、智能體協(xié)調(diào)、質(zhì)量評(píng)估和戰(zhàn)略問(wèn)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(píng)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(wèn)題。掌握編排能力的工程師可以同時(shí)推進(jìn)多個(gè)功能開(kāi)發(fā)，在比以前個(gè)人實(shí)施更廣泛的范圍內(nèi)應(yīng)用他們的判斷。

入職革命

2025年，加入新代碼庫(kù)或項(xiàng)目的傳統(tǒng)時(shí)間線開(kāi)始從數(shù)周縮短到數(shù)小時(shí)。2026年，我們預(yù)計(jì)組織將學(xué)會(huì)如何充分利用這一能力，改變公司思考人才部署和項(xiàng)目人員配置的方式。

我們?cè)O(shè)想的一種表現(xiàn)是動(dòng)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(kù)知識(shí)的工程師 surge 到任務(wù)上。組織可以開(kāi)始動(dòng)態(tài)人員配置項(xiàng)目，引入專家應(yīng)對(duì)特定挑戰(zhàn)，并在沒(méi)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(kù)和存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施等系統(tǒng)構(gòu)建AI驅(qū)動(dòng)軟件開(kāi)發(fā)工具的初創(chuàng)公司，通過(guò)使用Claude提供上下文代碼理解， flatten 了工程師加入新代碼庫(kù)或項(xiàng)目的學(xué)習(xí)曲線。一家企業(yè)客戶使用由Claude驅(qū)動(dòng)的Augment Code，在兩周內(nèi)完成了CTO最初估計(jì)需要4到8個(gè)月的項(xiàng)目。

能力趨勢(shì)：智能體能做什么

趨勢(shì)2：?jiǎn)我恢悄荏w演變?yōu)閰f(xié)作團(tuán)隊(duì)

編碼智能體：從單一智能體到協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)

單一智能體工作流通過(guò)一個(gè)上下文窗口順序處理任務(wù)。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(gè)都有專用上下文——然后將結(jié)果綜合為集成輸出。

我們預(yù)測(cè)，2026年組織將能夠利用多個(gè)智能體協(xié)同工作，處理僅僅一年前還難以想象的任務(wù)復(fù)雜性。

這種能力將需要任務(wù)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(gè)并發(fā)智能體會(huì)話狀態(tài)的開(kāi)發(fā)環(huán)境和處理同時(shí)智能體生成更改的版本控制工作流。

預(yù)測(cè)

? 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(guò)跨獨(dú)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(dòng)力管理平臺(tái)，使用Claude實(shí)現(xiàn)分層多智能體編排，實(shí)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(dāng)中央編排智能體，協(xié)調(diào)用于候選人篩選、自動(dòng)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(shí)間從一周或更長(zhǎng)時(shí)間縮短到不到72小時(shí)。

趨勢(shì)3：長(zhǎng)時(shí)運(yùn)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(wù)：修復(fù)這個(gè)bug、編寫這個(gè)函數(shù)、生成這個(gè)測(cè)試。到2025年底，越來(lái)越熟練的AI智能體能夠在數(shù)小時(shí)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(gè)應(yīng)用程序和系統(tǒng)，人類只需在關(guān)鍵決策點(diǎn)提供戰(zhàn)略監(jiān)督。

預(yù)測(cè)

? 任務(wù)時(shí)間范圍從分鐘擴(kuò)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(wù)，演變?yōu)樵谘娱L(zhǎng)的時(shí)間段內(nèi)自主工作，構(gòu)建和測(cè)試整個(gè)應(yīng)用程序和系統(tǒng)，并定期接受人類檢查。

? 智能體處理軟件開(kāi)發(fā)的混亂現(xiàn)實(shí)：長(zhǎng)時(shí)運(yùn)行智能體在數(shù)十個(gè)工作會(huì)話中進(jìn)行規(guī)劃、迭代和優(yōu)化，適應(yīng)新發(fā)現(xiàn)、從失敗中恢復(fù)，并在復(fù)雜項(xiàng)目中保持連貫狀態(tài)。

? 軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)學(xué)改變：當(dāng)智能體可以長(zhǎng)時(shí)間自主工作時(shí)，以前不可行的項(xiàng)目變得可行。因無(wú)人有時(shí)間處理而積累多年的技術(shù)債務(wù)，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(yīng)用程序。

在Rakuten，工程師測(cè)試了Claude Code的能力，執(zhí)行一項(xiàng)復(fù)雜的技術(shù)任務(wù)：在vLLM中實(shí)現(xiàn)特定的激活向量提取方法，這是一個(gè)擁有1250萬(wàn)行多編程語(yǔ)言代碼的大規(guī)模開(kāi)源庫(kù)。Claude Code在單次運(yùn)行的7小時(shí)自主工作中完成了整個(gè)工作。該實(shí)現(xiàn)與參考相比達(dá)到了99.9%的數(shù)值精度。

趨勢(shì)4：人機(jī)協(xié)作實(shí)現(xiàn)規(guī)?；O(jiān)督

也許2026年最有價(jià)值的能力發(fā)展將是智能體學(xué)會(huì)何時(shí)尋求幫助，而不是盲目嘗試每項(xiàng)任務(wù)，而人類只在需要時(shí)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(yù)測(cè)

? 智能體質(zhì)量控制成為標(biāo)準(zhǔn)：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(wèn)題，這些問(wèn)題將使人工審查不堪重負(fù)。

? 智能體學(xué)會(huì)何時(shí)尋求幫助：不是盲目嘗試每項(xiàng)任務(wù)，復(fù)雜的智能體識(shí)別需要人類判斷的情況，標(biāo)記不確定領(lǐng)域，并提升具有潛在業(yè)務(wù)影響的決策。

? 人類監(jiān)督從審查一切轉(zhuǎn)變?yōu)閷彶橹匾马?xiàng)：團(tuán)隊(duì)通過(guò)構(gòu)建智能系統(tǒng)同時(shí)保持質(zhì)量和速度，這些系統(tǒng)處理常規(guī)驗(yàn)證，同時(shí)將真正新穎的情況、邊界案例和戰(zhàn)略決策升級(jí)給人類。

協(xié)作悖論

Anthropic內(nèi)部研究揭示了一個(gè)重要模式：雖然工程師報(bào)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(bào)告只能"完全委托"一小部分任務(wù)。當(dāng)理解有效的AI協(xié)作需要積極的人類參與時(shí)，這種明顯的矛盾就解決了。

工程師描述隨著時(shí)間推移發(fā)展出AI委托的直覺(jué)。隨著模型改進(jìn)，這正在快速轉(zhuǎn)變，但歷史上，他們傾向于委托易于驗(yàn)證的任務(wù)——"可以相對(duì)容易地快速檢查正確性"的任務(wù)——或是低風(fēng)險(xiǎn)的，如快速腳本來(lái)追蹤bug。任務(wù)在概念上越困難或越依賴設(shè)計(jì)，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(kuò)展，人類角色仍然核心。轉(zhuǎn)變是從編寫代碼到審查、指導(dǎo)和驗(yàn)證AI生成的代碼。正如我們的一位工程師所說(shuō)："我主要在知道答案應(yīng)該是什么或應(yīng)該是什么樣子的情況下使用AI。我通過(guò)'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(guò)1500萬(wàn)用戶提供服務(wù)的金融科技平臺(tái)，工程師在其整個(gè)開(kāi)發(fā)生命周期中實(shí)施Claude Code，以加速交付，同時(shí)保持金融服務(wù)必需的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。Claude驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)系統(tǒng)將他們的執(zhí)行速度翻倍——不是通過(guò)消除人類參與，而是通過(guò)將開(kāi)發(fā)者轉(zhuǎn)向更高價(jià)值的工作。

趨勢(shì)5：智能體編程擴(kuò)展到新場(chǎng)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(zhǔn)備擴(kuò)展到傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具無(wú)法觸及的上下文和用例，從遺留語(yǔ)言到新的形式因素，使訪問(wèn)民主化超越傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)者。

預(yù)測(cè)

? 語(yǔ)言障礙消失：支持?jǐn)U展到不太常見(jiàn)和遺留語(yǔ)言，如COBOL、Fortran和領(lǐng)域特定語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)對(duì)遺留系統(tǒng)的維護(hù)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(kāi)發(fā)者開(kāi)放智能體編程，包括網(wǎng)絡(luò)安全、運(yùn)營(yíng)、設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域。像Cowork這樣專為非開(kāi)發(fā)者自動(dòng)化文件和任務(wù)管理設(shè)計(jì)的工具，表明這種轉(zhuǎn)變已經(jīng)在發(fā)生。

每個(gè)人都變得更加全棧

對(duì)不同團(tuán)隊(duì)如何使用AI的分析揭示了一個(gè)一致的模式：人們使用AI增強(qiáng)其核心專業(yè)知識(shí)，同時(shí)擴(kuò)展到相鄰領(lǐng)域。安全團(tuán)隊(duì)用它分析不熟悉的代碼。研究團(tuán)隊(duì)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(wèn)題或執(zhí)行數(shù)據(jù)分析。

這種擴(kuò)展挑戰(zhàn)了長(zhǎng)期以來(lái)關(guān)于嚴(yán)肅開(kāi)發(fā)工作只能在IDE中進(jìn)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(wèn)題的假設(shè)。將"會(huì)編程的人"與"不會(huì)編程的人"分開(kāi)的障礙正在變得模糊。

在Legora，一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的法律平臺(tái)，智能體工作流集成到其整個(gè)法律技術(shù)平臺(tái)中，展示了編碼智能體如何擴(kuò)展到特定領(lǐng)域應(yīng)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(shuō)。該公司使用Claude Code加速自身開(kāi)發(fā)，同時(shí)向需要?jiǎng)?chuàng)建復(fù)雜自動(dòng)化而無(wú)需工程支持的律師提供智能體能力。

影響趨勢(shì)：2026年智能體可能帶來(lái)的改變

趨勢(shì)6：生產(chǎn)力提升重塑軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)學(xué)

將智能體智能集成到軟件開(kāi)發(fā)生命周期的組織將看到影響項(xiàng)目可行性和公司響應(yīng)市場(chǎng)機(jī)會(huì)速度的時(shí)間線壓縮。

預(yù)測(cè)

? 三個(gè)乘數(shù)驅(qū)動(dòng)加速：智能體能力、編排改進(jìn)和更好地利用人類經(jīng)驗(yàn)相互疊加，創(chuàng)造階梯式改進(jìn)而非線性收益，因?yàn)槊恳粋€(gè)都使其他成為可能。

? 時(shí)間線壓縮改變項(xiàng)目可行性：過(guò)去需要數(shù)周的開(kāi)發(fā)現(xiàn)在需要數(shù)天，使以前不可行的項(xiàng)目變得可行，并使組織能夠更快響應(yīng)市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

? 軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)學(xué)轉(zhuǎn)變：隨著智能體增強(qiáng)工程師能力、項(xiàng)目時(shí)間線縮短、更快實(shí)現(xiàn)價(jià)值改善投資回報(bào)，總擁有成本下降。

通過(guò)產(chǎn)出量而非僅僅速度實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力

Anthropic的內(nèi)部研究揭示了一個(gè)有趣的生產(chǎn)力模式：工程師報(bào)告每項(xiàng)任務(wù)類別所花費(fèi)的時(shí)間凈減少，但產(chǎn)出量?jī)粼黾痈?。這表明AI主要通過(guò)更大的產(chǎn)出——交付更多功能、修復(fù)更多bug、運(yùn)行更多實(shí)驗(yàn)——而非僅僅更快地做同樣的工作來(lái)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(huì)完成的任務(wù)組成：擴(kuò)展項(xiàng)目、構(gòu)建像交互式儀表板這樣的"錦上添花"工具，以及手動(dòng)完成不具成本效益的探索性工作。工程師報(bào)告修復(fù)了更多"小煩惱"——改善生活質(zhì)量的小問(wèn)題但通常被優(yōu)先級(jí)降低——因?yàn)锳I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(tuán)隊(duì)在工程代碼交付速度提高30%的同時(shí)創(chuàng)建了超過(guò)13,000個(gè)定制AI解決方案。該公司節(jié)省了超過(guò)500,000小時(shí)，每次AI交互平均節(jié)省40分鐘。

趨勢(shì)7：非技術(shù)用例在整個(gè)組織中擴(kuò)展

我們預(yù)期2026年最重要的趨勢(shì)之一將是職能和業(yè)務(wù)流程團(tuán)隊(duì)使用智能體編程創(chuàng)建自己遇到的問(wèn)題解決方案，以及改進(jìn)他們每天使用的流程的穩(wěn)定增長(zhǎng)。

預(yù)測(cè)

? 編程能力超越工程領(lǐng)域民主化：銷售、營(yíng)銷、法律和運(yùn)營(yíng)等非技術(shù)團(tuán)隊(duì)獲得自動(dòng)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(yù)或編碼經(jīng)驗(yàn)。

? 領(lǐng)域?qū)＜抑苯訉?shí)施解決方案：深刻理解問(wèn)題的實(shí)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(kāi)發(fā)資源的瓶頸。

? 生產(chǎn)力收益擴(kuò)展到整個(gè)組織：不值得工程時(shí)間的問(wèn)題得到解決，實(shí)驗(yàn)性工作流變得微不足道，手動(dòng)流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。
Zapier是一家領(lǐng)先的AI編排平臺(tái)，已向所有員工開(kāi)放智能體。設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)使用Claude artifacts在客戶訪談期間快速原型設(shè)計(jì)，實(shí)時(shí)展示通常需要數(shù)周開(kāi)發(fā)的設(shè)計(jì)概念。該公司在整個(gè)組織實(shí)現(xiàn)了89%的AI采用率，部署了800多個(gè)AI智能體。

Anthropic如何使用Claude Code

我們的法律團(tuán)隊(duì)通過(guò)構(gòu)建Claude驅(qū)動(dòng)的工作流來(lái)自動(dòng)化合同紅線標(biāo)注和內(nèi)容審查等重復(fù)性任務(wù)，將營(yíng)銷審查周期從兩到三天縮短到24小時(shí)。使用Claude Code，一位沒(méi)有編碼經(jīng)驗(yàn)的律師構(gòu)建了自助服務(wù)工具，在問(wèn)題進(jìn)入法律隊(duì)列之前進(jìn)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(shí)間投入到其他更緊迫的事務(wù)上。

趨勢(shì)8：智能體編程改善安全防御——但也帶來(lái)攻擊風(fēng)險(xiǎn)

智能體編程正在同時(shí)向兩個(gè)方向轉(zhuǎn)變安全。隨著模型變得更強(qiáng)大和更好地對(duì)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(shí)的深度安全審查、強(qiáng)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(kuò)大其操作。

預(yù)測(cè)

? 安全知識(shí)民主化：隨著智能體改進(jìn)，任何工程師都可以成為能夠交付深度安全審查、強(qiáng)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(qiáng)化和安全的系統(tǒng)將變得更容易。

? 威脅行為者擴(kuò)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(kāi)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(dòng)化智能體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)機(jī)器速度的安全響應(yīng)，自動(dòng)化檢測(cè)和響應(yīng)以匹配自主威脅的步伐。

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

未來(lái)一年的優(yōu)先事項(xiàng)

這八個(gè)趨勢(shì)將定義2026年的智能體編程，它們都匯聚于一個(gè)中心主題：軟件開(kāi)發(fā)正在從以編寫代碼為中心的活動(dòng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橐跃幣啪帉懘a的智能體為基礎(chǔ)的活動(dòng)——同時(shí)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(yàn)證，尤其是在高風(fēng)險(xiǎn)工作中。雖然更多常規(guī)編碼任務(wù)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(duì)組織如何對(duì)待AI采用以及如何看待工程師的演進(jìn)角色很重要。

對(duì)于規(guī)劃2026年優(yōu)先事項(xiàng)的組織，四個(gè)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(wú)法應(yīng)對(duì)的復(fù)雜性

2. 通過(guò)AI自動(dòng)審查系統(tǒng)擴(kuò)展人機(jī)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(kuò)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(jì)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(xiàng)的組織將定義什么成為可能，而將其視為漸進(jìn)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(jìng)爭(zhēng)。成功的關(guān)鍵在于理解目標(biāo)不是將人類從循環(huán)中移除——而是讓人類專業(yè)知識(shí)在重要的地方發(fā)揮作用。

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