最近读到 Anthropic 发布的《2026 Agentic Coding Trends Report》，这是一份关于 AI 编程代理趋势的年度预测报告。作为开发 Claude 的公司，他们对 AI 编程的观察和预测很有参考价值。读完之后，有不少让人眼前一亮的观点，也有一些值得每个人认真思考的东西。
1、从写代码到指挥 AI 写代码
报告开篇就点明了一个核心判断：2025 年，AI 编程代理从实验性工具变成了能交付真实功能的生产系统。2026 年，这种变化会进一步加速，最显著的转变是工程师的角色定位。
以前，做软件工程师意味着写代码。虽然这个岗位一直涉及很多其他技能，但写代码始终是核心。现在不一样了，做软件工程师越来越意味着编排 AI 代理写代码、评估它们的输出、提供战略方向，以及确保整个系统解决的是正确的问题。
换句话说，工程师正在从实现者变成指挥家。
这个转变听起来很抽象，但报告里有个细节很具体：传统的入职培训，让一个新人熟悉一个复杂代码库，通常需要几周时间。现在，借助 AI 的帮助，这个时间可以压缩到几小时。一家叫 Augment Code 的公司，他们的企业客户用 Claude 驱动的工具，把原本预计 4 到 8 个月的项目，两周就完成了。
时间压缩带来的连锁反应很大。以前因为入职成本高，公司很难灵活调配人员。现在可以按需调配工程师到需要深度代码知识的任务上，人员配置变得更加动态。
2、从单兵作战到多代理协同
报告预测的第二个重要趋势是：单个 AI 代理会进化成协调配合的代理团队。
这是什么意思呢？以前用 AI 写代码，基本上是一问一答的模式，你提一个需求，AI 给你一段代码。现在开始出现更复杂的玩法：一个主代理负责协调，下面有专门筛选、专门生成文档、专门做情感分析的子代理，各司其职，并行工作。
报告举了一个例子，Fountain 是一个做一线员工管理的平台，他们用这种多代理架构，把筛选速度提升了 50%，入职速度提升了 40%，候选人转化率翻了一倍。有一个物流客户，以前给新履约中心配齐人员需要一周以上，现在 72 小时就能搞定。
多个代理协同工作，每个代理有自己专注的领域和独立的上下文窗口，然后由一个协调者把结果整合起来。这种架构能处理的任务复杂度，比单个代理高出一个量级。
3、从几分钟到几天：长时间运行的代理
早期的 AI 编程助手，处理的是一次性的小任务：修个 bug，写个函数，生成个测试用例。几分钟就完事了。
报告预测，2026 年代理能连续工作几天，构建完整的应用和系统，中间只需要人在关键决策点做一些监督。
这不是畅想，报告里提到一个真实案例。Anthropic 的工程师让 Claude Code 实现一个复杂的技术任务：在 vLLM 这个有 1250 万行代码的开源库里，实现一个特定的激活向量提取方法。Claude Code 自主工作了 7 个小时，一次性完成了整个任务，数值精度达到了 99.9%。
当代理能连续工作这么长时间，软件开发的经济学就变了。以前因为没人有时间处理而积压多年的技术债务，可以让代理系统性地清理。以前觉得不划算的项目，现在变得可行了。创业者从想法到部署应用，可能只需要几天而不是几个月。
4、人机协作的真实面貌
报告里有一组数据特别有意思：开发者在大约 60% 的工作中使用 AI，但他们能完全委托给 AI 的任务，只占 0 到 20%。
这两个数字看起来矛盾，其实不然。它揭示了人机协作的真实面貌：AI 是一个持续的协作者，但有效使用它需要周到的准备、主动的监督、输出的验证，以及人类的判断。尤其是高风险的工作，更需要人的把关。
工程师们描述了他们是怎么判断哪些任务可以交给 AI 的。通常是那些容易验证的任务，比如能快速检查对不对的；或者是低风险的任务，比如写个小脚本追踪一个 bug。越是概念上复杂、越是依赖设计判断的任务，越是要自己来做，或者和 AI 协作着做，而不是完全交出去。
这里面有一句话说得特别好：我主要在那些我知道答案应该是什么样子的情况下使用 AI。而我之所以有这种判断能力，是因为我用笨办法做过足够多的软件工程。
换句话说，AI 放大的是你已有的能力，而不是凭空给你创造能力。你得先有判断力，AI 才能帮你提效。
5、每个人都在变得更全栈
报告观察到一个有趣的现象：工程师正在变得更全栈。
以前你可能只懂前端，或者只懂后端。现在借助 AI，你可以在自己不太熟悉的领域也能有效工作。AI 填补你的知识空白，你提供监督和方向。前端工程师可以处理数据库问题，后端工程师可以调整界面布局，安全团队可以分析不熟悉的代码，研究团队可以给数据做可视化。
这种能力扩展带来更紧密的反馈循环和更快的学习。以前需要跨团队协调好几周的任务，现在可能变成一个人集中工作几个小时就能搞定。
更有意思的是，这种扩展不局限于技术人员。报告提到，编程能力正在向非技术岗位扩散。销售、市场、法务、运营团队，开始有能力自己自动化工作流程、搭建小工具，不需要等工程团队排期。
Anthropic 自己的法务团队就是例子。一个没有编程经验的律师，用 Claude Code 搭建了自助服务工具，在法务请求进入正式队列之前就做好分流。市场内容审核的周转时间，从两三天缩短到了 24 小时。
以前不值得工程团队花时间的问题，现在能被解决了。实验性的工作流程，现在可以轻松尝试。手动流程，现在可以自动化。
6、生产力提升的真相
报告里还有一个洞察很重要：AI 带来的生产力提升，主要体现在产出量的增加，而不仅仅是速度变快。
工程师们报告说，每类任务花的时间减少了，但产出量大幅增加了。更多功能上线，更多 bug 被修复，更多实验被执行。
特别值得注意的是，大约 27% 的 AI 辅助工作，是原本根本不会去做的任务。比如扩展项目规模、搭建锦上添花的工具（像交互式仪表盘）、做一些人工成本太高不划算的探索性工作。工程师们说，他们现在会修复更多小问题，那些能改善体验但平时总是被往后排的东西，因为 AI 让处理它们变得可行了。
Twilio 的数据很能说明问题：他们的团队创建了超过 13000 个定制 AI 解决方案，工程代码交付速度提升了 30%，总共节省了超过 50 万小时，平均每次 AI 交互节省 40 分钟。
7、安全：双刃剑
报告最后提到了安全问题，这是一把双刃剑。
好的一面是，安全知识正在民主化。以前安全审查、加固、监控需要专业知识，现在任何工程师都可以借助 AI 来做。从一开始就把安全融入产品变得更容易了。
坏的一面是，同样的能力也能帮助攻击者扩大攻击规模。防守方能用的工具，进攻方也能用。
报告的建议是：从一开始就把安全融入设计的团队，会比那些后期才考虑安全的团队，更有能力应对同样使用 AI 的对手。
8、2026 年的优先事项
报告最后总结了 2026 年值得关注的四个领域：
第一，掌握多代理协调，处理单代理系统无法应对的复杂度。
第二，通过 AI 自动审查系统扩展人机监督，把人的注意力集中在最重要的地方。
第三，把代理编码扩展到工程团队之外，赋能各部门的领域专家。
第四，从最早期阶段就把安全架构融入代理系统设计。
9、写在最后
读完这份报告，最大的感受是：变化来得比想象中快。
2025 年，大家还在讨论 AI 能不能真的写代码。2026 年，话题已经变成了怎么协调多个 AI 代理一起工作、怎么让 AI 连续工作几天构建完整系统。
对于技术从业者来说，角色转型已经不是未来时，而是进行时。写代码的能力依然重要，但更重要的是判断力、架构能力、问题分解能力，以及协调 AI 完成复杂任务的能力。
对于非技术人员来说，编程能力的门槛正在降低。以前觉得遥不可及的自动化和工具搭建，现在可能动动手就能实现。这既是机会，也是挑战。
报告里有句话说得好：目标不是把人从循环中移除，而是让人的专业能力用在最重要的地方。
不管你是什么岗位，这句话都值得好好琢磨。
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