《软件工程的终结》：AI Agent 会终结软件行业，还是只终结一种做软件的方式？

半个多世纪以来，软件行业运行在一个几乎不变的原则之上：由人分析问题、设计系统、编写源代码、测试并维护它。2026 年 6 月，曹振峰（Lingxi Intelligent Investment，深圳）发表了一篇标题耸动的论文——《The End of Software Engineering》（软件工程的终结）——认为 AI Agent 可能不只是帮程序员更快地写代码，而是会改变软件本身被创造、运行和销售的方式。本文梳理这篇论文的论点，以及它自己承认的局限。

快速回答

• 论文的核心论点：在传统软件中，代码承载了大部分决策逻辑；而在 Agentic 系统中，AI 模型成为推理引擎，自己选择行动、把代码当作工具使用——甚至按需生成代码、运行、然后在任务完成后丢弃。
• 它描述的迁移：从"AI → 软件 → 结果"走向"Agent → 结果"——用户描述自己想要什么，直接与 Agent 交互，而不是使用一个为每个问题预先设计好的应用。
• 作者划分的软件三时代：Software 1.0（安装型软件）、Software 2.0（SaaS——通过互联网出售使用权），以及 Software 3.0——Agent-as-a-Service（AaaS），客户为工作成果付费，而不是为账号数或功能数付费。
• 工程师不会消失，只是重心迁移：从手写代码转向设计 Agent 系统、管控访问权限、评估结果和保障可靠性——论文把这种工程取向称为 Agentic Engineering。
• 论文自己点出的最大局限：AI Agent 目前还不够可靠，无法替代整个企业级软件开发流程；当多个 Agent 协同时，权限、系统集成、状态与问责仍是未解问题。

五十多年，我们一直用同一种思维做软件

以一家企业要建销售管理系统为例。传统做法是：一支技术团队分析需求、设计数据库、开发后端、构建前端、测试并上线。当业务需求变化时，程序员再修改代码、更新逻辑、发布新版本。这个模式的本质，是把业务决策和规则转化成静态代码，然后软件照着人预先写好的程序执行。

从瀑布到敏捷、从单体到微服务、从手工部署到 CI/CD——工具和流程一直在变，但"人处于中心、设计并维护一套相对稳定的代码系统"这一点没有变。后来的 AI 编程助手（AI Coding Assistant）也只是给这个流程提速：本质上，我们仍在用旧模式做软件。

Agent 改变的是模式，不只是速度

论文最有意思的区分在这里：

维度	传统软件	Agentic 系统
决策逻辑在哪里	在人事先写好的代码里	在 AI 模型里——推理引擎按目标自行选择行动
代码的角色	核心产品，为所有情形固定不变	Agent 使用的工具；可以按需生成、执行、任务结束后丢弃
人如何交付工作	分析、设计、把每一步处理都编出来	给出目标；Agent 自己拆任务、选工具、调 API、处理数据并评估结果
需求变化时	改代码、发新版本	Agent 在执行过程中适应新需求

换句话说：过去是人写软件来解决问题；在新模式里，人可以直接把问题本身交给一个 AI 系统，由它选择解决方式。论文同时提醒，这并不意味着所有软件都能——或者应该——被 Agent 取代；它最适合的是需求持续变化的工作。

从"AI → Software → Result"到"Agent → Result"

论文描述了价值交付方式的一次迁移。假设一位销售总监想知道本月营收为什么下降了 15%：

• 传统方式：企业得先建仪表盘、写数据查询、设计报表、维护分析功能。
• Agentic 方式：用户直接提出要求——"分析营收下降的原因，与前三个月对比，找出受影响的产品组并给出处理建议"——Agent 连接它被授权的数据源，查询、分析波动并生成报告。

用户其实不需要一个有几十个功能的应用；他们需要的是业务问题的答案。不过，每个 Agent 背后仍然需要数据库、API、身份认证系统和可靠的软件组件——所以"Agent → Result"改变的是价值交付的方式，而不是底层传统软件的存在。

SaaS 之后，会是 Agent-as-a-Service 时代吗？

作者用三个时代来读这个行业的历史：

• Software 1.0——传统安装型软件：用户购买软件，自己安装、自己管理运行环境。
• Software 2.0——Software-as-a-Service（SaaS）：软件通过互联网交付；厂商负责运行、更新和维护基础设施。
• Software 3.0——Agent-as-a-Service（AaaS）：用户付费不只是为了使用一款软件，而是让一个 Agent 完成工作或产出结果——例如与其买报表汇总软件，不如使用一个专门做数据分析、自动准备定期报告的 Agent。

值得注意的推论在商业模式上：当客户更在乎最终成果时，按账号、功能或许可证的定价方式，可能要与按任务和交付价值收费的模式竞争。不过这仍属预测——目前没有依据断言 AaaS 会取代全部 SaaS。

如果代码不再是中心，软件工程师做什么？

如果 Agent 越来越多地自己生成代码、测试、修 bug 并部署，手写代码的价值可能在某些岗位类别中下降。但一组新问题随之出现，而且它们不会因为 AI 会写代码就自动消失：

• 谁来验证 Agent 几分钟内产出的数千行代码，确实解决了正确的问题？
• 当 Agent 访问了错误的客户数据时，谁负责？
• 谁来设计管控机制，防止 Agent 自行做出危险动作？
• 当多个 Agent 协作并给出不一致的决策时，谁来评估效果？

按论文的看法，工程师的重心将转向设计 Agent 系统、构建执行环境、管控访问权限、评估结果和保障可靠性——合起来就是它称之为 Agentic Engineering 的工程取向。未来工程师的优势，可能不再主要取决于能写出多少行代码，而在于能否设计出产出正确、安全、有价值结果的系统。

最大的问题：Agent 还不够可靠

论文专门用一节讲另一面。AI 系统能在编程基准测试中表现出色，却仍会在真实产品上吃力，因为企业软件不只是代码：它包含复杂的业务需求、历史数据、集成系统、安全规范和无数的边界情形。Agent 能写出一个在测试环境跑得通的 API，却漏掉权限条件；能修一个小 bug，却悄悄影响其他功能；或者一字不差地完成了任务字面要求，却偏离企业的真实目标。当多个 Agent 协同时，状态管理、上下文共享、错误控制和责任认定都会成为新的工程难题。因此，迁移到 Agentic 系统并不是简单地"用一个 AI 模型替换程序员"——它需要一整层新的基础设施和工程方法来保障可信度。

是行业的终结，还是一种做法的终结？

细读之下，论文其实并没有说程序员会消失。它说的是行业的重心可能沿着四条轴迁移：

• 从构建固定程序，转向设计能适应的系统。
• 从把每一步处理都编出来，转向定义目标、约束和评估方法。
• 从出售软件使用权，转向提供把事情做成的能力。
• 从人直接执行大部分技术操作，转向设计、编排和管控自动化系统。

技术史表明，每当一层工作被自动化，人的价值往往会迁移到其他层。论文留下的最大问题是：如果用户只需描述自己想要什么，而 Agent 自己找出实现方法——我们还需要用 IT 行业过去半个多世纪的方式来构建软件吗？也要重申：这是一篇论文的论点和预测，并不是"软件工程已经终结"的结论。

常见问题

《The End of Software Engineering》是谁写的、何时发表？

作者是曹振峰（Zhenfeng Cao，Lingxi Intelligent Investment，中国深圳），全名为《The End of Software Engineering: How AI Agents Are Fundamentally Restructuring the Software Paradigm》，发表于 2026 年 6 月 5 日。应把它理解为一篇文章的论点与预测，而非学术界或行业的共识。

什么是 Agentic Engineering？

这是论文为 Agent 时代提出的工程取向：工程师的重心不再是手写代码，而是设计、管控和运行 Agent 系统——包括设计 Agent 的工作流程、构建执行环境、管控对数据和工具的访问权限、评估产出结果，以及在系统自主行动时保障可靠性。

Agent-as-a-Service（AaaS）和 SaaS 有什么区别？

SaaS 出售软件的使用权：客户按账号或功能付费，自己操作工具来产出结果。AaaS 出售工作成果：客户把活交给一个 Agent（数据分析、做报告、市场研究……），按任务或按交付价值付费，而不是自己去操作一个工具。

AI Agent 会取代程序员吗？

按论文自己的说法：还不会，至少在整个企业级开发流程上还不会。Agent 在权限管控、系统集成、异常处理、以及多 Agent 协作时的问责上仍不够可靠。论文描绘的情景是角色迁移——手写代码变少，设计、监督和验证 Agent 系统的工作变多。

"Agent → Result"意味着传统软件会消失吗？

不会。论文自己就指出：每个 Agent 背后都站着由人构建的数据库、API、身份认证系统和可靠的软件基础设施。改变的是面向用户的那一层——从"打开一个功能预置的应用"变成"提出需求、拿到结果"——而不是底层软件的存在本身。

结语

《软件工程的终结》这个标题是刻意的极端，但其下的论证要平衡得多：可能终结的是一种延续了半个世纪的做软件的方式——人把每一个业务决策翻译成静态代码——而不是软件工程这个行业本身。如果 Agent 真的承担起越来越多的执行工作，工程师的价值将落在定义目标、约束、管控和评估上：恰恰是最难自动化的那些工作。对 IT 从业者来说，实际的问题不是"职业会不会消失"，而是"我正站在这场迁移的哪一层"。

来源：Facebook 页面 Hỏi Dân IT Official 的介绍与梳理帖（2026 年 11 月 6 日），内容为曹振峰论文《The End of Software Engineering: How AI Agents Are Fundamentally Restructuring the Software Paradigm》（2026 年 6 月 5 日）；由 Wotech Electronics 编辑整理。文中观点属于论文作者，性质为论点与预测。插图：论文首页，来自原帖附带照片。