本文會不定期更新我的最新感悟，說不定很快就被打臉了。
進入 2026 年大家三不五時地就會被各種 AI 工具的進步「震驚」到，從各種基座模型 Gemini 3、Opus 4.6 再到 OpenClaw 🦞、Anthropic Cowork 等 agent 工具的興起，模型的能力邊界在不斷地被突破。 同時，大家也被迫開始思考在 agent 時代軟件工程師的角色和出路到底是什麼？
無用論？退場論？層層放大的焦慮
不得不說 AI/agent 確實能夠很大程度上提升軟件工程師的生產效率，特別是在一些 dirty work 上。 但目前很多宣傳都過分誇大了 AI 的能力邊界，並且大幅度地傳播了 AI 工具給工程師帶來的焦慮。 至少從我個人的日常開發體驗來看，AI/agent 工具離完全取代人類工程師還有相當遠的距離。 作為一個重度使用 Opus 4.6 1M context 模型 (應該是 2026 年 3 月最先進的 coding 模型？) 的用戶，即使在一些簡單的任務上，它也經常表現出幻覺/不明所以的情況，尤其是為了達成某個目標而去 workaround。
Demo 和 product 之間的距離
不少 agent 的 use case 是來自一個 built from scratch 的 project，這類項目通常沒有技術債，可以讓 agent 嘗試最新的技術或是從頭就採用 best practice。 並且使用 agent 能夠很快地構建一個相當不錯的完成度很高的 demo，從而會讓大家覺得是不是 agent 能夠接管全部的軟件開發。 事實上，這類 demo 離真正可用的 product 還有相當長的距離，對於一些 edge case 和細節上的打磨還遠遠不夠。
置身事內，但保持冷靜
如果 agent 真的是 LLM 的 iPhone 時刻📱，那麼你不用擔心因為錯過第一代 iPhone 而 FOMO。
在這個時代，也許每一天都有很多新奇的工具湧現在社交平台的時間線上，有時候會不可避免地陷入被時代拋棄的焦慮感。 But these things just come and go，99% 的新東西並沒有留下很有意義的影響。 而且，一個東西如果真的夠好，大家是會趨之若鶩去使用的 (i.e., 用 token 投票)，「久經考驗」、「大浪淘沙」留下來的東西才具有真正的價值，所以不必擔心在短時間內錯過什麼。
此外，很多觀點會特意強調 agent 帶來的宏大敘事，從歷史或者社會發展的角度去分析 agent 帶來的影響，但我覺得 agent 工具仍然在快速演變，這類分析也許適合等到 agent 蓋棺定論的時候再進行也不遲。
更重要的是，保持 hands-on，即時更新自己的認知和清楚模型的能力邊界，刷新自己的 eval 標準，保持開放的心態和打破自己固有認知的心理。
當然還有保持好身體健康，在這個時代，活得越久就能見識到越多東西。
Taste、審美和架構師思維
Lower barriers to implementation do not reduce the importance of engineers; instead, they elevate the importance of vision, judgment, and taste. When creation becomes easier, deciding what is worth creating becomes the harder problem. AI accelerates execution, but meaning, direction, and responsibility remain fundamentally human. 1
Agent 的廣泛使用毫不意外地會帶來粗製濫造的氾濫，就像 LLVM 的作者 Chris 說的，當執行/實現變得廉價的時候，方向、品味和審美就變得彌足珍貴，否則只是快速地製造一次性垃圾，劣幣驅逐良幣的後果就是讓整個市場變得毫無價值。 當 AI 賦予了普通用戶 vibe 的能力，我們是否能提供一個充分的理由讓用戶仍然選擇我們的產品？ 我覺得這裏關鍵的是對質量和美感的追求，對細節的打磨和對用戶痛點的捕捉。
這裏還可以引申到對 AI 生成的文字的生理性反胃 (各種 GPT 黑話，比如「不是...而是」這類句型)，毫無底線地使用 agent 進行 paper 灌水等。如果整個信息場都充斥著這些低成本、低質量產生的垃圾，那麼找到有用信息的成本就會變得更高。