# 塑造 2026 年软件构建方式的八大趋势

作者：Hex4C59 · 发布于 2026-03-25

原文：https://hex4c59.cc/translations/eight-trends-defining-how-software-gets-built-in-2026/


> **译文信息**  
> - 原文：[Eight trends defining how software gets built in 2026](https://claude.com/blog/eight-trends-defining-how-software-gets-built-in-2026)  
> - 作者：Anthropic  
> - 原文发布：2026-01-21  
> - 翻译发布：2026-03-25（东八区）

AI 正在怎样改变软件开发？工程负责人应对 2026 年抱有什么预期？我们梳理了行业中正在浮现的模式。

**编程智能体（coding agents）如今已是协作者。**

2025 年，工程团队发现 AI 已能承担整条实现链路：写测试、排查失败、在庞大代码库中导航。我们预测，到 2026 年，这些能力还将显著增强。

我们的新报告归纳了今年有望定义 **agentic coding（代理式编程）** 的 **八大趋势**，并归入三类：**基础类趋势** 改变开发工作的开展方式，**能力类趋势** 拓展 agent 能完成的工作，**影响类趋势** 改变业务结果。

真正拉开差距的组织，会让工程师继续参与开发过程，并 **把他们的专业判断集中用在最关键的地方**。

### 我们观察到的现象

软件开发生命周期正经历自图形用户界面以来最剧烈的变化之一。工程师正从 **亲自写代码** 转向 **协调会写代码的 agent**，把自身专长更多放在架构、系统设计与战略决策上。

在研究开发者如何 **实际** 使用 AI 时，一个关键细节逐渐清晰：这场转型依赖 **积极的协作**。

我们 **Societal Impacts（社会影响）** 团队的研究表明：虽然开发者约有 **60%** 的工作会用到 AI，但他们表示只有约 **0–20%** 的任务可以「完全托付」给 AI。AI 是持续的协作者，但要真正用好它，仍需要监督、校验与人的判断。

### 实践中的样子

各行各业的组织正在把这些模式落地，在 **agent 自主性** 与 **人工监督** 之间找平衡，希望更快交付，同时保持质量。

[Rakuten](https://claude.com/customers/rakuten) 的工程师用 **Claude Code** 验证了一项复杂技术任务：在约 **1250 万行** 代码规模的 [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm) 代码库中实现 **activation vector extraction（激活向量提取）** 方法。Claude Code 在约 **七小时** 的自主工作中完成任务，数值精度达到 **99.9%**。

[TELUS](https://claude.com/customers/telus) 团队打造了 **逾 1.3 万个** 定制 AI 解决方案，工程代码交付速度提升约 **30%**，累计节省 **逾 50 万小时**。

[Zapier](https://claude.com/customers/zapier) 在全公司实现约 **89%** 的 AI 采用率，内部部署了 **800 余个** agent。

### 下一步怎么走

若组织在规划 2026 年重点，有四个领域需要 **立刻** 投入：**掌握多 agent 协调**、通过 **AI 驱动的自动化评审** 扩展人机协同监督、把 **agentic coding** 延伸到工程团队之外，以及从 **最早阶段** 就嵌入安全架构。

把 agentic coding 当作战略优先事项的组织，将决定未来能做成什么。

完整内容见 **[2026 Agentic Coding Trends Report（2026 年代理式编程趋势报告）](https://resources.anthropic.com/hubfs/2026%20Agentic%20Coding%20Trends%20Report.pdf?hsLang=en)**（PDF）。