从 P2H 到 P2A2H:软件架构的终极倒置——为智能体设计软件

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/12/p2h-to-p2a2h-software-architecture-inversion-designing-for-agents

大家好,我是Tony Bai。

回顾过去 50 年的软件工程史,无论技术栈如何更迭——从汇编到 C,从 Web 到 Mobile,从单体到微服务——其核心的生产关系从未改变。

这种关系被称为 P2H (Programmer to Human):即程序员(Programmer)揣摩人类(Human)的需求,将其固化为代码,构建成功能确定的软件产品,最后交付给用户使用。

在这个模型中,程序员是“权威”。我们决定了按钮在左边还是右边,决定了业务流程是三步还是五步。用户必须削足适履,去学习和适应软件的逻辑。

然而,这种模式正面临前所未有的危机。

人类的需求是无限且流动的(“我想分析一下上个月买咖啡的钱占总支出的比例”),但程序员编写的代码是有限且刚性的(“抱歉,App 只有‘按类别查看支出’的功能”)。

这个供需矛盾,导致了无穷无尽的需求变更、功能堆砌,最终造就了难以维护的“软件屎山”。

但是,AI Agent 的出现,打破了这个死结。

我们在程序员和用户之间,插入了一个拥有无限耐心、通晓所有 API、且具备动态生成能力的“超级中间商”——智能体(Agent)

软件架构正在经历一场“哥白尼时刻”般的倒置:我们不再直接为人类编写软件,我们正在进入 P2A2H (Programmer to Agent to Human) 的新纪元。

定义 P2A2H:供应链的重构

P2A2H 不仅仅是工作流的变化,它是软件产业链的彻底重组。

1. Programmer (P):工具制造者

在 P2A2H 模型中,程序员退守到了基础设施层。我们不再直接编写面向最终用户的业务逻辑(Business Logic),而是编写原子能力(Atomic Capabilities)、工具(Tools)、规则(Rules)和护栏(Guardrails)。我们是“造物主”,负责定义物理定律,而不是搭建具体的房子。

2. Agent (A):运行时环境与超级工人

Agent 成了新的 Runtime。它接收 Human 的模糊意图,实时调用 P 提供的工具,即时生成(Just-in-time) 或 动态编排 出满足特定需求的解决方案。它是“超级工人”,也是“软件本身”。

3. Human (H):指挥官

用户不再是被动的操作者,而是主动的指挥官。他们不再需要学习“如何使用软件”,因为软件会根据他们的意图自动重组。

这意味着,软件工程的重心,正在从“人机交互 (HCI)”转移到“机机交互 (M2M)”与“智能体体验 (AX)”。

P2A (Programmer to Agent):什么是“智能体体验 (AX)”?

过去,我们谈论 UX(用户体验),我们关注的是按钮是否好点、颜色是否悦目、文案是否感人。因为人类是感性的、迟钝的、容易犯错的。

现在,我们需要谈论 AX (Agent Experience)

因为你的代码的第一用户不再是人,而是 AI。AI 是理性的、极速的、但也是极其依赖上下文的。

为了实现高效的 P2A,我们需要对现有的软件架构进行三大重构:

1. API 的重构:从“简洁”到“自描述”

在 P2H 时代,我们追求 API 的简洁。如果出错了,返回一个 404 Not Found 或者一段给人看的 User not authorized 就足够了。

但在 P2A 时代,这种 API 是不合格的。Agent 是一个黑盒,当它收到一个错误时,如果缺乏上下文,它会陷入“幻觉”或死循环。

Agent-Friendly API 的设计原则:

  • Verbose Error (详尽报错):错误信息不仅要说是错的,还要说为什么错以及怎么改。

    // Bad for Agent
    { "error": "Invalid Input" }
    
    // Good for Agent (AX)
    {
      "error": "InvalidDateRange",
      "message": "Start date cannot be later than end date.",
      "schema_ref": "#/definitions/DateRange",
      "suggestion": "Swap the start_date and end_date parameters."
    }
    

    只有这样,Agent 才能利用其推理能力实现Self-Correction(自我修复)。

  • Hypermedia / HATEOAS (Hypermedia as the Engine of Application State) 的回归:API 应该告诉 Agent 下一步能做什么。这种在 Web 2.0 时代被嫌弃的繁琐设计,在 Agent 时代可能迎来复兴,因为这为 Agent 提供了导航图。

2. 文档的重构:从 Readme 到 Spec

以前写文档是为了让同事看懂,充满了“请注意”、“通常情况下”这种模糊词汇,甚至还配了大量截图。

Agent 看不懂截图,也讨厌模糊。

未来的文档将演变为 Spec(规范说明书)和 Schema(模式定义)。

  • OpenClaw (原Moltbot) 的启示:为什么 Moltbot 强调“要连接 xx,就写一个 CLI”?因为 CLI 的 –help 文档就是最标准、最结构化的 Prompt。
  • MCP (Model Context Protocol):为什么 MCP 会火?因为它本质上就是一种 P2A 协议。它强制程序员用 JSON Schema 清晰地定义资源(Resources)、提示词(Prompts)和工具(Tools)。这实际上是在为 Agent 建立世界模型。

3. 工具的重构:Headless First

图形界面(GUI)是给人类的“降维打击”,而命令行(CLI)和 API 才是机器的“母语”。

在 P2A2H 架构中,所有的功能必须优先实现 Headless(无头模式)。

  • 反模式:想要查询数据,必须登录网页后台,点击三次菜单,导出 CSV。Agent 很难操作(需要调用昂贵的视觉模型)。
  • AX 模式:提供一个 query_data 的 CLI 或 API。Agent 可以通过管道(Pipe)直接处理数据流。

程序员的新格言:不要构建只能用鼠标点击的功能。如果它不能被脚本调用,它就不存在。

A2H (Agent to Human):软件的“液态化”

当 P 为 A 准备好了完美的工具箱,A 将如何为 H 服务?

这将导致软件形态的终极质变——从“固态产品”变成“液态服务”。

1. 一次性软件 (Disposable Software)

想象这样一个场景:

用户(H)对 Agent 说:“我想统计一下家里两只猫过去三年的医疗花费,并对比一下猫粮价格的波动,生成一个图表。”

  • P2H 模式:用户需要去 App Store 找一个“宠物记账 App”,如果 App 没有“猫粮价格对比”功能,用户就没辙了。
  • P2A2H 模式:
    1. Agent 理解意图。
    2. Agent 调用 P 提供的“数据库工具”抓取账单,“OCR 工具”识别发票,“搜索工具”抓取历史粮价。
    3. Agent 现场编写 一个 Python 脚本,进行数据清洗和绘图。
    4. Agent 运行脚本,把图表展示给用户。
    5. 任务结束,脚本销毁。

这个“软件”(Python 脚本)只存在了 5 分钟。它不是为了 100 万人设计的,它是为了这 1 个用户在这一刻的特定需求设计的。

软件不再是名词,而变成了动词。

2. 生成式 UI (Generative UI)

既然功能是动态的,界面为什么必须是静态的?

在 P2A2H 架构中,程序员不再纠结按钮放左边还是右边。程序员只提供 Design System(设计系统)和 UI Components(组件库)。

Agent 会根据用户当前的设备(手机/VR眼镜)、视力状况、使用习惯,动态渲染 出最适合当下交互的界面。

  • 对于老人,Agent 生成大字体、语音交互优先的界面。
  • 对于极客,Agent 直接生成一个 Dashboard 或 CLI 界面。

UI 不再是设计师的画布,而是 Agent 与人类沟通的即时语言。

挑战与思考:程序员的门槛是降了还是升了?

有人可能会问:“如果 Agent 能自己写脚本、自己生成 UI,那程序员是不是要失业了?”

答案恰恰相反。在 P2A2H 模式下,程序员的门槛被极大抬高了。

1. 从“实现者”到“抽象者”

以前,你只需要写代码实现业务逻辑(Implementer)。

现在,你需要设计“能让 AI 理解并正确使用的工具”(Toolmaker)。这要求你具备极强的抽象能力。如果你设计的工具边界不清,或者副作用(Side Effects)未被隔离,Agent 可能会拿着你的工具把生产环境搞崩。

2. 安全与护栏 (Safety & Guardrails)

当 Agent 拥有了自主权,P 的核心职责变成了“设置护栏”。

  • 如何防止 Agent 生成恶意 SQL?
  • 如何防止 Agent 在执行“清理文件”任务时误删系统关键数据?
  • 如何确保 Agent 生成的 UI 不包含欺诈信息?

程序员成了 Agent 物理世界的守门人。我们需要编写大量的 Validator(验证器) 和 Sandbox(沙箱)策略,来约束这个强大的数字劳动力。

3. 元编程 (Meta-Programming)

P2A2H 本质上是最高级的元编程——编写“编写程序的程序”的规则。

你需要思考的不是 if (x > 0),而是“如何定义规则,让 Agent 知道在什么情况下应该生成 if (x > 0)”。

小结:从工匠到“神”

在 P2H 时代,程序员是工匠。我们雕琢每一个像素,优化每一行 SQL,为了满足用户的需求疲于奔命。

在 P2A2H 时代,程序员的角色更接近于“神”(造物主)。

我们创造法则(Specs),锻造神器(Tools),赋予智慧(Context),然后放手。

让那些不知疲倦的智能体(Angels),去响应人类的祈祷,去构建那个千变万化的世界。

这是一次伟大的升维。

别再盯着那个该死的按钮颜色了,去设计能让 Agent 自由飞翔的 API 和 Tools 吧。


你准备好成为“工具制造者”了吗?

软件正在从“固态产品”变成“液态服务”。在这种架构倒置的未来,你认为程序员最不可被 AI 替代的能力是什么?你会为了 AX(智能体体验)而主动增加 API 的“繁琐”程度吗?

欢迎在评论区分享你的架构构想!


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2026 软件开发新纪元:解读 Anthropic《Agentic Coding 趋势报告》

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/11/2026-software-development-anthropic-agentic-coding-trends-report

大家好,我是Tony Bai。

时间来到 2026 年初。回顾过去的一年,软件工程领域发生的变化比过去十年加起来还要多。

如果说 2024-2025 年是 AI Coding(AI 编程) 的“试水期”,开发者们还在为 Cursor 的 Tab 补全感到兴奋,或者为 Claude 3.5 能够写出一个贪吃蛇游戏而惊叹;那么 2026 年,正如 Anthropic 最新发布的重磅报告《2026 Agentic Coding Trends Report》所言,我们正式进入了 Agentic Coding(智能体编程) 的深水区。

这份报告更像是一份“新时代软件工程的生存指南”。它揭示了一个核心事实:AI 已经从一个被动的“Copilot(副驾驶)”,进化为一个主动的“Collaborator(协作者)”,甚至是一个独立的“Team(团队)”。

在这个新时代,软件开发的瓶颈不再是“写代码”的速度,而是“定义问题”的精度和“编排智能体”的能力。作为开发者,我们必须清醒地认识到:SDLC(软件开发生命周期)正在被重写,而我们的角色也正在被重新定义。

今天,我们将深度解读这份报告中的 8 大趋势,剖析 3 大核心变革,并探讨在 2026 年,作为一名技术人,该如何拿到通往未来的船票。

地壳运动 —— 软件开发生命周期的彻底重构

Anthropic 报告的开篇就用“Tectonic Shift(地壳运动)”来形容正在发生的变化。这绝非夸张。

1. 抽象层级的再次跃迁

在计算机历史上,每一次抽象层级的提升,都带来了生产力的爆发:从机器码到汇编,从汇编到 C,从 C 到高级语言。

而在 2026 年,我们迎来了最新的抽象层:自然语言驱动的智能体编排。

报告指出,“写代码、调试、维护” 这些战术性的工作,正在全面转移给 AI。工程师的精力开始聚焦于架构设计、系统设计和战略决策。

这意味着,未来的“源码”,可能不再是 GitHub 仓库里那一堆 .ts 或 .go 文件,而是“Prompt + Spec(规规说明书) + Agent Configuration(智能体配置)”。

2. 入职(Onboarding)时间的坍塌

这是报告中一个极具冲击力的预测:“新员工入职一个复杂代码库的时间,将从数周缩短为数小时。”

还记得以前入职一家新公司,光是配置环境、阅读文档、理解那堆“屎山代码”的逻辑,就要花掉两周时间吗?

在 Agentic Coding 时代,像 Augment Code 这样的工具(报告案例),利用 Claude 对代码库的深度理解,可以让工程师在几分钟内获得对系统上下文的掌控。 此外,一位 CTO 预估需要 4-8 个月完成的项目,在 Claude Code的加持下,两周内就完成了。这是人力资源配置的革命。企业可以实现“动态激增(Surge)”式的人员调配,工程师可以随时在不同项目间无缝切换,而无需支付高昂的认知切换成本。

3. 工程师的“全栈化”

报告揭示了一个有趣的现象:AI 并没有取代工程师,而是让工程师变得更“全栈”了。

前端工程师开始敢于修改后端数据库,后端工程师也能轻松搞定复杂的 CSS 动画。为什么?因为 AI 填补了那部分“知识鸿沟”。

只要你具备系统思维和验收能力,具体的实现细节(Implementation Details)不再是障碍。这标志着“领域专家(Domain Expert)”与“通用工程师(Generalist)”的边界开始模糊。

能力跃迁 —— 从单体智能到“智能体集群”

如果说第一部分是“软性”的流程变化,那么第二部分则是“硬核”的技术能力升级。Anthropic 报告明确指出,2026 年的 AI 编码将呈现出集群化长时程的特征。

4. 单体 Agent 进化为 Coordinated Teams

2025 年,我们还在试图用一个超级 Agent 解决所有问题。2026 年,这种做法已经被淘汰。

报告预测:“多智能体系统(Multi-agent Systems)将取代单智能体工作流。”

  • 分工与协作:就像人类团队一样,我们需要“产品经理 Agent”拆解需求,“架构师 Agent”设计接口,“编码 Agent”写代码,“测试 Agent”找 Bug。
  • 并行推理:通过在不同的上下文窗口(Context Windows)中并行处理任务,效率实现了指数级增长。
  • 案例:劳动力管理平台 Fountain 使用 Claude 构建了分层的多智能体编排系统,将筛选速度提升了 50%。

5. 从“分钟级”任务到“周级”长跑

早期的 Agent 只能处理“帮我写个函数”这种几分钟的短任务。

但报告指出,Long-running Agents(长时运行智能体) 正在成为主流。

  • 时间跨度:Agent 可以连续工作数天甚至数周。
  • 自我管理:它们能够制定计划、迭代代码、从失败中恢复(Self-healing),并维护一致的状态。
  • 消除技术债:那些以前因为“太麻烦”而被搁置的重构任务、文档补全任务,现在可以丢给一个长时运行的 Agent,让它在后台慢慢跑,直到把 backlog 清空。

Rakuten 的案例令人印象深刻:工程师让 Claude Code 在一个拥有 1250 万行代码的开源库(vLLM)中实现一个复杂的数学算法。Claude 独自工作了 7 个小时,最终交付了准确率为 99.9% 的代码。

这就是“无人值守开发(Unattended Development)”的雏形。

6. 协作悖论:为什么我们还不能“完全放手”?

这部分是报告中最发人深省的洞察。

Anthropic 的社会影响研究团队发现了一个“协作悖论”

尽管工程师在 60% 的工作中使用了 AI,但他们报告称,能够“完全委托(Fully Delegate)”给 AI 的任务只有 0-20%。

这意味着 Human-in-the-loop(人类在环)依然是核心。

AI 不是那种“交给他就不管了”的外包,而是一个需要你持续关注、持续反馈的“实习生”或“副驾驶”。

  • 2026 的关键能力:智能体开始学会“求助(Ask for help)”。与其盲目猜测,不如在不确定时主动询问人类:“这里有两种设计方案,你倾向于哪一种?”
  • 监督的规模化:人类不再逐行审查代码,而是审查关键决策点和高风险边界。

行业冲击 —— 经济学与组织架构的重塑

技术变革必然引发经济变革。报告的第三部分探讨了 Agentic Coding 对商业世界的深远影响。

7. 软件开发的经济学重塑

传统的软件开发成本高昂,导致很多“小需求”或“长尾需求”无法被满足(ROI 算不过来)。

但 AI Agent 的出现,极大地降低了软件生产的边际成本。

  • Papercuts:那些让用户难受但又不值得花工程师时间去修的小 Bug,现在可以被 Agent 批量修复。
  • 产出量(Output Volume):生产力的提升不仅仅是“做得快”,更是“做得多”。企业可以尝试更多的实验,开发更多的定制化工具。
  • 案例:通信巨头 TELUS 的团队创建了 13,000 多个自定义 AI 解决方案,节省了 50 万小时的工作时间。

8. 编程能力的“民主化”与“下沉”

这是我认为最激动人心的趋势:Agentic Coding Expands to New Surfaces and Users.

  • 语言障碍消失:COBOL、Fortran 这些“古董语言”的维护不再是难题。AI 是最好的翻译官。
  • 非技术人员入场:销售、市场、法务团队,开始使用 Agent 构建自己的自动化工具。
  • 案例:法律科技平台 Legora 让不懂代码的律师也能利用 Claude Code 构建复杂的自动化工作流;Zapier 内部实现了 89% 的 AI 采用率,设计团队直接用 Claude Artifacts 进行原型开发。

“人人都是程序员” 的口号喊了很多年,但在 2026 年,依靠 Agent,这终于变成了现实。

9. 安全的双刃剑

当然,硬币总有两面。报告特别提到了 Dual-use Risk(双重用途风险)。

  • 防御侧:Agent 可以自动进行代码审计、漏洞扫描、安全加固。
  • 攻击侧:攻击者也可以利用 Agent 批量生成攻击脚本、寻找零日漏洞。

这要求我们在设计 Agentic System 时,必须将安全性(Security-first Architecture) 植入到基因中。

2026 年的行动指南 —— 优先事项

面对这些汹涌而来的趋势,作为技术决策者或一线开发者,我们在 2026 年应该做什么? Anthropic 给出了 4 个明确的优先事项:

  1. 掌握多智能体协作 (Master Multi-agent Coordination):不要再沉迷于优化单个 Prompt。去学习如何使用 Gas TownClaude Code 的 Agent Team 模式。学会如何让多个 Agent 像一支军队一样协同作战。这是解决复杂问题的唯一路径。

  2. 扩展人类的监督能力 (Scale Human Oversight):构建自动化审查系统。当 AI 一天生成 1 万行代码时,靠人眼看是看不过来的。你需要构建基于 AI 的 Reviewer,以及基于严格测试(Test-Driven)的验收流水线。

  3. 赋能领域专家 (Empower Domain Experts):不要把 AI 编程工具锁在技术部门。把它们分发给产品经理、法务、运营。让他们自己去构建解决问题的工具。

  4. 内嵌安全架构 (Embed Security Architecture):从第一天起,就要考虑 Agent 的权限边界。不要给 Agent 无限制的 sudo 权限。构建沙箱(Sandbox)鉴权机制

小结:拥抱“不确定性”的艺术

读完这份报告,我最大的感受是:软件工程正在从一门“精确的科学”,变成一门“管理的艺术”。

在 Software 1.0 时代,我们追求的是确定性,每一行代码的执行逻辑都是可预测的。

在 Agentic Coding 时代,我们管理的是概率,是模糊性,是一群有一定自主权但偶尔会犯错的数字员工。

这并没有让软件工程变简单,反而变得更难、更深刻了。

我们不再是代码的作者(Author),我们是代码的编辑(Editor)、导演(Director)和架构师(Architect)。

2026 年,对于那些愿意拥抱变化、主动升级认知模型的开发者来说,将是最好的时代。限制你产出的,不再是手速,而是你的想象力和领导力。

资料链接:https://resources.anthropic.com/hubfs/2026%20Agentic%20Coding%20Trends%20Report.pdf


你感到的是“解放”还是“威胁”?

Anthropic 预测 2026 年新员工入职代码库的时间将坍塌为几小时。在你目前的团队中,是否已经感受到了 AI 带来的这种“入职加速”?如果有一天你主要的工作变成了“编排 Agent 集群”,你觉得最大的挑战是什么?

欢迎在评论区分享你的 2026 职业预判!


如何落地 Anthropic 的预测?

趋势看懂了,但怎么落地?

  • 如何构建一个多智能体协作的代码重构流水线?
  • 如何实现长时程 Agent 的状态管理和断点续传?
  • 如何让非技术人员也能安全地使用 Coding Agent?

Anthropic 的报告指明了方向,而我的专栏负责提供地图和车辆

在我的极客时间专栏AI 原生开发工作流实战中,我们将深度对齐这份报告中的前沿技术:

  • 实战 Agent Team:复刻 Claude Code 的多智能体协作模式。
  • 安全与治理:学习如何为 Agent 构建安全护栏。
  • 构建自动化工厂的初步方案:打造基于 Spec 驱动的“无人值守”开发流。

不要做旧时代的守墓人,做新时代的领航者。扫描下方二维码,开启你的 Agentic Coding 之旅。


你的Go技能,是否也卡在了“熟练”到“精通”的瓶颈期?

  • 想写出更地道、更健壮的Go代码,却总在细节上踩坑?
  • 渴望提升软件设计能力,驾驭复杂Go项目却缺乏章法?
  • 想打造生产级的Go服务,却在工程化实践中屡屡受挫?

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