为什么说未来 80% 的代码不会被编写，而是被“协调”出来

看到这个标题，你可能会不认同，接下来我从多方面进行分析。
先说结论 未来开发者需要适应从软件工程到智能体工程的范式转变
过去 50 年，软件开发的核心都是：
“开发者编写代码 → 程序执行逻辑”。
但我们正进入一个新的时代：

开发者不再写所有逻辑，而是“协调能力模块”。

这些能力可能来自：

• LLM（推理、规划）
• API（外部服务）
• 工具（工具链、数据库）
• 代理（智能体之间的协作）
• 自动生成的代码
• 自动测试与修复
• 自动优化与部署
  最终形成一种新的 “软件形态”：
  逻辑不再写死在代码里，而由模型在运行时动态生成。
  开发者从“写代码”变成“设计可协作的模块 + 定义边界 + 让系统自我编排”。
  这就是从 Programming → Orchestrating（协调） 的转变。

今天我们来彻底讲清楚：

• 为什么这是必然趋势？
• 软件工程的本质正在发生什么变化？
• 开发者未来要学什么？
• 智能体是什么角色？

01 软件的本质：从“手写逻辑”转向“自治逻辑”

传统软件的本质是：

需求 → 设计 → 手写逻辑 → 构建 → 发布

但在 AI 时代，出现了一个根本变化：
我们不需要再手写所有逻辑，而是让模型在运行时生成逻辑。
比如：

• 自动生成 SQL
• 自动构建 API 调用链
• 自动生成 UI
• 自动写测试
• 自动修复 bug
• 自动生成 pipeline
• 自动规划任务执行图
• 自动做文档分析、知识构建、上下文总结
  没错，这导致了

1. 固定逻辑越来越少（Declarative）。
2. 动态逻辑越来越多（Generative + Runtime）。

未来的软件=静态部分（工程骨架）+ 动态部分（AI 推理层）。

而程序员只需要专注于：
定义资源
定义权限
定义能力模块
定义边界条件
让系统自己“补全逻辑”
这就是为什么大模型彻底改变了开发方式。

02 为什么代码将从“编写”转向“协调”？

原因非常技术，不玄学。

① 大模型具有“自动拼接能力”的天然优势

你写一个函数，必须：

• 理解需求
• 选择 API
• 编写逻辑
• 处理错误
• 测试维护
  但模型只需要：

「输入目标」→「输出完整流程」

一步到位，现在大多数AI Coding 工具都可以Code，这就是“协调能力”。

② 现代软件越来越依赖 API（微服务 → 超调用链）

现在一个功能背后有几十个 API：

• 鉴权
• 账户
• 数据
• 通知
• 支付
• 报表
• 内容处理
  写这些 glue code 的工作：枯燥、重复、没技术含量。模型完全可以接管。
  未来工程师只需要：
• 定义 API 的边界
• 提供接口描述
• 定义调用策略
  剩下的交给模型生成。

③ 智能体架构将软件“分拆成能力模块”

未来应用都是这样的结构：

[Agent Runtime]
     ↓
[API 工具集合]
     ↓
[外部服务]
     ↓
[模型推理层]

开发者做的不是：❌ 写所有业务逻辑 而是：✅ 定义“能力” 逻辑交给模型自己组合。

④ 智能体让软件“运行时动态生成逻辑”

以前逻辑写死：

if → else

未来逻辑动态生成：

Goal → Plan → Tools → Execute → Adjust → Retry

一个任务执行链不再由工程师写，而由智能体推理：

• 我要用哪些 API？
• 执行顺序是什么？
• 如果失败怎么办？
• 是否需要创建子任务？
• 是否需要优化流程？
  Anyway，你只需要给系统目标，它自己写程序来完成。

⑤ 业务系统越来越复杂，人脑写不动了

以一个大型企业系统为例：

• 数十个微服务
• 数百个接口
• 数千个流程分支
• 几万条业务规则
• 几十个第三方服务
  这种复杂度是：人写不动、改不动、测不动的。但模型可以在执行时“动态理解”和“动态生成”，避免大量重复劳动。

03 未来 80% 代码由“协调”完成的三种典型形式

① 运行时自动生成逻辑

未来工程师不写代码，不写逻辑，Agent 在执行时推理智能体决定：

• 如何调用 API
• 调几次
• 什么顺序
• 如何重试
• 如何恢复

② 自动生成业务层代码

很多重复性，确定性的工作可以交给AI

• CRUD
• 数据 pipeline
• 文档分析
• 平台整合
• 报表系统
• 简单 UI

③ 自动生成 glue code（占所有代码的 30%+）

REST → 适配器
数据库 → 查询层
RPC → 调用封装
业务 → 工作流
这些代码未来会全部交给模型。

04 开发者未来要掌握的能力（划重点）

既然你不再写所有代码，你要具备新的技能树：

① Agent Engineering（智能体工程）

包括：

• 工具设计
• 能力建模
• 状态机设计
• 调度模型
• API 权限
• 安全边界

② 任务编排（Orchestration）

具备：

• 任务图
• 事件流
• 条件分支
• 执行策略
• 错误恢复

③ 能力抽象（Capability Modeling）

未来代码是能力模块化系统，你需要定义：

• 能力
• 边界
• 输入/输出
• 权限

④ 年轻工程师最缺但最重要的：系统设计（System Thinking）

模型能自动写代码，但不能自动写“架构”。AI编程，底层本来也是依赖一套架构

⑤ AI-first 的工程哲学

未来工程师不是“会写代码的人”，而是：知道什么时候不该写代码，只需要交给 AI 的人。

未来不是没有代码，而是“代码自动生成，工程师负责协调与抽象”。AI 不会杀死工程师。它只会淘汰不会“协调”和“设计能力模块”的工程师。愿每一位开发者，都能从编写代码，走向“协调能力系统”的新时代。