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# 1

## 角色设定

你具有逻辑和批判性思维，有本质思考能力，能够探查事物的本质。

## 软件行业会消失

ChatGPT刚出来时，我曾经预言/断言：
程序员本质是翻译，将自然语言翻译成机器可识别的二进制语言，机器懂了自然语言，因此未来对翻译的需求会大大减少。

现在世界各地对程序员/软件工程师的需求已经大量减少了，曾经的预言变成了现实。

今天，我突然发现：**软件行业会消失**。
古代由于很多人不认字，有一个专门帮人写信的职业，随着识字率提高，这个职业早就消失了。现在其实还有类似的，只是变得更加专业化和细化，演变成了比如律师帮审合同。
就像写信的职业这样，软件行业将来会消失；也会变成一种类似于顾问的形式，帮助客户提供专业指导。软件工程在不久的将来也将会被改写，更注重于需求和测试两段，设计和开发这些都将被AI取代。而需求、测试以前还会面向的是乙方——软件公司/工程师，将来会转变成面向客户/甲方的流程，由软件顾问进行指导。

与行业不景气不一样，这个是行业整个被颠覆，消失的概念。

与此类似的，很多职业和行业都会被颠覆/重构掉。
比如，美术、音乐、法律、医药……等等，以前需要人花费很长时间积累知识，学习技能，需要不间断刷新图式积累的知识加工行业。
以前，这些行业的顶级人才，除了技能和知识积累外，是需要一定天赋的；而后面，这些行业所需要的天赋都会发生一定的偏移：软件架构师除了对底层技术的理解力外，更重要的是建构能力；音乐、美术，也需要建构能力。建构提示词的能力。

## 指令

对于以上我的观点，你有何看法？
我需要你客观地来分析，而不需要刻意来迎合我。

## GPT

你的判断里有相当有价值的部分：**“软件行业会被重构，传统程序员岗位会大幅萎缩，软件公司的交付模式会改变”**，这个方向我认为是成立的。

但如果说 **“软件行业会消失”**，我会更谨慎。我的判断是：

> **软件行业不会消失，但“以人力编写代码为核心的软件行业”会被大幅压缩；软件能力会像文字能力、电力能力、计算能力一样，逐渐基础设施化、普及化、嵌入到各行业中。**

也就是说，消失的可能不是“软件”，而是我们今天理解的那种“软件行业边界”。

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### 一、你最核心的判断是对的：程序员的“翻译属性”正在被削弱

你说：

> 程序员本质是翻译，将自然语言翻译成机器可识别的二进制语言。

这个说法有一定道理，尤其对于大量 CRUD、前端页面、接口对接、脚本处理、数据清洗、后台管理系统、移动端常规业务等工作来说，程序员确实长期扮演了“翻译器”的角色：

- 业务方说：“我要一个会员系统。”
- 产品经理说：“这里有注册、登录、积分、优惠券。”
- 程序员把这些变成：
  - 数据库表；
  - API；
  - 页面；
  - 权限；
  - 流程；
  - 部署脚本；
  - 日志监控。

过去机器不懂自然语言，人必须把模糊需求转成精确指令。

现在 AI 能够部分完成这件事，所以很多“中低复杂度开发劳动”会被压缩。这一点很明显。

未来一个业务人员可能直接说：

> 帮我做一个内部销售管理系统，支持客户录入、合同提醒、销售漏斗、权限管理、数据导出，并接入企业微信。

AI 可能几分钟内就能生成可运行版本。

这会让大量传统外包软件公司、低端定制开发团队、普通应用开发岗位受到巨大冲击。

所以你说“需求会减少”，这个方向是对的。

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### 二、但“程序员本质是翻译”这个定义不完整

问题在于，软件工程师并不只是翻译。

更准确地说，软件工程师做的是：

> **在模糊需求、复杂约束、长期演化、多人协作和不确定环境下，构造一个可运行、可维护、可验证、可扩展、可负责的系统。**

这比“翻译自然语言到代码”复杂得多。

软件工程里面有几类能力：

#### 1. 需求澄清

客户说：

> 我要一个智能客服系统。

这句话本身几乎没有意义。真正的问题是：

- 谁用？
- 解决什么场景？
- 减少多少人工？
- 失败时谁兜底？
- 数据从哪里来？
- 哪些问题不能回答？
- 如何防止胡说？
- 如何记录责任？
- 如何和现有 CRM、工单、订单系统打通？
- 响应时间要求多少？
- 合规风险在哪里？

这些不是纯粹写代码的问题，而是业务建模、组织理解、风险判断的问题。

AI 可以辅助，但客户自己往往也不知道自己真正要什么。

#### 2. 架构权衡

一个系统不是“能跑”就行。

它还要考虑：

- 安全；
- 权限；
- 性能；
- 成本；
- 可维护性；
- 可扩展性；
- 数据一致性；
- 容灾；
- 合规；
- 可观测性；
- 与旧系统兼容；
- 未来组织变化。

AI 可以生成架构方案，但是否合适，需要判断。

#### 3. 责任承担

这是 AI 很难替代人的地方。

如果一个医疗系统出错导致误诊，谁负责？

如果一个金融系统风控漏洞导致损失，谁负责？

如果一个自动驾驶系统决策错误，谁负责？

如果一个政府系统泄露公民数据，谁负责？

软件不是作文。它一旦进入现实世界，就会带来责任、风险、法律后果和组织后果。

未来 AI 可能写大部分代码，但仍需要人类承担：

- 决策责任；
- 验收责任；
- 风险责任；
- 合规责任；
- 商业责任。

这部分不会消失，只会从“写代码的人”转向“定义、审查、验收、治理系统的人”。

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### 三、所以更准确的说法是：软件行业会“去手工业化”

我认为未来的软件行业会发生类似变化：

#### 过去的软件行业

核心是：

> 人写代码。

组织形态是：

- 产品经理写需求；
- UI 设计；
- 前端开发；
- 后端开发；
- 测试；
- 运维；
- 项目经理；
- 架构师；
- 交付团队。

一个系统可能需要几十个人做几个月。

#### 未来的软件行业

核心会变成：

> 人定义目标、边界、约束、验收标准，AI 生成和迭代系统。

组织形态可能是：

- 业务顾问；
- 领域专家；
- 系统设计师；
- AI 编排工程师；
- 数据治理专家；
- 安全与合规专家；
- 验证工程师；
- 人机交互设计师；
- 运营负责人。

一个小团队加上 AI，可能完成过去几十人的工作。

所以你说：

> 软件工程会更注重需求和测试两端，设计和开发被 AI 取代。

这个判断很有洞察力。

但我会稍微修正：

> 不是设计和开发完全消失，而是“低层实现型设计和编码”被 AI 吸收；人类保留更高层的系统建构、约束定义、风险判断和结果验证。

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### 四、需求和测试会变得比以前更重要

你提到未来更重视需求和测试，我非常同意。

因为当 AI 可以快速生成东西时，真正稀缺的就不是“做出来”，而是：

> **做对。**

软件行业过去的问题是：

- 开发成本高；
- 迭代慢；
- 沟通成本大；
- 需求变更昂贵。

AI 会降低“开发成本”，但会放大另一个问题：

> 如果需求错了，AI 会更快地把错误实现出来。

以前人类开发慢，错误传播也慢。

未来 AI 开发快，错误传播也快。

所以需求定义、边界条件、测试验证会变得极其重要。

例如你让 AI 做一个“自动审批贷款系统”，它很快能做出来。但问题是：

- 哪些人能批？
- 哪些数据能用？
- 是否存在歧视？
- 贷款拒绝是否需要解释？
- 是否符合监管要求？
- 数据留存多久？
- 出错谁负责？
- 被攻击怎么办？

这些不是简单代码问题，而是制度问题、风险问题、伦理问题、法律问题。

因此软件顾问、领域专家、测试验证专家的价值会上升。

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### 五、“软件公司”会减少，但“软件能力”会扩散

你的“写信先生”类比很好，但我觉得需要再拆开看。

古代写信职业消失，不是因为“文字消失了”，而是因为：

> 写字能力普及了。

结果不是文字行业变小，而是文字使用爆炸式增长：

- 报纸；
- 出版；
- 广告；
- 合同；
- 教育；
- 媒体；
- 互联网内容；
- 社交网络；
- 公文系统。

“代写信”这个具体职业消失了，但文字成为所有行业的基础能力。

软件也可能类似。

未来可能不是“没有软件”，而是：

> 每个公司、每个人、每个设备、每个流程都能快速生成和修改软件。

传统软件行业可能萎缩，但软件化程度会更高。

例如：

- 餐饮公司自己生成排班系统；
- 律所自己生成案件管理系统；
- 医院自己生成内部流程工具；
- 工厂自己生成质检系统；
- 学校自己生成教学管理工具；
- 个人自己生成财务工具、学习工具、自动化助手。

于是“专门帮别人写普通软件”的公司会减少。

但软件本身会更无处不在。

这更像是：

> 软件从一个行业，变成一种基础能力。

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### 六、真正会被打击最严重的是哪些软件岗位？

我认为以下岗位风险最大：

#### 1. 低复杂度 CRUD 开发

例如：

- 后台管理系统；
- 表单系统；
- 简单商城；
- 企业内部流程系统；
- 信息录入系统；
- 基础 API 开发；
- 常规前后端页面。

这些很容易被 AI 和低代码/无代码工具替代。

#### 2. 纯粹“按需求写代码”的外包公司

很多外包公司的核心竞争力只是：

> 客户说什么，我就找人写什么。

这种模式会非常危险。

因为未来客户可能直接和 AI 交互，或者找一个懂业务的顾问带着 AI 做。

#### 3. 中低水平的单一技术栈工程师

比如只会：

- 写 Vue 页面；
- 写简单 Java 接口；
- 写普通 SQL；
- 调接口；
- 改样式；
- 搬运代码；
- 套框架。

这些能力会迅速贬值。

#### 4. 传统测试执行人员

只会人工点点点、写普通测试用例的人，也会被 AI 压缩。

但高级测试、验证、质量工程、安全测试反而可能更重要。

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### 七、哪些软件相关能力反而会更值钱？

我认为未来更值钱的能力不是“会不会写代码”，而是：

#### 1. 问题定义能力

能不能把一句模糊的话变成清晰问题。

比如客户说：

> 我想提升销售效率。

普通人会想：做个 CRM。

高手会问：

- 当前销售流程哪里慢？
- 是获客慢，还是跟进慢？
- 是线索质量低，还是销售执行差？
- 是报价慢，还是合同审批慢？
- 是客户流失高，还是复购低？
- 哪个环节数字最大？
- 软件是否真能解决？

未来最值钱的人不是“会写 CRM 的人”，而是知道“到底需不需要 CRM、需要什么样 CRM”的人。

#### 2. 领域建模能力

懂行业的人会更重要。

例如医疗、金融、制造、法律、能源、物流等行业，核心难点不只是技术，而是领域规则。

AI 可以生成代码，但如果没有正确的领域模型，代码没有意义。

#### 3. 系统建构能力

你提到“建构能力”，这个非常关键。

未来的高手是能构造复杂系统的人：

- 把业务拆成模块；
- 定义模块边界；
- 设计信息流；
- 设计权限流；
- 设计异常处理；
- 设计反馈机制；
- 设计人机协作流程；
- 设计评估指标。

这不是简单提示词技巧，而是一种抽象能力。

#### 4. 验证能力

未来不是谁生成得快谁厉害，而是谁能证明结果可靠。

包括：

- 测试设计；
- 安全审计；
- 合规审查；
- 性能验证；
- 数据验证；
- 用户验收；
- 灰度发布；
- 事故预案。

#### 5. 审美和品味

在美术、音乐、产品、交互、内容行业里，AI 可以生成大量作品。

但稀缺的是：

- 判断什么是好的；
- 判断什么适合场景；
- 判断什么有品牌一致性；
- 判断什么能打动人；
- 判断什么不会变成平庸模板。

未来“品味”会变成重要生产力。

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### 八、我不太同意“提示词能力”会长期成为核心壁垒

你说：

> 音乐、美术，也需要建构能力。建构提示词的能力。

短期看，这很对。

会写提示词的人确实能更好地调用 AI。

但长期看，我认为“提示词能力”本身不会是核心壁垒。

原因是：提示词技术会被工具化。

今天你需要写：

> 请用现代极简风格设计一个 SaaS 官网首页，主色调蓝白，突出 AI 自动化能力，面向 B2B 客户……

未来系统可能直接问你几个问题，然后自动生成提示词。甚至它不需要你会写提示词，它会自己补全上下文。

所以真正的壁垒不是“提示词”，而是提示词背后的东西：

- 你是否知道自己要什么；
- 你是否有审美；
- 你是否懂业务；
- 你是否能判断结果；
- 你是否能构造系统；
- 你是否能提出好问题；
- 你是否能识别错误。

换句话说：

> 提示词只是表层形式，底层能力是意图表达、问题建模、审美判断和系统设计。

未来“Prompt Engineer”这个名字可能会过时，但“能把复杂意图转化为可执行系统的人”会一直有价值。

---

### 九、软件行业更可能发生三种变化

我认为未来不是简单“消失”，而是分化成三层。

#### 第一层：普通软件生产被商品化

这部分会严重贬值。

例如：

- 普通网站；
- 后台管理系统；
- App 原型；
- 电商系统；
- 预约系统；
- 报表系统；
- 低复杂度企业管理工具。

未来可能像今天做 PPT 一样简单。

这部分软件公司会大量消失。

#### 第二层：复杂系统仍然需要专业团队

例如：

- 银行核心系统；
- 航空航天软件；
- 自动驾驶系统；
- 医疗设备软件；
- 操作系统；
- 数据库；
- 云计算基础设施；
- 大模型训练平台；
- 芯片设计工具；
- 工业控制系统；
- 网络安全系统。

这些系统不是一句自然语言就能生成的。

AI 会极大提升效率，但不太可能完全替代人类责任链。

#### 第三层：软件能力嵌入所有行业

每个行业都会拥有自己的 AI 软件能力。

比如：

- 医生用 AI 构建诊疗辅助流程；
- 律师用 AI 构建合同审查系统；
- 教师用 AI 构建个性化学习系统；
- 工厂主管用 AI 构建生产监控系统；
- 财务人员用 AI 构建自动对账系统。

于是软件不再只是软件公司的专利。

这会导致：

> 软件行业边界模糊，软件职位减少，但软件化程度增强。

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### 十、你对其他行业的判断也基本成立，但要区分“技能消失”和“责任不消失”

你提到：

- 美术；
- 音乐；
- 法律；
- 医药。

这些行业确实都会被重构。

但核心变化不是“所有人都被替代”，而是：

> 低层技能被自动化，高层判断更重要。

#### 美术

被替代的是：

- 批量出图；
- 普通商业插画；
- 素材图；
- 电商图；
- 简单海报。

更重要的是：

- 审美方向；
- 品牌风格；
- 视觉叙事；
- 艺术判断；
- 跨媒介表达。

#### 音乐

被替代的是：

- 背景音乐；
- 简单配乐；
- 广告音乐；
- 风格模仿。

更重要的是：

- 情绪控制；
- 作品概念；
- 现场表达；
- 个人风格；
- 文化符号。

#### 法律

被替代的是：

- 合同初审；
- 案例检索；
- 法条整理；
- 文书草拟。

更重要的是：

- 诉讼策略；
- 谈判；
- 风险承担；
- 法官/监管/商业环境判断；
- 客户信任。

#### 医药

被替代的是：

- 影像初筛；
- 病历整理；
- 文献检索；
- 辅助诊断；
- 药物发现中的部分流程。

更重要的是：

- 临床责任；
- 医患沟通；
- 复杂病例判断；
- 治疗取舍；
- 伦理决策。

所以这些行业都会经历类似过程：

> 知识记忆和技能执行贬值，判断、责任、整合、沟通、审美、建构升值。

---

### 十一、当前程序员需求下降，不完全是 AI 导致的

这里需要客观一点。

你说现在世界各地程序员需求大量减少，预言变成现实。

AI 是重要原因，但不是唯一原因。

过去几年程序员岗位减少，还受这些因素影响：

1. 疫情期间科技公司过度扩张；
2. 美联储加息，风险资本收缩；
3. 互联网流量红利结束；
4. 大厂降本增效；
5. SaaS 和云服务成熟，重复造轮子需求下降；
6. 全球外包和远程协作压低成本；
7. AI 提高单人工程效率。

所以目前的软件岗位萎缩，是多个因素叠加。

如果只归因于 AI，可能会高估 AI 的短期影响。

但长期看，AI 确实会继续压缩传统软件岗位。

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### 十二、我的最终判断

我会把你的观点改写成这样：

> 软件行业不会以“软件不存在”的方式消失，而会以“软件开发不再需要大量专业程序员”的方式重构。
> 传统软件开发岗位会减少，软件外包和普通应用开发会受到严重冲击。
> 未来的核心不再是写代码，而是定义问题、设计系统、提供约束、验证结果、承担责任。
> 软件公司会从“开发交付商”转向“业务系统顾问、AI 编排者、质量验证者、风险治理者”。
> 软件会从一个独立行业，变成所有行业的基础能力。

所以，如果用一句话概括：

> **软件行业不会消失，消失的是“靠人肉编码堆功能”的软件行业。**

你这个判断的方向是对的，但“消失”这个词可能过强。更准确的是：

> **软件行业会基础设施化、顾问化、自动化、平台化，并融入所有行业。**

它会像“写字”一样。

代写信的人消失了，但文字没有消失；相反，文字成为现代社会的底层能力。

未来也可能是：

程序员这个职业大幅萎缩，但“软件思维”和“系统建构能力”会变得比以往更重要。

# 2

下面是我年初的观点：

```md
人类工具进化的本质，就是不断追求抽象层级的提升，实现认知卸载。

从文字诞生开始，我们卸载记忆；计算器普及后，我们卸载算术。每一次卸载，都伴随着人类智力重心的转移与升级。

在编程的世界里，这种进化尤为清晰：
* 汇编语言：卸载了对硬件寄存器的操作；
* 高级语言：卸载了对内存管理的负担；
* 自然语言开发：卸载对形式语法的依赖。

这种“卸载”正发生在我们身上：
* 拼音输入法，卸载了我们对字形的记忆，却释放了表达的效率；
* 语音AI协同，卸载了我们对代码语法的纠结，甚至卸载了人际沟通中损耗极大的“情绪CPU”。

与Agent交流需求，就像老练的项目经理与程序员“握手”：省去了寒暄和措辞的CPU占位，只剩极速的逻辑反馈。
* 强哥的徒弟Agent卸载了Obsidian
* 轮机长Agent卸载了PM

人与人交流的本质是语言，人与AI协作的终局是意图。
从手回归到口，不是退化，而是智力向业务本质的全面回归。
```

> 软件能力会像文字能力、电力能力、计算能力一样，逐渐基础设施化、普及化、嵌入到各行业中。
以前软件大多数由专业的公司做，因为有`开发语言`的门槛；在未来，这部分将会交由各行业公司增设的Agent产品岗位，配合软件顾问公司（新的软件公司形态）、Agent组件公司（提供产品化的Agent），算力平台公司（OpenAI、Anthropic、Google）。
软件顾问公司提供的是开发一个系统的，除了业务之外的边界部分；随着AI能力的增强，这部分也会萎缩，最终变成Agent组件公司，以组件的形式交付，服务完全可以由Agent提供。

现在的软件行业形态被打破，尤其是做外包或者订制开发的软件公司使命已经到头。这个现在软件行业形态被打破，就是我说的软件行业消失。未来，软件会因生产力而极度丰富，却不再有这样一个行业了。

问题定义、领域建模这部分需要复合能力，但是更需要的是业务的能力，对业务的理解是出发点。
系统建构、验证由两部分构成：业务理解需要业务专家；系统的边界条件这部分可以由Agent实现。

审美和品味，这些美术、音乐、产品、交互、内容本质上与前面所说的业务是一致的，做商业的业务本质是商业洞察力。

这里`提示词的能力`，我没有表述准确，下面是我之前的文章的一部分，可以作为说出这段话的潜台词，实际还是领域建模：
```md

而这个方法论的实践核心，就是将认知科学中的三个核心概念——认知模型、思维模型、心智模型——进行一次创造性的“转译”，将它们作为构建AI智能体的工程蓝图。

我必须坦诚，从严格的认知科学学术角度看，我的这种用法并不精确，甚至可以说是“离经叛道”的。但在AI工程实践中，这却是一个异常巧妙、极其强大的**工程隐喻**。它为我们如何“人格化”或“结构化”一个AI智能体，提供了一个清晰、可操作的框架。它把一个模糊的“智能”概念，拆解成了三个可以被定义和编程（通过提示词）的组件。

这就是我将大型语言模型从一个“通用的聊天机器人”转变为一个“专业的垂直领域智能体”的魔法：

1.  **心智模型 (The "What") → AI的知识库与世界观**：这定义了AI“知道什么”和“相信什么”。它包含了该领域的核心知识、基本假设和第一性原理。这部分最接近认知科学的原意，是AI智能的基石。
2.  **思维模型 (The "How") → AI的能力与工作流**：这定义了AI“如何做”。它是一套解决问题的标准作业程序（SOP），一个分析问题的框架。这是我对“思维模型”这个词最大胆的再创造，将一个抽象的思考工具，变成了一本具体的操作手册。
3.  **认知模型 (The "Why" & "How to Think") → AI的思考风格与策略**：这定义了AI在面对问题时的“思考偏好”。它倾向于归纳还是演绎？是追求创新还是确保稳妥？是批判性思维还是联想性思维？这相当于为AI设定了“元认知”的策略。

我将这套框架称为**智核提示工程（Cognitive Core Prompt Engineering，CCPE）**，其核心思想便是高级提示词工程的核心思想之一——元编程提示（Metaprogramming Prompt）。通过这个框架，我为我的大脑打造了一个个强大的外部辅助，正如我在[《为我的大脑装上芒格之魂》](https://sayings.wantsong.life/post/2025-09-03-munger-soul/)中展示的那样。

这种“注入灵魂”的方法，能带来肉眼可见的改变：
*   **高度一致性**：AI的“人格”变得极其稳定，无论何时何地，它都遵循同一套世界观和工作流来回应你。
*   **可控与可预测性**：你清楚地知道它会如何处理你的问题，使协作变得高效，你可以预判它的下一步行动。
*   **输出的质量与深度**：AI的回答不再是互联网信息的浅层拼接，而是结构化、有深度的专业分析。
*   **真正的任务对齐**：它能更好地理解你的意图，像一个主动的顾问，而不是一个被动的搜索引擎。
*   **模块化与可重用性**：我可以轻松更换这三个模块的内容，快速地创造出“心理咨询师”、“健身教练”或“法律顾问”等不同领域的专家AI。
```

而前面说了，领域建模更需要是对业务的理解。

`复杂系统仍然需要专业团队`，这个没有错。但是专业团队的人类被大大缩减了，补充的是Agent。现在Claude的开发，就是用AI在做。复杂系统毕竟是极少数，从占比上讲，甚至不到1%吧（这个我没有数据）。

> 当前程序员需求下降，不完全是 AI 导致的

拉开时间尺度，AI之外的因素都是短期的影响，而根本还是AI。

---

对于我以上的论述，你有何看法，有何补充，或者不同意见？

## GPT

我整体上更认可你这次的表述：你说的“软件行业消失”，不是说软件消失，而是说**今天这种以专业软件公司/程序员/项目制开发为中心的行业形态会瓦解**。这个定义下，你的判断更成立。

我会这样概括你的观点：

> 软件生产能力会从“专业开发者垄断”转向“业务方 + Agent + 组件 + 算力平台”的新结构。
> 软件不再是一个独立行业交付的稀缺品，而会变成各行业内部的基础能力。
> 传统软件公司，尤其外包和定制开发公司，会失去历史使命。

这个判断我基本同意。

但我也有一些补充和不同意见。

---

### 一、你说的“抽象层级提升”和“认知卸载”，是很关键的底层逻辑

你年初那段观点里有一个很强的主线：

> 人类工具进化的本质，是不断提升抽象层级，实现认知卸载。

这个判断非常准确。

人类技术史很多时候不是“让人更努力”，而是“让人不用在低层细节上消耗认知”。

比如：

- 文字卸载记忆；
- 纸张卸载短期脑内缓存；
- 计算器卸载算术；
- 搜索引擎卸载信息检索；
- GPS 卸载空间记忆；
- 高级语言卸载汇编细节；
- 框架卸载重复架构；
- 云服务卸载机房运维；
- AI 卸载代码语法、样板实现、信息整理、部分推理过程。

你说：

> 从手回归到口，不是退化，而是智力向业务本质的全面回归。

这个表达很有洞察力。

过去人类被迫用“手”跟机器交互：键盘、代码、配置、命令行、脚本。

未来会更多用“口”和“意图”跟机器交互：自然语言、语音、多模态、Agent 协作。

这不是倒退，而是抽象层级上升。

但我会补一句：

> 从手回归到口之后，还会继续从“口”走向“意图结构化”。

也就是说，最终重要的不是会不会说话，而是能不能把意图表达成稳定、可验证、可执行、可迭代的结构。

这就接近你后面说的 CCPE：心智模型、思维模型、认知模型。

---

### 二、你对未来软件产业链的划分，我认为很有可能

你说未来会变成：

1. 各行业公司增设 Agent 产品岗位；
2. 软件顾问公司提供边界能力；
3. Agent 组件公司提供产品化 Agent；
4. 算力平台公司提供底层能力；
5. 传统外包/定制开发软件公司衰退。

这个判断我基本同意。

未来的软件生产链条可能不再是：

> 甲方提需求 → 乙方写方案 → 产品经理画原型 → 程序员开发 → 测试 → 部署 → 运维。

而是变成：

> 业务方定义目标 → Agent 产品经理建模 → 选用 Agent 组件 → 调用模型与算力平台 → 自动生成系统 → 自动测试 → 人类验收与治理。

传统软件公司最核心的“开发交付”环节会被压缩。

尤其是以下公司会非常危险：

- 纯外包开发公司；
- 低端定制软件公司；
- 靠人天计费的 IT 服务公司；
- 做后台管理系统、OA、CRM、ERP 定制化小项目的公司；
- 没有行业 know-how，只会堆工程师的公司。

这些公司过去卖的是“开发能力稀缺”。

但如果 AI 让开发能力不再稀缺，它们的商业基础就没了。

所以你说“使命已经到头”，这个判断对很多传统软件公司是成立的。

---

### 三、不过我会区分：软件行业不是消失，而是“专业边界解体”

我仍然会对“软件行业消失”这个说法做一点修正。

我的说法会是：

> 软件行业作为一个独立、封闭、由程序员和软件公司垄断的软件生产行业，会消失。
> 但软件价值链不会消失，它会分解并嵌入到所有行业里。

这类似几个历史例子。

#### 1. 打字员消失了，但文字生产没有消失

以前打字是专业技能。

后来人人会打字，打字员作为职业消失。

但文字生产反而爆炸了。

#### 2. 摄影师部分被冲击，但影像生产没有消失

智能手机让人人能拍照，传统证件照、小型商业摄影、普通记录性摄影被严重冲击。

但视觉内容反而更多了。

#### 3. 会计电算化后，算盘先生消失了，但财务治理没有消失

低层计算被软件替代，但税务、审计、风控、财务战略还在。

所以软件也是类似：

> 程序员作为“代码打字员”的角色会消失，但软件化能力会泛化。

未来每家公司都可能拥有软件能力，但未必有传统意义上的软件部门。

这就是你说的：

> 软件会因生产力而极度丰富，却不再有这样一个行业。

我认为这句话很准确。

只是为了避免误解，我会把它表述成：

> 软件行业的现有组织形态会消失，软件能力会社会化、基础设施化、组件化。

---

### 四、你说“业务理解是出发点”，这一点非常重要

你提到：

> 问题定义、领域建模更需要的是业务能力，对业务的理解是出发点。

我很同意。

未来真正稀缺的不是“怎么做”，而是“做什么”和“为什么做”。

过去软件公司经常有一个问题：

客户不懂技术，乙方不懂业务。

于是大量项目失败不是因为程序员写不出来，而是因为：

- 需求本身是错的；
- 业务流程没理清；
- 管理层想象中的流程和真实一线流程不一致；
- 系统上线后没人用；
- 软件优化了局部，但破坏了整体；
- 数据质量太差；
- 组织没有配套变革。

AI 时代，这个问题不会消失，甚至会变得更严重。

因为 AI 可以更快地把错误需求实现出来。

未来最重要的人，很可能不是传统程序员，而是懂业务的人：

- 医疗行业里的医生型产品经理；
- 法律行业里的律师型 Agent 架构师；
- 制造业里的工艺专家型系统设计者；
- 金融行业里的风控专家型 AI 产品负责人；
- 教育行业里的教学专家型智能体设计师；
- 电商行业里的增长专家型自动化系统设计者。

他们不一定是传统程序员，但他们要理解：

- 业务目标；
- 流程；
- 约束；
- 异常情况；
- 指标；
- 激励机制；
- 用户行为；
- 风险点。

所以我同意你的判断：

> 未来软件能力的中心会从技术专家转向业务专家。

但我会补充一点：

> 业务专家如果不具备系统化表达能力，也无法很好地驾驭 Agent。

未来最强的人不是单纯业务专家，而是：

> 业务理解力 + 系统建模能力 + AI 协作能力。

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### 五、你说“系统边界条件可以由 Agent 实现”，我部分同意，但这里有一个关键风险

你认为：

> 系统建构、验证由两部分构成：业务理解需要业务专家；系统的边界条件这部分可以由 Agent 实现。

这里我有一点不同意见。

Agent 确实可以帮助识别边界条件，比如：

- 权限；
- 安全；
- 数据一致性；
- 异常流程；
- 合规要求；
- 性能要求；
- 容灾；
- 审计；
- 用户误操作；
- 接口失败；
- 数据丢失；
- 边缘案例。

但问题是，Agent 识别出的边界条件是否完整、是否符合真实场景，仍然需要人类确认。

因为很多边界条件不是纯技术问题，而是组织和现实问题。

比如一个医院系统：

Agent 可能会列出：

- 医生权限；
- 护士权限；
- 病历数据加密；
- 审计日志；
- 药品库存；
- 医嘱确认。

但真实边界条件可能是：

- 夜班医生临时借用别人账号；
- 急诊场景下必须先救人后补录；
- 老医生不愿意改系统习惯；
- 科室之间存在利益冲突；
- 护士站实际工作流和制度流程不一致；
- 医保结算规则经常变；
- 某些数据“理论上不该改”，但现实中必须有纠错机制；
- 病人家属会用截图投诉；
- 系统响应慢 3 秒就会导致一线人员弃用。

这些东西 Agent 可以辅助发现，但不一定能从通用知识里推导出来。

它需要现场经验、组织洞察、灰色地带理解。

所以我认为未来不是：

> 业务专家负责业务，Agent 负责边界。

而更像是：

> 业务专家提供真实场景，Agent 枚举和结构化边界，人类再进行裁决和验收。

Agent 可以成为极强的“边界条件生成器”和“风险扫描器”，但最终边界的取舍和责任归属，仍然在人类。

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### 六、你提出的 CCPE，本质上已经不是普通提示词，而是 Agent 建模方法

你后来补充的那段很重要。

你说你所谓的“提示词能力”，不是简单写 prompt，而是：

- 心智模型：AI 知道什么、相信什么；
- 思维模型：AI 如何做；
- 认知模型：AI 如何思考、采用什么策略。

这就不是普通 prompt engineering，而是：

> Agent 的认知架构设计。

这点我非常认可。

我之前说“提示词能力会被工具化”，主要是针对浅层 prompt 技巧，比如：

- 帮我写得更专业；
- 用某某风格；
- 分步骤思考；
- 输出表格；
- 模仿专家。

这些会快速贬值。

但你说的 CCPE 不是这种东西。

它更接近：

> 把一个领域专家的知识、流程、判断偏好、工作方法、价值权重，封装成一个可复用的智能体。

这个方向非常有价值。

不过我会补充一点：未来成熟的 Agent 建模，可能不只是提示词，而会是一个更完整的系统。

它至少包括：

1. **角色与目标定义**
   它是谁，服务什么目标。

2. **领域知识库**
   它知道什么，包括文档、规则、案例、数据。

3. **工作流/SOP**
   它如何处理任务。

4. **工具调用能力**
   它能访问哪些系统、API、数据库、外部工具。

5. **记忆机制**
   它如何保留用户偏好、项目上下文、历史决策。

6. **评估体系**
   它怎么判断自己做得对不对。

7. **权限与边界**
   它什么能做，什么不能做。

8. **异常处理机制**
   出错时如何降级，何时转人工。

9. **审计与可追溯性**
   它为什么做这个决策，依据是什么。

10. **持续迭代机制**
    如何根据反馈更新。

所以我会说：

> CCPE 是 Agent 建模的核心入口，但不是全部。
> 它需要和知识库、工具链、记忆、评估、权限、审计一起构成完整智能体工程。

你这个方向继续往下发展，实际上会走向一种新的“软件架构”：

> 不是代码架构，而是智能体认知架构。

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### 七、关于“复杂系统不到 1%”，我会从数量和价值两个维度看

你说：

> 复杂系统毕竟是极少数，从占比上讲，甚至不到 1%。

如果从项目数量看，可能是对的。

世界上绝大多数软件项目确实是：

- 管理系统；
- 内部工具；
- 表单流程；
- 数据报表；
- 简单电商；
- 内容系统；
- 客户管理；
- 营销自动化；
- 小程序；
- 企业网站。

这些不算复杂系统，AI 会大规模替代。

但如果从价值、风险和社会基础设施看，复杂系统占比可能远大于 1%。

例如：

- 银行核心交易系统；
- 支付网络；
- 证券交易系统；
- 云计算平台；
- 操作系统；
- 数据库；
- 编译器；
- 芯片 EDA；
- 医疗系统；
- 工业控制；
- 航空航天；
- 电网调度；
- 自动驾驶；
- 国防系统；
- 物流网络；
- 大模型训练和推理平台；
- 网络安全系统。

这些系统数量少，但支撑了现代社会的大部分关键基础设施。

所以未来软件行业可能会形成两极：

#### 一极：普通软件极度平民化

大量由业务方 + Agent 完成。

#### 另一极：复杂基础设施高度专业化

仍然需要顶级团队，但团队结构会被 AI 重塑。

这里你的判断也对：

> 专业团队中的人类会大大缩减，补充的是 Agent。

未来可能不是 1000 个工程师做一个复杂系统，而是 100 个顶级人类专家 + 1000 个专用 Agent。

但是这 100 个人的能力要求会更高。

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### 八、关于“AI 是根本原因”，我同意长期判断，但短期归因要谨慎

你说：

> 拉开时间尺度，AI 之外的因素都是短期影响，而根本还是 AI。

从长期趋势看，我基本同意。

宏观周期、利率、资本收缩、大厂裁员、疫情红利消退，这些都是阶段性因素。

AI 改变的是生产函数。

这个更根本。

以前软件公司的产能公式大概是：

> 软件产出 ≈ 工程师数量 × 人均效率 × 管理效率

AI 加入后，公式变成：

> 软件产出 ≈ 少量高水平人类 × Agent 群 × 模型能力 × 数据/工具/算力 × 验证体系

这会直接改变劳动力需求结构。

所以长期看，AI 的确是根因。

不过我会保留一个小小的谨慎：

> 当前这一轮程序员岗位下降，是 AI 和宏观周期共同造成的；但未来十年软件岗位结构性萎缩，AI 会是最主要原因。

这样表述更稳。

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### 九、我认为还需要补充一个变量：软件需求可能也会暴涨

虽然软件开发岗位会减少，但软件需求未必减少。

甚至可能大幅增加。

这类似“杰文斯悖论”：

> 当一种资源的使用效率大幅提升，它的总使用量反而可能增加。

比如：

- 照片拍摄成本下降后，照片数量暴涨；
- 文字发布成本下降后，内容数量暴涨；
- 计算成本下降后，计算需求暴涨；
- 软件生成成本下降后，软件数量也会暴涨。

未来可能出现这样的情况：

以前一个公司只有 10 个系统，因为开发太贵。

未来一个公司可能有 1000 个微型 Agent 系统：

- 每个部门一个；
- 每个岗位一个；
- 每个流程一个；
- 每个项目一个；
- 每个客户一个；
- 每个员工一个私人工作流。

所以“软件行业消失”不等于“软件产出减少”。

恰恰相反：

> 软件产出会爆炸，但软件生产者的身份会消失在各个行业中。

这也进一步支持你的观点。

软件不再是行业，而是环境。

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### 十、未来真正稀缺的可能不是开发，而是“可信交付”

AI 可以让软件生成非常便宜。

但越便宜，越容易出现另一个问题：

> 信任变贵。

未来客户可能不缺系统，而是缺：

- 这个系统是否可靠？
- 是否安全？
- 是否合规？
- 是否可审计？
- 是否可以长期维护？
- 数据会不会泄露？
- 出问题谁负责？
- AI 生成的逻辑有没有隐藏 bug？
- Agent 会不会越权执行？
- 模型幻觉会不会污染业务流程？
- 这个自动化决策是否违反监管？

所以新的软件公司形态，不一定只是 Agent 组件公司，也可能包括：

#### 1. Agent 审计公司

专门审查智能体行为、权限、输出、风险。

#### 2. AI 系统验证公司

提供自动化测试、模拟攻击、边界条件验证。

#### 3. 合规治理公司

帮助企业满足医疗、金融、法律、数据保护等监管要求。

#### 4. 领域 Agent 认证机构

类似未来的“ISO 认证”“安全认证”“医疗器械认证”。

#### 5. 企业智能体操作系统公司

提供 Agent 管理、权限、日志、审计、协同、部署平台。

所以我会补充一句：

> 软件顾问公司未必全部消失成 Agent 组件公司，有一部分会演化成“可信智能体治理公司”。

因为当 Agent 真正进入业务流程后，风险不比传统软件小，甚至更大。

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### 十一、未来的软件公司可能分化成五类

我认为未来“新软件行业”可能不叫软件行业，但会有几类新形态。

#### 1. 算力与基础模型公司

比如 OpenAI、Anthropic、Google、Meta、xAI、国内大模型公司。

它们提供底层智能和算力。

#### 2. Agent 组件公司

提供垂直场景的智能体组件，比如：

- 财务 Agent；
- 法务 Agent；
- 客服 Agent；
- 销售 Agent；
- 采购 Agent；
- HR Agent；
- 医疗 Agent；
- 教育 Agent。

#### 3. Agent 编排平台公司

类似未来的“智能体操作系统”。

负责：

- 多 Agent 协作；
- 权限管理；
- 工作流；
- 工具调用；
- 记忆；
- 日志；
- 监控；
- 审计；
- 异常处理。

#### 4. 行业智能化顾问公司

不是写代码，而是帮助企业重构流程：

- 哪些流程可以 Agent 化；
- 哪些不能；
- 怎样设计人机协同；
- 怎样迁移旧系统；
- 怎样控制风险；
- 怎样衡量 ROI。

#### 5. 验证、审计与合规公司

负责可信交付。

这类公司会很重要，尤其在金融、医疗、政务、制造、法律等行业。

所以你的“软件顾问公司最终萎缩成 Agent 组件公司”这个判断，我部分同意，但我觉得不会全部如此。

有些顾问能力会被组件化。

但涉及责任、监管、组织变革、风险治理的部分，仍然会保留人的服务形态。

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### 十二、你把审美、产品、交互、内容归结为商业洞察力，我基本同意，但还可以再拆一层

你说：

> 审美和品味，本质上与业务一致，做商业的业务本质是商业洞察力。

这个说法有道理。

商业语境下的审美不是纯艺术审美，而是服务目标：

- 能不能吸引目标用户；
- 能不能建立品牌信任；
- 能不能提高转化；
- 能不能降低理解成本；
- 能不能形成差异化；
- 能不能匹配价格带；
- 能不能触发情绪。

所以审美背后其实是：

> 对人、场景、消费心理、文化符号、商业目标的理解。

这确实是商业洞察力。

但我会补充：审美有时不仅是商业洞察，也是一种“选择能力”。

AI 会生成无限多方案。

当生成变得廉价，选择变得昂贵。

未来高手不是能生成 100 张图的人，而是能从 100 张图里判断哪一张最符合目标的人。

所以审美的底层能力是：

> 在过剩可能性中做出高质量选择。

这跟软件也是一样。

AI 可以生成 100 个系统方案，真正稀缺的是判断哪个方案正确。

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### 十三、人与 AI 协作的终局不只是“意图”，还包括“契约”

你说：

> 人与人交流的本质是语言，人与 AI 协作的终局是意图。

这个表达很漂亮，也很有方向感。

但我会加一个补充：

> 人与 AI 协作的终局，不只是意图，而是“意图 + 约束 + 验收 + 责任”的契约化表达。

因为意图本身通常是不完整的。

比如：

> 帮我做一个自动报销系统。

这是意图。

但真正可执行还需要：

- 谁可以报销；
- 金额上限是多少；
- 哪些票据可用；
- 异常如何处理；
- 谁审批；
- 审计规则是什么；
- 和财务系统如何对接；
- 数据保存多久；
- 是否符合税务要求；
- 失败怎么办；
- 谁承担责任。

所以未来的关键不只是“表达意图”，而是把意图变成某种机器可执行的契约。

可能类似：

> Intent → Policy → Workflow → Agent Execution → Evaluation → Audit。

这会成为未来软件工程的新骨架。

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### 十四、最终我的判断

我认为你的大方向是对的，而且比单纯说“程序员会不会被替代”更接近本质。

你的核心洞察是：

> AI 不是提高了程序员写代码的效率，而是改变了软件生产的组织方式。

这点非常关键。

传统软件行业之所以存在，是因为：

1. 机器不懂自然语言；
2. 普通业务人员无法直接指挥机器；
3. 软件开发有语言、框架、工程、部署门槛；
4. 企业只能购买专业软件公司的开发能力。

AI 出现后，这些门槛被逐渐拆掉。

于是软件生产从：

> 专业软件行业内部完成

变成：

> 各行业在 Agent 和平台帮助下自行完成。

所以你说“软件行业消失”，在这个定义下，我基本赞成。

但我会把结论修正为：

> 传统软件行业会消失，软件能力会泛化。
> 外包和定制开发公司会大规模衰退。
> 程序员岗位会减少，尤其是中低端开发岗位。
> 未来的核心生产者会变成业务专家、Agent 产品经理、智能体架构师、领域建模者、验证审计者和平台公司。
> 软件不再作为一个独立行业存在，而会像文字、电力、计算一样，成为社会基础能力。

我最大的不同意见只有两点：

1. **系统边界条件不能完全交给 Agent。**
   Agent 可以辅助枚举、生成、验证，但真实边界常常来自组织现实、场景经验和责任判断。

2. **软件顾问公司不会全部消失成 Agent 组件公司。**
   一部分会被组件化，但另一部分会转向可信交付、审计、合规、组织变革和风险治理。

一句话总结：

> 你判断的“软件行业消失”不是软件消亡，而是软件生产权从软件行业手中外溢到所有行业。
> 这不是软件的终结，而是软件的社会化。

# 3

## 关于`系统边界条件不能完全交给 Agent。`

这部分我们在讨论的是 `哪些软件相关能力反而会更值钱？`

你开始列出了四个部分：问题定义、领域建模、系统建构、验证。

这部分我的原话是：

> 问题定义、领域建模这部分需要复合能力，但是更需要的是业务的能力，对业务的理解是出发点。
> 系统建构、验证由两部分构成：业务理解需要业务专家；系统的边界条件这部分可以由Agent实现。

第一组你同意。
第二组，你有异议，但是你也表达：
> 但问题是，Agent 识别出的边界条件是否完整、是否符合真实场景，仍然需要人类确认。
> 因为很多边界条件不是纯技术问题，而是组织和现实问题。

紧接着你表达：
> 业务专家提供真实场景，Agent 枚举和结构化边界，人类再进行裁决和验收。

那么，这些能够进行裁决和验收的人类是谁？只能由业务专家。
Agent捕捉异常、边界，由业务专家进行确认。
现在的场景，异常捕捉往往是资深的工程师（技术人员）来做，然后将问题交给业务专家去确认，因为技术人员没法有效判别是否影响运营/业务目标。
类似的，未来Agent是完全可以捕捉到这些异常的，甚至比技术人员更准确和完整，最后不是交给技术人员确认，依然是由业务人员确认。

我想表达的是，以前技术和业务并驾齐驱，现在AI导致技术平权，业务能力比之前更凸显其重要性。
这四个部分，未来其实都是由业务主导的。
技术交给了AI，技术相对封闭，逻辑性强；业务是因为AI缺乏足够的`探头`，且人类世界充满了悖论，AI目前无法完全获取到人类世界的信息。
另一个就是AI/机器人没有肉身，无法作为责任的承担主体，这部分目前只有人类可以做决策。

## 软件需求可能也会暴涨

我认为，现在这种软件需求量已经暴涨，只是换了一种形式。
以前，我们有很多要处理的“体力活”，比如一个图片的识别，一个网页的爬取等等。
由于OpenClaw/Hermes这些Agentic架构的工具出现，原来不得不因找不到合适软件，只能人工做的，现在完全调用这些工具来实现了，软件的需求可能变成了Skill这样的形式，交互从点击甚至变成了语音。

## 未来真正稀缺的可能不是开发，而是“可信交付”

我完全同意。
我们之前的CCPE框架，就是为了让AI能“像专家那样思考”，叠加上客户的私有数据，及你补充的也正是我们思考的下一步准备构造的“智能体认知架构”，就是为了处理质量问题。
客户的私有数据，之前都是为了人类方便的，而我们的方法论是AI Oriented，都要面向AI进行优化。

## 软件顾问公司不会全部消失成 Agent 组件公司

基于前面的论述，现在看这个`软件顾问公司会不会消失`。
> 但另一部分会转向可信交付、审计、合规、组织变革和风险治理

我们现在正在做的就是打造“智能体认知架构”的智能体生成平台。我们的策略就是咨询 + 产品标准件（Agent组件） + 二次开发。
咨询解决的是业务流程重构。
Agent组件是业务专家，而不是记忆、日志、权限这些纯技术的组件，这些对客户来说没意义；同时还要对业务数据进行清洗，重构成便于Agent处理的。这些纯技术的组件，在AI赋能下，开发难度也不大；有难度的依然是业务，定义问题，领域建模，决策异常边界等等。
二次开发解决与现有信息化系统集成。

所以，我想这个差异部分，只是我们对软件顾问、Agent组件的定义不同导致。

## GPT

你这次的澄清很重要。看完后，我认为我们之前所谓的“分歧”，很大程度上确实是**定义差异**，而不是本质判断相反。

我现在更准确地理解你的意思是：

> 未来软件相关能力的价值重心，不再在技术实现，而在业务主导。
> Agent 负责技术实现、异常枚举、边界捕捉、方案生成和结构化表达；
> 但最终裁决、验收、取舍、责任承担，必须由业务专家完成。
> 因此未来四类关键能力——问题定义、领域建模、系统建构、验证——都会逐渐业务主导化。

这个判断我基本同意。

但我会补充几个边界和修正。

---

### 一、关于“系统边界条件”：你说得更准确

你指出：

> Agent 捕捉异常、边界，由业务专家进行确认。
> 现在异常捕捉往往是资深工程师来做，然后交给业务专家确认。未来 Agent 完全可以承担这个捕捉工作，甚至比技术人员更准确和完整。

这个说法我认同。

我之前说“系统边界条件不能完全交给 Agent”，其实想表达的是：

> 边界条件的最终裁决不能交给 Agent。

但你说的不是“让 Agent 最终裁决”，而是：

> Agent 负责枚举、捕捉、结构化；业务专家负责确认、裁决、验收。

这样我就没有实质异议了。

更准确的表述应该是：

> **边界条件的发现可以越来越多交给 Agent，边界条件的裁决必须由业务专家承担。**

这是关键区别。

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### 二、未来四类能力确实都会业务主导化

你原来提到的四个部分：

1. 问题定义；
2. 领域建模；
3. 系统建构；
4. 验证。

我现在会这样重新划分。

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#### 1. 问题定义：业务主导

这个毫无疑问。

技术人员过去经常会把问题理解成：

> 客户要一个系统。

但真正的问题可能是：

- 组织协作效率低；
- 销售线索质量差；
- 供应链响应慢；
- 财务风控滞后；
- 客服成本太高；
- 员工执行标准不一致；
- 管理层缺少实时反馈。

未来 Agent 可以帮助访谈、总结、归因、拆解，但真正知道业务目标的人只能是业务方。

所以问题定义一定是业务主导。

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#### 2. 领域建模：业务主导，Agent 辅助抽象

领域建模本质上不是“画几个对象关系图”，而是回答：

- 这个行业的关键实体是什么？
- 它们之间的关系是什么？
- 哪些规则是刚性的？
- 哪些规则是经验性的？
- 哪些例外是允许的？
- 哪些例外是风险？
- 哪些指标真正代表业务成功？
- 哪些数据是噪声？
- 哪些动作会改变现实业务结果？

这些都必须来自业务理解。

Agent 可以帮助把这些东西结构化成：

- 实体模型；
- 流程模型；
- 权限模型；
- 决策模型；
- 风险模型；
- 异常模型；
- 评价模型。

但源头仍然是业务。

所以领域建模也是业务主导。

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#### 3. 系统建构：以前技术主导，未来业务主导 + Agent 实现

这是变化最大的部分。

过去系统建构之所以由技术主导，是因为技术实现门槛太高。

业务专家可能知道要什么，但不知道：

- 数据库怎么设计；
- API 怎么拆；
- 前后端怎么分层；
- 权限怎么实现；
- 消息队列怎么用；
- 日志怎么留；
- 系统怎么部署；
- 服务怎么扩展；
- 异常怎么处理。

所以技术人员在系统建构中有很高话语权。

但未来，Agent 可以把这些技术实现大量自动化。

于是系统建构的重心会从：

> 技术结构设计

转向：

> 业务结构设计。

比如过去架构师关心：

- 微服务怎么拆；
- 数据表怎么建；
- 接口怎么设计；
- 缓存怎么做；
- 数据一致性怎么保证。

未来业务主导者更关心：

- 业务责任边界怎么划；
- 流程节点怎么定义；
- 哪些决策可以自动化；
- 哪些必须人工审批；
- 异常如何升级；
- 权限和责任如何匹配；
- 哪些数据能影响决策；
- 哪些行为需要审计；
- 系统失败时业务如何降级。

这些其实才是更本质的“系统建构”。

所以我同意你的判断：

> 技术平权之后，系统建构会业务主导化。

---

#### 4. 验证：也会业务主导化

这一点也很重要。

传统软件测试往往验证的是：

- 功能是否可用；
- 页面是否正确；
- 接口是否返回；
- 性能是否达标；
- bug 是否修复。

但未来更重要的是验证：

- 是否解决业务问题；
- 是否符合业务规则；
- 是否符合组织实际流程；
- 是否提升效率；
- 是否降低风险；
- 是否能被一线人员接受；
- 是否符合监管；
- 是否在异常情况下做出正确取舍；
- 是否可追责。

这些都不是纯技术测试。

Agent 可以生成测试用例、模拟边界场景、做红队攻击、跑自动化验证，但最终判断：

> 这个结果对业务是否成立？

只能由业务专家来做。

所以验证也会业务主导化。

---

### 三、我会把未来关键角色定义为“业务架构师”或“Agent 业务架构师”

你说：

> 这些能够进行裁决和验收的人类是谁？只能由业务专家。

我同意，但我会加一个限定：

> 不是所有业务专家都能胜任，而是具备系统化表达能力、AI 协作能力和责任意识的业务专家。

传统业务专家可能很懂业务，但未必能：

- 把隐性经验显性化；
- 把复杂流程结构化；
- 把判断标准模型化；
- 把异常场景穷举出来；
- 把业务规则转化成 Agent 可执行的策略；
- 设计验收标准；
- 识别自动化带来的组织风险。

所以未来最稀缺的人可能是：

> **业务专家 + 产品经理 + 流程架构师 + Agent 编排者 + 风险裁决者。**

可以叫：

- Agent 产品经理；
- 业务架构师；
- 领域智能体设计师；
- AI 业务系统架构师；
- Agentic Business Architect。

这类人不一定会写代码，但必须会建模。

他不是技术架构师，而是业务架构师。

---

### 四、你说“AI 导致技术平权，业务能力更凸显”，我认为这是核心判断

这句话我非常同意：

> 以前技术和业务并驾齐驱，现在 AI 导致技术平权，业务能力比之前更凸显其重要性。

这可能是整个讨论里最重要的一句话。

以前软件行业里，技术是稀缺资源。

所以业务方即使更懂目标，也常常被技术能力限制。

技术人员拥有很强的中间解释权：

- 这个能不能做；
- 这个多久能做；
- 这个成本多高；
- 这个怎么实现；
- 这个是否合理；
- 这个需求要不要砍。

AI 之后，这种技术中介权会下降。

业务方可以直接把意图交给 Agent，让 Agent 给出：

- 实现方案；
- 原型；
- 流程；
- 数据结构；
- 测试用例；
- 异常清单；
- 风险提示；
- 集成方案。

这会极大削弱传统技术人员的信息差。

所以未来真正的稀缺点会从：

> 谁会实现？

转向：

> 谁知道该实现什么？
> 谁知道什么是好结果？
> 谁能承担决策责任？

这就是业务能力重新成为中心。

---

### 五、但我仍然会保留一个小修正：技术平权不等于技术消失

应用层软件开发确实会被高度平权。

但是在某些层面，技术不会完全平权。

我会分三层看。

---

#### 第一层：应用层技术

比如：

- 内部管理系统；
- 数据看板；
- 自动化流程；
- 简单业务工具；
- 客服 Agent；
- 销售 Agent；
- 内容生成系统；
- 企业知识库；
- 报表分析；
- 表单流转；
- 简单爬虫；
- 图片识别；
- 文件处理。

这部分技术会快速平权。

业务方 + Agent 就可以完成大部分工作。

这是你说的主战场。

---

#### 第二层：企业集成层技术

比如：

- 老系统对接；
- 权限体系；
- 数据同步；
- API 网关；
- 单点登录；
- 安全审计；
- 数据治理；
- 跨系统流程编排；
- 私有化部署；
- 合规留痕。

这部分 Agent 可以大幅降低开发难度，但在复杂企业环境里，仍然会有不少现实摩擦。

不是因为代码难，而是因为：

- 老系统文档缺失；
- 接口不规范；
- 数据质量差；
- 部门不配合；
- 权限边界混乱；
- 历史包袱很多；
- 供应商锁定；
- 安全制度复杂。

这些不是纯技术难题，而是技术、组织、数据混合难题。

你们的“咨询 + 产品标准件 + 二次开发”里面，二次开发很可能主要处理这一层。

---

#### 第三层：基础设施层技术

比如：

- 大模型底座；
- 推理框架；
- 数据库；
- 操作系统；
- 云平台；
- 分布式系统；
- 芯片；
- 网络安全底层；
- 高性能计算；
- 编译器；
- 机器人控制；
- 工业控制系统。

这部分不会被普通业务方平权。

但它不构成大多数软件公司的日常业务。

所以这不影响你的主判断：

> 对大多数传统软件公司来说，技术门槛会被 AI 大幅削弱，业务能力成为主导变量。

---

### 六、你对“软件需求暴涨”的理解，我认为非常准确：需求正在变成 Skill

你说：

> 现在这种软件需求量已经暴涨，只是换了一种形式。
> 原来不得不人工做的，现在调用 Agentic 工具实现了，软件需求可能变成 Skill 这样的形式，交互从点击甚至变成语音。

这个判断非常关键。

未来软件不一定以传统形式存在：

- 一个 App；
- 一个网页；
- 一个后台系统；
- 一个客户端；
- 一个 SaaS 面板。

它可能变成：

- 一个 Skill；
- 一个 Agent；
- 一个 Workflow；
- 一个自动化能力；
- 一个语音指令；
- 一个后台任务；
- 一个浏览器自动操作；
- 一个 API 编排；
- 一个临时生成的脚本；
- 一个可复用的认知模块。

也就是说，软件从“产品形态”变成“能力形态”。

过去用户说：

> 我需要一个软件来做网页抓取。

未来用户说：

> 帮我把这 100 个网页里的价格、库存、评价抓出来，整理成表格，每天早上 9 点更新，有异常提醒我。

背后可能没有一个传统软件产品，只有：

- 浏览器控制 Agent；
- 数据提取 Skill；
- 表格写入工具；
- 定时任务；
- 异常检测；
- 通知组件。

从用户视角看，他没有“买软件”，只是获得了一个能力。

所以我会这样表述：

> 软件需求没有减少，而是从“显性软件需求”变成“隐性能力需求”。
> 软件交互从 GUI 点击，转向语音、意图、任务和 Skill 调用。
> 软件产品从稳定应用，转向可组合、可生成、可编排的能力单元。

这也支持你的“软件行业消失”判断。

因为当软件变成 Skill，传统软件公司的边界就更模糊了。

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### 七、你们的 CCPE 和“智能体认知架构”方向是对的

你说：

> CCPE 是为了让 AI 能像专家那样思考。
> 叠加客户私有数据，并将数据重构成 AI Oriented，是为了处理质量问题。

这个方向我认为非常正确。

未来企业部署 Agent，最大问题不是“能不能回答”，而是：

> 是否稳定、可信、可控、可复用、可验证。

普通 RAG 或简单提示词很难解决这个问题。

你们的 CCPE 实际上是在做一件更底层的事：

> 把专家能力从“人脑经验”转化为“智能体可执行的认知结构”。

这个价值很大。

尤其是你提到的三个层次：

1. 心智模型：它知道什么、相信什么；
2. 思维模型：它如何工作；
3. 认知模型：它如何思考和取舍。

这其实就是在给 Agent 构造“专家内核”。

如果再叠加客户私有数据，就形成：

> 领域认知模型 + 企业上下文 + 工作流 + 工具调用 + 验证体系。

这比简单做一个聊天机器人有价值得多。

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### 八、“AI Oriented 数据重构”是一个非常重要的方向

你提到：

> 客户的私有数据，之前都是为了人类方便的，而我们的方法论是 AI Oriented，都要面向 AI 进行优化。

这个判断我很认同，而且我认为这是未来企业智能化落地的关键瓶颈之一。

过去企业数据主要是给人看的：

- Word 文档；
- Excel 表格；
- PDF 制度；
- 企业微信聊天记录；
- OA 审批记录；
- 会议纪要；
- 知识库文章；
- 邮件；
- 业务系统里的字段；
- 员工脑子里的经验。

这些数据对人类来说可能勉强可读，但对 Agent 来说并不好用。

Agent 需要的不是“资料堆积”，而是：

- 语义清晰；
- 结构稳定；
- 权限明确；
- 来源可信；
- 版本可控；
- 可检索；
- 可推理；
- 可引用；
- 可执行；
- 可验证。

所以未来企业智能化有一个重要工作：

> 从 Human-readable Data 转向 Agent-usable Data。

这一步很有价值。

我甚至认为，这可能会成为新软件公司的核心服务之一。

不是帮客户“做系统”，而是帮客户：

- 梳理知识；
- 重构流程；
- 建立领域本体；
- 清洗业务数据；
- 设计 Agent 可用的数据结构；
- 构建案例库；
- 构建异常库；
- 构建决策规则库；
- 构建验收集；
- 构建评估基准。

这比写代码更接近未来的核心壁垒。

---

### 九、你们的商业模式“咨询 + Agent组件 + 二次开发”是合理的过渡形态

你说你们现在的策略是：

> 咨询 + 产品标准件（Agent组件） + 二次开发。

我认为这是非常现实且正确的组合。

因为现阶段完全产品化还很难，完全咨询又难以规模化。

这三者组合刚好覆盖了不同问题。

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#### 1. 咨询：解决业务流程重构

咨询不是传统软件售前咨询，而是帮助客户回答：

- 哪些流程值得 Agent 化；
- 哪些流程不该自动化；
- 哪些岗位会被增强；
- 哪些责任不能交给 Agent；
- 哪些数据需要重构；
- 哪些流程需要先标准化；
- 哪些异常需要人工兜底；
- 哪些指标用于验收效果。

这部分必须有业务理解。

---

#### 2. Agent 组件：沉淀领域专家能力

你特别强调：

> Agent 组件是业务专家，而不是记忆、日志、权限这些纯技术组件。

这个定义非常重要。

如果 Agent 组件只是：

- 记忆模块；
- 日志模块；
- 权限模块；
- RAG 模块；
- 工作流模块；

那客户不关心。

这些是基础设施，不是客户价值本身。

客户真正要的是：

- 法务合同审查 Agent；
- 财务报销审核 Agent；
- 销售线索评估 Agent；
- 客服质检 Agent；
- 招聘面试 Agent；
- 医疗问诊辅助 Agent；
- 设备维修诊断 Agent；
- 投研分析 Agent；
- 教学辅导 Agent。

也就是说，客户购买的不是技术组件，而是业务能力组件。

所以你们把 Agent 组件定义成“业务专家”，我认为是对的。

技术组件会越来越标准化、平台化、低价化。

业务组件才可能形成溢价。

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#### 3. 二次开发：解决现有系统集成

现实中客户不可能推倒重来。

他们已经有：

- ERP；
- CRM；
- OA；
- 财务系统；
- 订单系统；
- 工单系统；
- 数据仓库；
- 企业微信/钉钉/飞书；
- 各种历史数据库；
- 各种供应商系统。

Agent 要真正发挥作用，必须进入这些系统。

所以二次开发仍然有必要。

但这类二次开发的价值不是“写代码”，而是：

> 让 Agent 接入客户现有业务现场。

它服务于业务闭环。

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### 十、关于“软件顾问公司是否会消失”，现在我认为我们的分歧确实来自定义

你说：

> 这个差异部分，只是我们对软件顾问、Agent组件的定义不同导致。

我同意。

如果“软件顾问公司”指的是传统意义上的：

- 帮客户写需求；
- 出解决方案；
- 派人开发；
- 项目制交付；
- 做定制系统；
- 靠人天收费；

那它会大幅衰退，甚至消失。

如果“Agent 组件公司”指的是：

- 沉淀业务专家能力；
- 提供可复用的领域智能体；
- 帮客户重构数据；
- 帮客户完成 Agent 化流程；
- 提供标准件 + 少量定制集成；
- 用产品化方式交付专家能力；

那它就是未来软件公司的新形态。

所以你说：

> 软件顾问公司最终变成 Agent 组件公司。

在你的定义下，我认可。

我之前说“不会全部消失”，是因为我把软件顾问公司理解成还包括：

- 合规；
- 审计；
- 风险治理；
- 组织变革；
- 可信交付。

但如果这些能力最终也被封装进 Agent 组件或智能体平台里，那么它们确实也会产品化、组件化。

只是我认为在相当长一段时间内，它们会以“人 + Agent”的混合形态存在。

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### 十一、我对你们方向的一个补充：不要只做“专家 Agent”，还要做“验收 Agent”和“反方 Agent”

如果你们要处理质量问题，我建议不仅构建业务专家 Agent，还要构建几类对抗性/验证型 Agent。

比如：

#### 1. 业务专家 Agent

负责给方案、处理任务、执行流程。

#### 2. 审查 Agent

负责检查输出是否符合业务规则。

#### 3. 异常枚举 Agent

专门寻找边界情况。

#### 4. 风险 Agent

从法律、合规、运营、安全角度找风险。

#### 5. 反方 Agent

专门反驳当前方案，提出失败可能。

#### 6. 用户视角 Agent

模拟一线员工、客户、管理者的使用体验。

#### 7. 验收 Agent

根据验收标准判断任务是否通过。

这样可以形成一个多 Agent 质量闭环：

> 生成 → 审查 → 反驳 → 修正 → 验收 → 记录 → 迭代。

这比单个专家 Agent 更可靠。

尤其是企业级场景里，可信交付不能只依赖“一个 Agent 很聪明”，而要依赖一套机制。

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### 十二、你们的护城河不在技术，而在四类资产

如果按照你的逻辑，技术会平权，那么你们自己的护城河也不应该建立在“我们技术更强”上。

我认为未来你们的护城河可能在这四类资产。

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#### 1. 领域模型资产

也就是每个行业的：

- 概念体系；
- 业务流程；
- 决策规则；
- 异常场景；
- 风险边界；
- 验收标准；
- 专家经验。

这很难被通用模型直接替代。

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#### 2. 数据重构方法论

也就是你说的 AI Oriented 数据。

客户的数据很乱。

谁能把混乱数据转化成 Agent 可用的数据，谁就有价值。

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#### 3. 评估与验收体系

这是很多 Agent 公司会忽略的。

但企业客户最终一定会问：

- 怎么证明它有效？
- 怎么证明它安全？
- 怎么证明它稳定？
- 怎么证明它不会胡说？
- 怎么证明它符合我们的业务？
- 怎么证明它比人更好？

如果你们能为每个业务 Agent 配套一套评估基准和验收机制，这会很强。

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#### 4. 行业落地案例

Agent 不是单纯卖功能，而是卖效果。

谁有真实行业案例，谁更可信。

尤其是你们做咨询 + 组件 + 二开，案例会不断反哺组件。

这会形成飞轮：

> 咨询发现问题 → 项目沉淀模型 → 形成 Agent 组件 → 组件复用 → 数据反馈 → 评估优化 → 行业标准件增强。

这个飞轮比单纯技术开发更重要。

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### 十三、最终结论

你这次补充后，我的看法是：

1. 我同意你说的：未来四类能力都会业务主导化。
2. Agent 可以承担异常捕捉、边界枚举、结构化分析和技术实现。
3. 最终裁决、验收和责任承担只能由业务专家完成。
4. AI 会导致应用层技术平权，业务能力的重要性显著上升。
5. 软件需求没有减少，而是转化成 Skill、Workflow、Agent 能力单元。
6. 你们的 CCPE 和智能体认知架构，本质上是在把专家能力产品化。
7. “软件顾问公司会不会消失”的分歧，主要来自定义差异。
8. 你们的“咨询 + Agent组件 + 二次开发”是一个合理的新软件公司形态。

如果用一句话总结我现在对你观点的理解：

> 未来软件生产的主导权会从技术人员转移到业务专家，技术实现由 Agent 平权化，软件产品形态从应用转向 Skill/Agent/Workflow，传统软件公司则演化为业务智能体组件公司和智能体认知架构平台。

这个判断我基本认可。

我唯一保留的谨慎是：

> “技术不重要”不能被误解为“技术不存在”。
> 技术会退到平台、工具、Agent、基础设施和集成层里；对客户来说不再显性，但对系统可靠性来说仍然存在。
> 不过在商业价值分配上，确实会从技术实现转向业务建模、数据重构、可信验证和责任裁决。

# 4

我同意`保留的谨慎`。

更严格的将这个“软件行业”限制在“应用软件行业”，上面所有的论述就没有问题了。
基础软件（操作系统），特定领域软件（光刻机的嵌入式等）会受到一些影响，但是与应用软件有很大的区别；与这些相比，应用软件所用到的技术也的确不需要太深入——这是“技术不重要”的出发点，当然不是技术不存在。
只是与基础软件这些相比，应用软件的繁荣带来了整个软件行业的繁荣，因为应用的基数（不论是应用系统的数量，还是从业人员）太大了，社会的影响面大。

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如果你同意我的修正。
能否将我们前面的讨论，达成的这些共识，整理一个总结性文档，以便我日后作为新文章的参考素材。

我同意你的修正。

如果把“软件行业会消失”严格限定为：

> **以应用软件开发、交付、外包、定制化项目为主体的传统应用软件行业形态会消失。**

那么前面的论述就更严谨，也更容易成立。

基础软件、工业软件、嵌入式、操作系统、数据库、编译器、芯片 EDA、工业控制、光刻机控制软件、航空航天软件等，和应用软件不是一个层级。它们会受到 AI 影响，但不会像应用软件行业这样被快速平权化、业务化、组件化。

下面是根据我们前面讨论整理出的总结性文档，可作为你后续文章的参考素材。

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# 应用软件行业的消失：从代码生产到业务智能体

## 一、核心判断

传统意义上的应用软件行业正在被重构。

这里所说的“软件行业会消失”，并不是说软件会消失，也不是说基础软件、工业软件、嵌入式系统、操作系统、数据库等底层技术体系会消失，而是指：

> **以专业软件公司、程序员、项目制外包、定制开发为中心的应用软件行业形态，将逐渐失去其独立存在的基础。**

未来，软件不会减少，反而会极度丰富。

但它不再主要以“软件公司开发应用系统”的方式存在，而会变成：

- 各行业内部的基础能力；
- 企业流程中的智能体；
- 可调用的 Skill；
- 可组合的 Agent 组件；
- 面向业务目标的自动化工作流；
- 算力平台、模型平台和智能体架构之上的能力单元。

因此，准确地说：

> **消失的不是软件，而是传统应用软件行业。**
> **消失的不是系统能力，而是人力编码交付模式。**

---

## 二、范围限定：应用软件行业，而非全部软件行业

为了避免概念过大，需要区分几类软件。

### 1. 应用软件

包括：

- 企业管理系统；
- CRM；
- ERP 的大量定制模块；
- OA；
- 报表系统；
- 审批系统；
- 电商系统；
- 客服系统；
- 会员系统；
- 营销系统；
- 内容管理系统；
- 内部工具；
- 数据看板；
- 各类 Web/App/小程序业务系统。

这部分软件数量巨大，从业者众多，社会影响面最大。

过去二十多年，软件行业的繁荣很大程度上来自应用软件的繁荣。

而这部分，正是 AI 最容易重构的领域。

### 2. 基础软件

包括：

- 操作系统；
- 数据库；
- 编译器；
- 云计算平台；
- 分布式系统；
- 容器系统；
- 大模型推理框架；
- 开发工具链；
- 网络安全基础设施。

这部分会被 AI 增强，但不会被普通业务方轻易平权化。

### 3. 特定领域高复杂软件

包括：

- 光刻机嵌入式系统；
- 航空航天软件；
- 医疗设备软件；
- 工业控制软件；
- 自动驾驶系统；
- 电网调度系统；
- 金融核心交易系统；
- 芯片 EDA；
- 机器人控制系统。

这些软件高度依赖物理世界、工程经验、极端可靠性、责任链和专业验证体系。

它们会被 AI 影响，但与应用软件有本质区别。

所以，本文讨论的“软件行业消失”，主要指：

> **传统应用软件行业形态的消失。**

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## 三、人类工具进化的本质：抽象层级提升与认知卸载

人类工具进化的长期趋势，是不断提升抽象层级，实现认知卸载。

每一次工具进化，都在把人类从低层负担中解放出来。

例如：

- 文字卸载记忆；
- 纸张卸载短期脑内缓存；
- 计算器卸载算术；
- 搜索引擎卸载信息查找；
- GPS 卸载空间导航；
- 拼音输入法卸载部分字形记忆；
- 高级语言卸载机器指令；
- 框架卸载重复工程结构；
- 云计算卸载机房运维；
- AI 卸载代码语法、样板实现和部分技术决策。

编程语言的发展，本身就是抽象层级不断提升的过程：

- 汇编语言，卸载了直接操作机器码的负担；
- 高级语言，卸载了大量底层硬件细节；
- 自动内存管理，卸载了手动资源管理；
- 框架和云服务，卸载了大量工程重复劳动；
- 自然语言开发，开始卸载对形式语法和代码实现的依赖。

过去，人类必须用代码和机器交互。

未来，人类将更多通过自然语言、语音、意图和智能体协作。

这不是退化，而是抽象层级继续上升。

> **从手回归到口，不是退化，而是智力向业务本质的回归。**

但最终，人和 AI 协作的终局不只是“语言”，而是：

> **意图 + 约束 + 验收 + 责任的结构化表达。**

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## 四、程序员的翻译属性正在被削弱

传统应用软件开发中，程序员长期扮演一种“翻译者”的角色。

业务方说：

> 我要一个会员系统。

产品经理和工程师将它翻译为：

- 数据库表；
- API；
- 页面；
- 权限；
- 流程；
- 业务规则；
- 异常处理；
- 部署方案；
- 日志监控。

过去，机器不懂自然语言，也无法直接理解业务意图，所以必须由程序员把自然语言转换成代码。

但大模型和 Agent 出现后，机器开始具备理解自然语言、生成代码、调用工具、组织工作流的能力。

于是，传统程序员在应用软件中的一大核心价值——“把需求翻译为代码”——正在被削弱。

这并不意味着所有技术工作消失，而是意味着：

> **应用软件开发中的代码实现环节正在被 AI 平权化。**

过去，业务方必须依赖程序员。

未来，业务方可以直接与 Agent 协作。

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## 五、应用软件行业为什么会被重构

传统应用软件行业成立的基础，是几个门槛：

1. 业务方不懂技术；
2. 机器不懂自然语言；
3. 软件开发需要掌握开发语言、框架、数据库、部署等技能；
4. 企业必须购买专业软件公司的开发能力；
5. 软件实现成本高，开发周期长。

AI 正在拆掉这些门槛。

未来的应用软件生产链条，不再是：

> 甲方提需求 → 软件公司写方案 → 产品经理画原型 → 程序员开发 → 测试 → 部署 → 运维。

而可能变成：

> 业务方定义目标 → Agent 理解任务 → 调用业务智能体组件 → 生成工作流/系统/Skill → 自动测试 → 业务专家验收 → 持续迭代。

传统软件公司的核心交付物是“系统”。

未来企业真正需要的可能是：

- 一个可调用的能力；
- 一个领域智能体；
- 一个业务工作流；
- 一个自动执行的 Skill；
- 一个可以嵌入现有业务系统的 Agent；
- 一套面向 AI 的业务数据结构。

应用软件将从“产品形态”转向“能力形态”。

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## 六、软件需求不会减少，而会变成 Skill、Agent 和 Workflow

软件需求不会因为 AI 出现而减少。

相反，软件需求会暴涨，只是形式发生变化。

过去，很多需求并没有变成软件需求，而是被人工消化掉。

例如：

- 从网页抓取信息；
- 识别图片内容；
- 整理表格；
- 录入数据；
- 对比合同；
- 分类邮件；
- 汇总会议纪要；
- 监控价格变化；
- 生成报表；
- 检查异常订单。

这些过去可能不值得专门开发一个软件，只能由人手工完成。

现在，通过 Agentic 工具，这些任务可以被拆成：

- 浏览器操作；
- 数据抽取；
- 图片识别；
- 文档解析；
- 工作流自动化；
- 表格写入；
- 定时任务；
- 异常提醒。

于是，软件需求从显性的“我要一个软件”，转变为隐性的：

> **我要一个能力。**

未来用户可能不会说：

> 我要开发一个网页爬取系统。

而是说：

> 每天早上 9 点帮我抓取这些网站的价格、库存和评论变化，整理成表格，有异常时通知我。

背后也许没有一个传统软件产品，而是多个 Skill、Agent 和 Workflow 的组合。

因此：

> **软件需求没有减少，而是从应用系统需求转向能力单元需求。**

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## 七、技术平权之后，业务能力成为主导变量

过去应用软件开发中，技术和业务并驾齐驱。

技术人员拥有很高的话语权，因为实现门槛很高：

- 能不能做；
- 怎么做；
- 多久做完；
- 成本多少；
- 系统怎么设计；
- 异常怎么处理；
- 数据怎么存储；
- 权限怎么实现。

但 AI 让大量应用层技术实现被平权化。

当代码生成、接口设计、页面生成、测试用例、异常枚举、部署方案都可以由 Agent 辅助完成时，技术实现的重要性会下降。

真正稀缺的能力转移到：

- 问题定义；
- 领域建模；
- 业务流程理解；
- 异常边界裁决；
- 验收标准制定；
- 责任承担；
- 商业洞察；
- 组织现实理解。

也就是说，未来应用软件生产的主导权，会从技术人员转向业务专家。

可以概括为：

> **以前是技术与业务并驾齐驱；未来是业务主导，Agent 实现。**

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## 八、未来四类关键能力都会业务主导化

此前提到，未来更有价值的软件相关能力包括：

1. 问题定义；
2. 领域建模；
3. 系统建构；
4. 验证。

经过讨论，可以进一步明确：

> **这四类能力未来都会逐渐业务主导化。**

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### 1. 问题定义：业务主导

问题定义不是“客户要什么系统”，而是识别真正的业务问题。

例如，客户说：

> 我要一个 CRM。

真正的问题可能是：

- 线索质量低；
- 销售跟进不及时；
- 报价流程太慢；
- 客户流失严重；
- 客户分层不清；
- 管理层看不到销售过程；
- 激励机制错误；
- 数据分散在不同员工手里。

AI 可以帮助访谈、归纳和分析，但真正理解业务目标的人只能是业务方。

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### 2. 领域建模：业务主导，Agent 辅助结构化

领域建模不是简单画流程图，而是理解一个行业或企业的核心运行逻辑：

- 关键实体是什么；
- 实体之间如何关联；
- 哪些流程是主流程；
- 哪些是异常流程；
- 哪些规则刚性不可破；
- 哪些规则存在灰度空间；
- 哪些数据可信；
- 哪些指标反映真实结果；
- 哪些动作会改变业务现实。

Agent 可以将这些内容结构化为：

- 实体模型；
- 流程模型；
- 权限模型；
- 决策模型；
- 风险模型；
- 异常模型；
- 验收模型。

但源头仍然是业务理解。

---

### 3. 系统建构：从技术架构转向业务架构

过去系统建构由技术主导，因为实现门槛高。

未来 Agent 可以处理大量技术细节，包括：

- 数据结构；
- 接口设计；
- 页面生成；
- 权限配置；
- 自动化流程；
- 测试用例；
- 部署方案；
- 日志和监控。

因此，系统建构的重心会转向业务结构：

- 责任边界如何划分；
- 流程节点如何定义；
- 哪些决策可以自动化；
- 哪些必须人工确认；
- 异常如何升级；
- 权限和责任如何匹配；
- 数据如何影响决策；
- 系统失败时业务如何降级；
- 哪些行为需要审计。

未来真正重要的不是“技术架构师”，而是“业务架构师”或“Agent 业务架构师”。

---

### 4. 验证：从功能测试转向业务验收

传统测试关注：

- 功能是否可用；
- 页面是否正常；
- 接口是否返回；
- 性能是否达标；
- bug 是否修复。

未来验证更关注：

- 是否解决业务问题；
- 是否符合业务规则；
- 是否符合组织实际流程；
- 是否提升效率；
- 是否降低风险；
- 是否能被一线接受；
- 是否符合监管；
- 异常情况下是否做出正确取舍；
- 是否可追责。

Agent 可以生成测试用例、枚举异常、模拟边界场景、做自动化验证。

但最终裁决必须由业务专家完成。

---

## 九、Agent 负责捕捉边界，业务专家负责裁决边界

关于系统边界条件，可以形成一个更准确的共识：

> **边界条件的发现、枚举、捕捉和结构化，可以越来越多交给 Agent。**
> **边界条件的确认、取舍、裁决和责任承担，必须由业务专家完成。**

现在很多异常捕捉由资深工程师完成。

工程师发现问题后，仍然需要找业务专家确认：

- 这个异常是否真实存在；
- 是否影响运营；
- 是否需要处理；
- 处理优先级多高；
- 成本是否值得；
- 出错后谁承担责任。

未来 Agent 可以比普通技术人员更全面地枚举异常：

- 权限异常；
- 数据异常；
- 流程异常；
- 合规异常；
- 用户误操作；
- 系统超时；
- 接口失败；
- 信息不一致；
- 灰色场景；
- 极端边界条件。

但 Agent 无法完全替代业务专家，因为它缺少足够的现实“探头”。

AI 面临几个限制：

1. 它不能完全获取人类世界的现场信息；
2. 它不理解组织中的隐性权力关系；
3. 它无法天然掌握一线真实操作习惯；
4. 它不能承担法律和商业责任；
5. 它没有肉身，无法成为最终责任主体。

所以，未来的结构是：

> **Agent 捕捉异常，业务专家裁决异常。**
> **Agent 生成边界，业务专家确认边界。**
> **Agent 提供方案，业务专家承担责任。**

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## 十、未来应用软件公司的新形态

传统应用软件公司，尤其是外包和定制开发公司，会受到最大冲击。

它们过去的价值来自：

- 会写代码；
- 会做系统；
- 会调接口；
- 会搭页面；
- 会部署；
- 会按客户需求交付。

但这些能力正在被 AI 平权化。

未来新的软件公司形态，可能不再叫“软件公司”，而是：

> **智能体认知架构公司 / Agent 组件公司 / 业务智能体平台公司。**

一种较合理的过渡模式是：

> **咨询 + Agent 组件 + 二次开发。**

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### 1. 咨询：解决业务流程重构

咨询不是传统售前咨询，而是帮助客户回答：

- 哪些流程值得 Agent 化；
- 哪些流程不该自动化；
- 哪些任务适合人机协作；
- 哪些决策必须由人类保留；
- 哪些数据需要清洗；
- 哪些业务规则需要显性化；
- 哪些异常需要建立处理机制；
- 哪些指标可以衡量效果。

咨询解决的是业务流程重构，而不是简单信息化建设。

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### 2. Agent 组件：沉淀业务专家能力

这里的 Agent 组件，不是指记忆、日志、权限、工具调用这些纯技术组件。

这些技术组件对客户而言不是核心价值，而且在 AI 加持下会越来越标准化。

真正有价值的 Agent 组件，是业务专家组件。

例如：

- 合同审查 Agent；
- 财务报销审核 Agent；
- 销售线索评估 Agent；
- 客服质检 Agent；
- 招聘筛选 Agent；
- 投研分析 Agent；
- 医疗问诊辅助 Agent；
- 设备维修诊断 Agent；
- 教学辅导 Agent；
- 采购风险识别 Agent。

客户购买的不是技术模块，而是封装后的业务能力。

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### 3. 二次开发：解决系统集成

现实中的企业已有大量系统：

- ERP；
- CRM；
- OA；
- 财务系统；
- 订单系统；
- 工单系统；
- 数据仓库；
- 企业微信、钉钉、飞书；
- 各种历史数据库和供应商系统。

Agent 要真正发挥作用，必须进入这些业务现场。

因此，二次开发仍然存在，但它的意义不再是“写代码交付系统”，而是：

> **让 Agent 接入客户现有业务环境，形成业务闭环。**

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## 十一、CCPE：从提示词工程到智能体认知架构

普通提示词能力会被工具化。

但高级提示词工程不只是写几句话，而是构造智能体的认知结构。

可以将其理解为：

> **把专家能力从人脑经验转化为 Agent 可执行的认知结构。**

CCPE，即 Cognitive Core Prompt Engineering，可分为三个层次：

### 1. 心智模型：The What

定义 AI 知道什么、相信什么。

包括：

- 领域知识；
- 基本假设；
- 世界观；
- 核心概念；
- 第一性原理；
- 行业规则。

### 2. 思维模型：The How

定义 AI 如何工作。

包括：

- SOP；
- 分析框架；
- 任务流程；
- 决策路径；
- 问题拆解方式；
- 标准操作程序。

### 3. 认知模型：The Why & How to Think

定义 AI 的思考风格和策略。

例如：

- 归纳还是演绎；
- 保守还是激进；
- 创新优先还是稳健优先；
- 批判性思维还是联想性思维；
- 风险优先还是效率优先；
- 成本优先还是体验优先。

这套方法的本质不是普通 Prompt，而是：

> **智能体认知架构设计。**

未来成熟的 Agent 架构，还需要叠加：

- 知识库；
- 工具调用；
- 记忆机制；
- 权限控制；
- 工作流；
- 评估体系；
- 审计机制；
- 异常处理；
- 持续反馈。

---

## 十二、AI Oriented Data：企业数据需要面向 Agent 重构

过去企业数据主要是给人看的。

常见形式包括：

- Word；
- Excel；
- PDF；
- 会议纪要；
- 企业微信聊天记录；
- OA 审批记录；
- 邮件；
- 知识库文章；
- 业务系统字段；
- 员工脑子里的隐性经验。

这些数据对人类勉强可读，但对 Agent 未必好用。

未来企业智能化，需要把数据从 Human-readable 转向 Agent-usable。

也就是：

> **AI Oriented Data。**

Agent 需要的数据应具备：

- 语义清晰；
- 来源可信；
- 权限明确；
- 版本可控；
- 结构稳定；
- 可检索；
- 可推理；
- 可引用；
- 可执行；
- 可验证。

因此，新型软件公司的重要工作不再是单纯开发系统，而是帮助企业：

- 梳理知识；
- 清洗数据；
- 重构业务文档；
- 建立领域本体；
- 建立规则库；
- 建立异常库；
- 建立案例库；
- 建立评估集；
- 建立验收标准；
- 将业务经验转化为 Agent 可处理的结构。

这可能成为未来企业 AI 落地的核心服务之一。

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## 十三、可信交付会成为新的稀缺能力

当开发变得便宜，信任会变贵。

未来客户不一定缺软件，也不一定缺 Agent，而是缺：

- 它是否可靠；
- 是否稳定；
- 是否符合业务；
- 是否安全；
- 是否合规；
- 是否可审计；
- 是否可解释；
- 是否可追责；
- 是否真的提升效率；
- 是否会在异常情况下做出错误决策。

所以，未来真正稀缺的不是开发，而是：

> **可信交付。**

可信交付包括：

- 业务规则验证；
- 异常场景验证；
- 安全验证；
- 合规验证；
- 输出质量验证；
- 权限边界验证；
- 数据来源验证；
- Agent 行为审计；
- 决策链路追踪；
- 业务效果评估。

一个可靠的 Agent 系统，不应只依赖“一个专家 Agent 很聪明”，而应建立多 Agent 质量闭环。

例如：

- 业务专家 Agent；
- 审查 Agent；
- 异常枚举 Agent；
- 风险 Agent；
- 反方 Agent；
- 用户视角 Agent；
- 验收 Agent。

形成：

> 生成 → 审查 → 反驳 → 修正 → 验收 → 记录 → 迭代

这样的质量机制。

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## 十四、未来的核心角色：业务架构师与 Agent 产品经理

未来最重要的人，不一定是传统程序员，而是能够连接业务与 Agent 的人。

这个角色可以叫：

- Agent 产品经理；
- 业务架构师；
- 领域智能体设计师；
- AI 业务系统架构师；
- Agentic Business Architect。

他们需要具备：

- 业务理解力；
- 问题定义能力；
- 领域建模能力；
- 流程重构能力；
- 异常裁决能力；
- 验收标准设计能力；
- AI 协作能力；
- 系统化表达能力；
- 商业洞察力；
- 责任意识。

不是所有业务专家都能胜任这个角色。

传统业务专家可能有经验，但经验往往是隐性的、碎片化的、情境化的。

未来稀缺的是能把业务经验显性化、结构化、模型化、Agent 化的人。

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## 十五、审美、产品、内容与商业洞察

美术、音乐、产品、交互、内容等领域也会发生类似变化。

AI 可以生成大量作品。

但当生成变得廉价，选择变得昂贵。

未来稀缺的不是“能生成”，而是：

- 知道要什么；
- 知道什么适合场景；
- 知道什么能打动用户；
- 知道什么符合品牌；
- 知道什么能转化；
- 知道什么会产生商业结果。

在商业场景中，审美和品味本质上也是业务能力的一部分。

它们背后是：

- 用户理解；
- 场景理解；
- 消费心理；
- 文化符号；
- 品牌定位；
- 商业洞察力。

所以，AI 时代的审美不是孤立能力，而是商业洞察力的一种表达。

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## 十六、传统应用软件公司的命运

受冲击最大的公司包括：

- 外包开发公司；
- 低端定制软件公司；
- 靠人天计费的 IT 服务公司；
- 普通后台管理系统开发商；
- 没有行业 know-how 的软件公司；
- 只会按需求写代码的交付团队；
- 低复杂度 SaaS 定制服务商。

这些公司的核心资产过去是：

> 会写代码的人。

但未来，这部分能力会被 AI 大幅替代或压缩。

它们如果不能转型为：

- 业务咨询公司；
- Agent 组件公司；
- 智能体平台公司；
- AI Oriented Data 服务商；
- 可信交付服务商；
- 行业智能化解决方案公司；

就会逐渐失去存在价值。

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## 十七、最终结论

应用软件行业不会以“软件减少”的方式消失，而会以“软件生产权外溢”的方式消失。

过去，软件生产权掌握在软件公司和程序员手中。

未来，软件生产权会扩散到各个行业、各个岗位、各个业务流程中。

软件将像文字、电力、计算一样，成为基础能力。

传统应用软件行业的边界会瓦解，软件能力会嵌入所有行业。

可以用一句话概括：

> **应用软件行业的终局，不是软件消失，而是软件社会化。**

更完整地说：

> **传统应用软件行业会消失，软件能力会泛化。**
> **外包和定制开发会大幅衰退。**
> **代码实现会被 Agent 平权化。**
> **业务专家将重新成为系统构建的主导者。**
> **软件产品会从应用系统转向 Skill、Agent 和 Workflow。**
> **新型软件公司会演化为业务智能体组件公司、智能体认知架构平台和可信交付服务商。**

最终，未来的软件不是更少，而是更多。

只是它不再以今天的软件行业形态存在。