最近大模型厂商都在集中力量打磨 AI Agent 的软件编码能力,将其包装为“许愿式编程”:
软件的创造者只需提出一个想法(哪怕模糊不清),交给 Agent 反复迭代即可产出成果。
这一叙事听起来很美,仿佛软件开发中的编程环节终于从“技能”降维成了“意愿”。
但笔者以为,这种降维恰恰暴露了它最深层的悖论:当执行成本趋近于零,想法本身也随之贬值。

笔者:国际注册信息系统审计师、软考系统分析师、软件工程硕士
首先要明确所谓“许愿式编程”的核心假设是什么:
如果从想法到实现的过程阻力是软件开发的主要障碍,那么只要能消除这些阻力,创造力就会得到释放。
粗略看好像很在理,但这一假设忽略了一个事实:阻力的消除同时意味着壁垒的消失,且并不仅仅是技术壁垒。因为,只要把“许愿式编程”的应用群体放大到“任何人”,就可以立即得出如下的推论:
如果任何人都能靠 Agent 把一个模糊想法迭代成可用软件,那么所有仅凭“想到”就能获得的优势便瞬间归零。
举个例子。
在笔者的职业生涯中曾经有一项创造,虽然自己觉得只是若干技术的组合运用不算什么原创性的发明,但在就职的第三方实验室单位内,以及在当时来交流的实验室同行看来,却直接理解认定为拥有这项能力的单位在市场竞争中就有了一定的差异化优势。
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