2025年，各种智能体层出不穷，扩展智能体能力的协议MCP和Skills也相继推出。 Claude Code，OpenAI codex和Google Gemini在编程水平上已经基本或部分超越人类，相信不就，人类的编码能力将被AI全面取代。
那么人类程序员该去往何方？
首先需要承认的是模块编码工作定会被AI取代，因为AI学习了全球互联网的编码，任何单一程序员很难与之匹敌，而且AI还在不断进化。然而，AI并不是万能，它不可能在任何时间任何地点做任何事都正确且符合预期。学习过矛盾论的都知道这种绝对性是不可能存在的。AI所谓“万能”的背面恰恰是人类程序员可以继续发挥作用的地方。
程序员要从纯粹的代码编写者，走向系统编排者、AI管理者和审查者。此时的程序员要培养系统性思维，关心的点不放在怎么做，而在于为什么做，做的方法权衡以及做的结果的评判。
虽然，程序员无需亲自上阵编写模块代码，但应该具有评判AI输出质量的能力，有必要时能微调AI的代码符合业务诉求。从这一点上讲，AI编码并未降低对程序员的要求，反而是变高了。因为你要能快速理解AI的代码，并在其生产的大量代码中左右腾挪去调整优化，本身就需要较高的代码能力。
人际交流合作，仍是目前AI智能体的短板。准确理解客户诉求，合理拆解任务并编排任务，任务进度管理和任务产出的评判，对人类程序员是个难题，对AI智能体仍是。《人月神话》中提到的“没有银弹”对AI依旧成立。在没有清晰定义的工作流下，盲目的增加智能体，如同增加人员一样，不一定会让任务进展更好。
人类程序员还需要继续学习么？
当然，不学习，被AI淘汰是必然。程序员一方面需要跟进最新的AI技术，另一方面需要狠抓根基。再炫酷的技能也是建立在操作系统、分布式、计算机网络、算法和芯片之上。《易经》中有“象”与“神”的概念，人类程序员不能盲目的去跟进“象”即最新的技术和工具，而应该重点抓牢其“神”。许多新技术的产生灵感也都来源于基础技术，比如vLLM中的分页注意力，SGLang中的基注意力。这些方法灵感分别来自操作系统和算法，他们本身并不是新的概念，只是用到了注意力机制中而已。因此，程序员深入理解基础技术，仍是有必要的，才能以不变应万变。