Netlify CTO：写代码不再是程序员核心工作

先给出一个硬核判断：在AI驱动的新范式下，编写代码已不再是软件工程师的核心考核指标。真正的价值正转向定义智能体体验（AX）、掌控复杂系统架构、以及为AI协作划定安全边界。这并非空穴来风。

“从上世纪90年代起，我一直在构筑各类防护屏障，防止人类搞垮生产环境。现在呢？我们亲手拆掉了这些墙，然后说：‘来吧，一起创造，一起构建下一代体验。’” 本周伦敦AI Native DevCon上，Netlify CTO Dana Lawson对着全场听众，语气里透着一丝奇妙的复杂情绪。

智能体AI（Agentic AI）已经搭起了新的抽象层。在这个新世界里，通过自然语言表达出的——“意图”——成了新一代的编程语言。它让数量呈指数级增长的人群具备了创作能力。一个大胆预测：到2029年，因为AI赋能了这些被Lawson称为构建者（builder）的人，将诞生10亿个新应用。

这对“全民开发者”显然是利好。但对许多软件工程师而言，这大概是职业生涯中第一次直面如此强烈的职业不确定性。整个行业，乃至整个世界，都在以肉眼可见的速度变革。裁员新闻此起彼伏。即便公司动作没那么激进，当发现自己越来越少亲手敲代码时，怀疑自身角色定位，也完全正常。

那么，如果软件开发的核心不再是写代码，工程师靠什么脱颖而出？在Lawson看来，答案很清晰：那些能深刻理解“智能体体验”（agent experience, AX）应该是什么样的人。

Dana Lawson 在伦敦 AI Native DevCon 上演讲。（图片来源：The New Stack）

工程师的角色，真的变了吗？

某种程度上，变化也没那么彻底。毕竟，写代码在工程师的工作里向来只占不到四分之一，而且战略价值正在持续衰减。

“你是生产环境的牧羊人，”Lawson在谈及AX时代的工程师角色时打了个比方。“关键在于确保输入和输出都被清晰理解。如果我们把智能体体验做对了，这些智能体应该是事件驱动的活动。信号是被‘推送’到开发者面前的，而不是等着开发者去‘拉取’。”

如今，一个智能体应用能否成功，比以往任何时候都更依赖对复杂系统、交付路径和业务上下文的全面把控。

“智能体体验，就是在软件交付生命周期里，去思考所有这些新的系统上下文和意图，”Lawson主张道。“它是设计人类与智能体无缝协作的实践——而不仅仅是让API调用对智能体更友好。”

Netlify成立于2014年，最初是一个面向网站和应用开发者的平台。如今，涌进来的这些全民开发者，根本不懂开发者的语言——他们不知道什么是git。为此，Netlify必须重构自身，不仅要能与传统开发者对话，还得能与AI智能体、以及这些全新的“构建者”沟通。

有趣的是，在为这两类新受众改造平台的过程中，Netlify反而更好地服务了原有开发者群体。原因很简单，正如Lawson所定义的：智能体体验，本质上是开发者体验和用户体验的结合。解决了这两个问题，她的团队终于能帮助用户跨越组织和领域知识的壁垒——那些过去一直充当行业“看门人”、把从业资格限定在计算机科学学位持有者身上的壁垒。

“当我们让智能体的错误信息更清晰、为机器结构化输出、并消除不必要的摩擦时，我们的开发者也从中受益了，”Lawson反思道。“我们每消除一个基于人类的假设，这个平台就会对每一个人变得更好。”

对于所有构建者来说，核心都在于“构建什么”

正如“结果工程”（Outcome Engineering）所论证的那样，AI消除了人类带宽这个限制因素。这意味着工程师的工作重心，将越来越多地转向决定不构建什么。

“一个残酷的事实是，你可能会困在大量构建那些几个月（而不是几年）内就会过时的事物中。所以，找到正确的路径，并在正确的领域投入精力，才是保持竞争力的关键，”Lawson此后续接受The New Stack采访时谈到了这种“欲速则不达”的风险。“这正是开发和工程实践重新成为核心的原因——因为现在，世界上几乎任何人都可以构建任何东西。”

那么，工程师的职责是什么？就是确保这些构建者们所构建的东西，是正确的——对你的业务、你的客户、安全性，乃至这个世界都是正确的。

“我们肩上有责任，要去确保我们在实施精简、在思考压缩、在构建正确的资源。目的是让互联网能继续造福所有人、保持开放和民主化，同时还要对环境友好，”她继续说道。

这意味着，当下的工程设计比以往任何时候都更必须聚焦于内部的技术栈、人员和流程。

为你的智能体和意图，重构系统

“在这个过程中，你确实必须重新思考整个技术栈——从我们如何表达意图，到系统如何通信——这样我们才能建立起信任，”Lawson说道。毕竟，企业系统最初是为人类操作员设计的。

“原本的设定是你会在那个循环里，即使有些东西被设为持续运行，智能体也很难应对。它们无法跨越边界。每个API说的都是不同的方言，”正如Lawson指出的。那些关键的工作流程，只能靠口口相传，“藏在一个2022年的Slack线程里，或者某个没有文档的Terraform模块里。”

为了推动更好的智能体体验，Lawson提出了架构演进的几个关键方向：

1. 从API到能力（Capabilities）：以往软件架构通过API暴露端点（比如POST、GET、PATCH）。但智能体原生系统，应该通过暴露“能力”（比如create_site、deploy-repository），来表达意图级别的操作。
2. 从请求-响应到事件驱动：告别“请求并等待”的模式。智能体应该订阅事件、观察系统行为，并在获得许可时自主行动。
3. 从机器可读到智能体易读：别再靠个人去理解某些“神秘”架构片段了。智能化平台应为智能体和人类创建统一的架构蓝图，让他们在动手更改之前就能理解整个系统。

“这种开发周期会变成一个持续的人机协作环，而不是像以前那样‘交接’给运维团队，”Lawson说道。“所有人同时参与，人类通过提供判断力、品味和方向，留在协作环中。这个环以机器的速度运行。这不是在取代工程师，而是在放大每个人成为构建者的能力。”

人类设定的边界

“智能体不只是在写代码；它们还参与企业基础设施的生命周期管理；它们在生成测试、检测故障、分析构建块、提出修复建议、提交PR、运行CI/CD——这一切都变成了一个持续的反馈循环，”Lawson进一步解释道。“有些事也许还没到那种精细化水平，但这正是你开始思考如何重新定义需求的地方。”

至少目前来看，智能体体验的根基，是推动它的“人类”。对于Netlify团队来说，这具体表现为：

• 每个智能体，只能在其指定的沙箱内执行。
• 默认引入“人机协同”（Human-in-the-loop），让工程师专注于工作中最有意、最明确的部分。
• 记录智能体的每一步操作，使其可审计、可随时回滚。

“如果你没法解释智能体做了什么，凭什么信任它在生产环境中运行？”Lawson反问道。

“工程设计正在从‘实现每一个功能’，演变为‘确保系统和保护屏障的架构足够坚实和牢固’。”

好消息是，至少在眼下，为智能体进行设计，本质上就是为人类进行设计。“这不只是智能体体验，更是人类体验。这恰恰是AX的意义所在，”Lawson总结道。

“AI在迫使我们厘清自己的架构、结构和信号。说真的，它让我们都变成了更好的开发者。具备构建出让智能体协同工作的系统的判断力，这才是未来的工程技能。而智能体体验，确保了智能体放大的是人类的创造力，而不是取代它。”

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