軟體行業正在經歷自雲計算以來最重大的變革。AI 正在從根本上改變我們構建、運營和與軟體互動的方式。作為一名長期觀察並撰寫了關於行業重大變革的作者，我見證了從面向服務架構（SOA）到微服務 的轉變，再到容器化和無伺服器架構的演變。現在， AI 正在推動一場更深刻的變化。這不僅僅是關於自動化編碼任務或在應用程式中新增聊天機器人，我們正在見證新的開發正規化、運營實踐和使用者互動模型的出現，這些將重塑團隊的結構和軟體的消費方式。

本文將探討五個已經對軟體團隊產生影響並將在未來幾年內變得越來越有影響力的趨勢。對於每個趨勢，我們將探討其變化所在、現實世界的例子，並討論不同角色——從開發者到架構師，再到產品經理——如何適應並在這個新的環境中茁壯成長。讓我們從最根本的變化開始：我們編寫程式碼的方式。

軟體開發已經經歷了從勞動密集型的打孔程式設計到多層抽象程式設計的演變。

這段旅程從需要深厚技術專長的組合語言開始，隨後發展到系統級語言如 C 和 C++，再到具有託管執行時的 Java 和 JavaScript，再進一步發展到高階指令碼語言，如 Python——每一步都使開發變得更加容易，同時以犧牲對底層的控制為代價。AI 原生開發（已知還有多種名稱）代表了這一演變的最新階段。

生成式 AI （GenAI）和大語言模型（LLM）正在減少對手動編碼的需求。開發者不再需要逐行編寫程式碼，而是指導 AI 系統執行程式碼編輯、生成應用程式框架，甚至建立完整的軟體元件。

在某些領域和受控的環境中，例如 Web 應用程式， AI 甚至能夠透過自然語言指令（文字或語音）和影像來建立和執行全棧應用程式。這不僅延續了軟體開發向更容易、更抽象的方向發展的歷史趨勢，而且正在改變傳統的開發流程。

當前的 AI 輔助開發工具正朝著兩個方向演變：

AI 正在改變程式碼的編寫方式，開發者必須適應這一變化。那些能夠從“專家程式碼打字員”轉變為 AI 合作者的開發者，透過提供清晰的上下文、將需求細化為提示詞並引導 AI 提供期望的結果，將能夠節省很多時間並專注於更高價值的任務。儘管 AI 可以生成程式碼，但它仍然缺乏對可擴充套件性、安全性、風險分析的判斷能力，特別是在特定的業務背景下。生成式軟體開發仍處於起步階段，通常不太可靠，也難以整合到現有的流程中。最有價值的工程師將是那些能夠理解架構、系統設計、完整軟體技術棧、端到端軟體開發生命週期（SDLC）、業務優先順序和非功能性需求（NFR）的人。他們還會進行各種權衡，並確保 AI 生成的程式碼與這些考量因素保持一致。

為了為未來做好準備，開發者需要加深對 AI 的理解，掌握提示詞工程（瞭解 AI 擅長的領域和盲點在哪裡），並學習新的工具和實踐。工程師必須透過專注於系統設計、架構、領域專業知識和批判性思維技能來適應變化。AI 工具可以自動化某些編碼任務，但理解複雜系統、確保安全性和將業務需求轉化為技術解決方案的能力仍然是人類獨有的，對於維持職業的永續性來說至關重要。軟體工程的未來在於那些能夠將人類解決問題的能力與 AI 功能相結合的人，他們能夠提供更快更好的解決方案，而不僅僅是生成更多的程式碼。

現代分散式系統的規模和複雜性已經超出了人類對傳統監控、故障排除、安全和運營的能力。隨著 AI 輔助程式碼生成加快開發速度，未來應用程式的規模和複雜性只會隨之增加。傳統可觀察性方法——手動檢查日誌、基於閾值的警報和靜態儀表盤——正變得越來越不起作用。監控和維護 AI 生成應用程式的唯一可行途徑將是使用 AI 驅動的工具，這些工具能夠實現與可觀察性資料的自然語言互動、預測性問題檢測與模擬、自動化根本原因分析，以及在需要最少監督的情況下進行總結和補救。

主要的可觀察性供應商，如 New Relic、Splunk 和 DataDog，已經將 AI 整合到他們的應用效能監控（APM）工具中。這些增強功能使得從海量遙測資料中提取可操作的見解成為可能，減輕了認知負擔並加快了事件解決速度。傳統機器學習和 GenAI 在現代可觀察性和 安全性 領域的常見應用包括：

自動化根本原因分析（示例：Resolve.ai）

對於運維團隊而言，AI 將可觀察性從認知密集型的訊號匹配轉變為自動化、可操作的洞見。AI 可以處理來自維基和聊天對話的非結構化資料，將遙測資料與程式碼變更聯絡起來，生成動態的事件儀表盤，並提出具體的解決方案，包括逐步的說明。例如，如果某個服務出現延遲峰值，AI 可以立即將這些峰值與最近的部署、基礎設施變更以及過去類似的事件相關聯。此外，AI 能夠確定根本原因，並在一個自動生成的儀表盤上展示調查結果，同時在公司的 Slack 頻道中請求恢復確認。這種程度的自動化減少了平均解決時間（MTTR），將運維從被動式的救火轉變為主動式的問題預防。最重要的是，它捕獲了記憶，將每個事件變成未來可參考的教訓。

要在這個新的環境中生存下來並蓬勃發展，運維團隊必須積累使用 AI 驅動的運維工具的專業知識，從編寫長查詢、解析日誌和手動編寫自動化指令碼轉變為設計全面的可觀察性策略，引導 AI 系統做出我們所期望的行為。儘管 AI 可以處理大量的運維資料並提出解決方案，但運維人員需要理解系統架構、業務背景和影響分析策略，以便評估這些建議並做出明智的決策。

對於軟體的採用來說，好的軟體文件一直是至關重要的，無論是開源專案還是商業 SaaS 產品。軟體 文件 包括：面向初學者的教程、針對特定任務的指南、提供詳細資訊的參考指南以及用於幫助人們進行深入理解的解釋性內容。儘管這種結構仍然還有價值，但隨著軟體的演變速度越來越快，保持文件的準確性和相關性變得越來越具有挑戰性。

基礎 AI 模型的一個主要限制在於知識的陳舊和過時。但隨著檢索增強生成（RAG）的興起，LLM 可以透過直接從程式碼庫、API 規範和文件儲存庫中提取資料來提供即時且最新的響應。憑藉這種能力，AI 正在改變文件的編寫方式和開發者與文件的互動方式。CrewAI 的 “與文件聊天” 功能讓開發者不再需要手動搜尋大量文件或 StackOverFlow 網頁，而是使用 AI 驅動的聊天介面來獲取相關答案。在新的軟體專案中，開發者越來越多地利用 LLM 的即時程式碼生成和執行能力，透過編碼來了解專案。文件領域的最新發展包括：

這些 AI 驅動的工具不僅能搜尋文件，當被整合到使用者流程中時，它們還能夠理解產品上下文，讀取錯誤堆疊跟蹤資訊，從多個來源編譯相關資訊，並以與使用者專業知識水平相匹配的對話格式提供答案。

對於技術寫手和文件團隊來說，工具正在發生翻天覆地的變化。如果你還在手動編寫和更新文件，而沒有利用 AI ，你可能會很快被自動化工具所取代。只是編寫傳統的文件或複製貼上 AI 生成的內容已經不夠了，成功的關鍵在於要將 AI 作為生成和消費文件的力量倍增器。專注於更高價值的活動，例如：捕獲動態內容（如使用者問題）、積累最佳實踐、記錄事件教訓、分析文件使用模式、識別缺失的知識，並在正確的時間和場合提供這些資訊。文件的未來不再是靜態文字，而是對話式的、上下文感知的，並深度整合到使用者的工作流程和工具中。那些能夠適應這種變化的人將成為不可或缺的人，而那些無法適應的人將難以跟上時代的步伐。

無伺服器架構和許多以開發者為中心的 SaaS 的原始承諾是引人注目的：讓開發者專注於業務邏輯，而平臺處理基礎設施配置、擴充套件、安全性和可觀察性。雖然這一理論在理論上很好，但無伺服器複雜性的現實帶來了新的挑戰。開發者不得不應對大量的服務、API 和配置。文件負擔呈指數級增長。跟上最佳實踐成為了一份全職工作。隨著無伺服器服務變得更加強大和細粒度，所需的配置量也越來越多，使得開發者難以保持生產力。

AI 將透過在 SaaS 產品中整合上下文感知助手來提升使用者體驗。開發者不再需要在文件中搜索、安裝定製的命令列介面，或者透過 curl 來理解 API 呼叫。相反， AI 驅動的介面將提供即時、上下文感知的指導。更重要的是，這些介面能夠根據自然語言指令執行操作，自動化常規任務。隨著 MCP 等新興標準的出現， AI 解讀使用者上下文並在外部資源上執行操作的能力正在迅速增強。不久的將來，使用者不僅能獲得分步指導，還能在聊天介面中直接完成任務，將 AI 從被動助手轉變為主動的問題解決者。

現在有多種方式可以整合 AI 助手：

以 Supabase AI Assistant 為例，這是 Supabase UI 中深度整合的 AI 助手。它不只是一個文件聊天機器人或搜尋工具，還是一個上下文感知助手，它能夠理解產品領域知識（Supabase）、使用者當前狀態（擁有哪些服務和訪問許可權），並直接與平臺的 API 互動。例如，當開發者在查詢資料庫遇到困難時，這些助手不僅可以向開發者解釋相關概念，還可以生成正確的查詢，分析潛在的效能影響，甚至在開發者請求時直接執行查詢。這些助手結合了即時輔助和採取行動的能力，在促進使用者更好地使用平臺方面發揮了很大的作用。

另一個例子是 Vercel 的 v0.dev，它獨立於 Vercel 運營，旨在吸引想要建立網站並最終在 Vercel 或其他平臺託管的新使用者。透過獨立託管，這項服務不會將 Vercel 的所有功能和複雜性暴露給可能只想要建立簡單網站的非技術使用者，但會逐漸引導他們成為 Vercel 的使用者。儘管是獨立運營，這些 AI 入口點最終將更緊密地整合到主要 SaaS 平臺中，實現使用者在 AI 功能與傳統 SaaS 功能之間的無縫切換。

在最後一個類別中，我們可以看到像 Lovable.dev、Bolt.new、Replit 這樣的 AI 原生 SaaS 服務。這些服務正在探索新的應用場景，作為傳統 SaaS 的第三方前端，吸引非技術使用者和半技術使用者。例如，Lovable 能夠與 Supabase 這樣的目標部署平臺實現無縫整合。同樣，Bolt 也與 Netlify 和 Github 等平臺有著類似的整合。

這一轉變將對所有 SaaS 產品產生影響。自然語言正逐漸成為使用者互動的必備介面，尤其是在複雜技術產品的入門階段。它將成為產品主導增長（PLG）的新動力，讓新使用者和不太技術的使用者快速上手，直觀地探索功能，並更快地實現價值。但在前進的道路上，不僅僅是新增一個聊天機器人那麼簡單，還需要重新思考如何以 AI 增強的方式為使用者提供最有價值的東西。如果你是一家資料儲存供應商，這可能意味著透過提示詞而非始終依賴 SQL 客戶端來建立架構、查詢資料和生成測試資料。如果你提供的是一個可觀測性平臺，這可能意味著可以透過一個提示詞來檢查日誌和分析使用模式，等等。現有的 SaaS 供應商如果沒有積極計劃整合 AI 助手，可能會被具有更高效使用者體驗的 AI 原生初創公司所顛覆。

如果你是一家 SaaS 公司的產品體驗負責人，你必須保持領先地位：

組織開始越來越多地採用 自主 AI 智慧體，這些智慧體可以協調、規劃和執行復雜業務任務，幾乎不需要人工干預。AutoGPT、AutoGen、Dapr Agents 和 LangGraph 等專案是構建智慧體的流行框架的早期代表，而更完整的軟體技術棧正在迅速增長。這些智慧體系統不再是由孤立的 AI 模型執行單一任務，而是正在演變為  AI 服務網路。這些網路需要具備分散式系統功能，包括工作流編排、非同步訊息傳遞、狀態管理、可靠性、安全性和可觀察性，這些功能遠遠超出了簡單的 API 整合。

這一轉變將以類似網際網路、微服務、雲和無伺服器架構影響組織的方式影響每一種技術角色：

好訊息是，目前有不斷增長的開源工具和無盡的免費學習資源可供那些願意深入研究的人使用。在這個快速發展的領域，組織有兩個選擇：提升團隊在智慧體系統開發方面的技能，或者招聘已經具備必要專業知識的人才。AI 驅動的智慧體系統並非一種短暫趨勢，而是軟體自動化的下一個重大演變。

AI 的快速發展要求我們採取一種有意識和有計劃的方法來構建強大的 LLM 基礎知識基礎，瞭解它們的工作原理、能力以及侷限性。掌握提示詞工程的基礎知識，並熟悉那些可能長期存在的成熟工具。這些知識將使你能夠與同事就 AI 進行富有成效的討論，併為跟蹤其發展動態以及尋找相關機會打下堅實的基礎。

你的下一步行動應與你在軟體開發領域中所扮演的角色保持一致：

設計、運維和我們過去所熟知的程式設計方式將繼續發生演變，但掌握這些基礎技能能夠讓你為這些演變做好準備，以應對接下來發生的一切。現在就開始吧，因為這一趨勢將在未來十年內持續存在。