人工智慧（AI）公司 Anthropic 近日發布一份長達 18 頁的重量級報告《2026 年代理程式設計趨勢報告》（Agentic Coding Trends 2026），直指軟體產業正迎來自圖形化介面誕生以來，最大規模的一次典範轉移。

報告指出，程式設計師的角色正出現根本性轉變，未來不再以親手撰寫程式碼為核心，而是轉型為統籌與調度 AI 的「指揮者」。

隨著 AI 從單一助手進化為可自主協作的代理群組，系統建置不僅能連續運作數天完成，甚至讓不具程式背景的法務與行銷人員，也能自行開發應用工具。

Anthropic 認為，程式設計師這個角色不會消失，但僅具備「寫程式」能力的工程師，未來將逐漸失去競爭力。

在 Anthropic 的描繪中，未來的軟體工程師將更像是系統編排者、架構設計者與決策者。他們不再逐行敲擊程式碼，而是指揮多個 AI 代理協作完成開發，同時保留人類獨有的判斷力與對品質的「品味」。

更深層的影響在於，「誰能成為開發者」這個長久以來的問題，正在被徹底改寫，而變革的本質並非 AI 取代人類，而是讓更多人具備開發與創造的能力，人人都能成為開發者。

趨勢一：軟體開發生命周期全面改寫

分析指出，軟體開發生命周期全面改寫是 Anthropic 在報告中提出的第一個、也是最具基礎性的關鍵趨勢。

Anthropic 指出，到了 2025 年，AI 程式設計代理已不再只是實驗性工具，而是真正能在生產環境中運作、為客戶交付實際功能的系統；而 2026 年帶來的改變，將不只是工具層級的升級，而是整個開發模式的重塑。

報告歸納出三項核心變化：

首先，是抽象層級的再度躍升。從機器碼、組合語言，到 C、Python，每一次抽象進化，都是在縮短人類思考與電腦執行之間的距離。如今，最新的一層抽象不再是程式語言，而是人類與 AI 之間的自然語言互動。

撰寫、除錯與維護等程式碼層面的戰術性工作，逐漸交由 AI 承擔，工程師則把重心放在系統架構、整體設計，以及「應該做什麼」的關鍵決策上。

其次，軟體工程師的角色正在快速轉型。開發軟體不再等同於親手寫程式，而是變成「指揮代理寫程式」的角色，包括評估 AI 產出品質、提供方向與約束條件，並確保最終系統真正解決了正確的問題。

第三，是新進人員的學習與上手時間大幅壓縮。過去熟悉一個大型程式碼庫，往往需要數週甚至數月；在 AI 代理協助下，現在可能只要幾個小時。

報告中舉出 AI 開發工具新創 Augment Code 的實際案例：其企業客戶使用 Claude 完成一項專案，原本 CTO 評估需 4 至 8 個月才能完成，最終卻在兩週內交付成果。

Anthropic 也引用自家社會影響研究團隊的數據指出，工程師約有 60% 的工作內容會使用 AI，但真正能完全交由 AI 自主處理的任務比例，僅落在 0% 至 20% 之間。

這個結果顛覆了「AI 將全面接管開發工作」的想像。AI 的角色並非取代人類，而是與人類高度協作的長期夥伴。要發揮其價值，仍仰賴人類精心設計提示、持續監督，以及在高風險情境下進行判斷與驗證。

Anthropic 將此現象稱為「協作悖論」：AI 的參與程度愈來愈高，但真正的完全自治仍然有限。而理解這個悖論，正是理解整份報告的關鍵所在。

趨勢二：單一代理進化為「代理團隊」

在能力層面上，這是報告提出的第一項關鍵轉折。

Anthropic 指出，2025 年的 AI 代理多半仍以「單兵作戰」為主，各自處理任務；但到了 2026 年，開發模式將轉向由多個代理組成的協作團隊，用以應對單一代理難以勝任的高複雜度工作。多代理系統，將逐步取代過去以單一代理為核心的工作流程。

兩者差異在於，單代理模式通常依賴單一上下文視窗，按順序完成任務；多代理架構則由一個中央「編排者」負責協調多個具備專業分工的代理，讓它們並行處理不同子任務，各自擁有獨立的上下文，再將成果整合為最終輸出。

報告舉例指出，前線勞動力管理平台 Fountain 便透過 Claude 建立階層式的多代理編排系統，其 Fountain Copilot 擔任中央協調角色，分別指揮不同子代理負責履歷篩選、自動文件產生與情緒分析。

導入後，候選人篩選速度提升約 50%，入職流程加快 40%，整體轉化率更成長一倍。

其中一名物流業客戶，甚至將新配送中心的完整招聘時程，從原本超過一週，大幅縮短至 72 小時內完成。

趨勢三：長時間運作的代理，開始獨立打造完整系統

如果說前一項趨勢代表的是「空間上的擴張」，也就是多個代理並行協作，那麼長時間運作的代理，開始獨立打造完整系統的關鍵突破，則發生在「時間面」上。

報告指出，早期的 AI 代理只能處理短時間、單一目的的任務，例如修復一個錯誤、撰寫一個函式，或產生測試程式碼。然而，到了 2025 年底，能力更成熟的代理已能連續運作數小時，產出完整且可用的功能模組。

Anthropic 預測，2026 年將是另一個重要門檻，屆時代理可在極少人為介入的情況下，持續運作數天，從零散任務進化為能夠建構完整應用與系統的自主執行單位。人類的角色，則轉為在關鍵節點提供方向與策略層級的監督。

報告歸納出四項核心變化：

首先，任務時間將跨度從分鐘級擴展到天級甚至周級。代理自主工作更長時間，週期性接受人類檢查點。

其次，代理能因應軟體開發中那些「爛攤子」。 跨越數十個工作會話，規劃、更新、打磨，適應新發現，從失敗中恢復，全程保持連貫狀態。

第三，以前不可行的項目變得可行。 累積多年的技術債務，可以被代理系統性地逐一消滅。

最後，創業家從點子到上線應用，將從幾個月縮短到幾天。

實務案例同樣展現出驚人效果。例如，樂天（Rakuten）的工程師曾利用 Claude Code 測試一項極高難度任務，要求在擁有約 1,250 萬行程式碼、涵蓋多種語言的巨型開源專案 vLLM 中，實作特定的激活向量擷取方法。

Claude Code 在單次執行中連續自主運作 7 小時，完成整個實作流程，且數值精度達到參考方法的 99.9%。

在如此龐大的程式碼規模與精度要求下，這樣的成果已不再只是輔助開發，而是顯示 AI 正實際承擔起「完成工作」的角色。

趨勢四：人類監督透過「智慧協作」實現規模化

分析指出，相較於前幾項趨勢的技術突破，人類監督透過「智慧協作」實現規模化這一點乍看之下不那麼吸睛，卻可能是整份報告中最關鍵的一環，因為它正面回應了一個普遍存在的焦慮：當代理愈來愈強，人類在開發流程中還扮演什麼角色？

Anthropic 給出的答案則相當務實：人類並未被排除在系統之外，而是其注意力與價值被重新配置。

報告提出三項重要判斷：

首先，代理品質控管將成為開發流程的基本配置。透過 AI 檢查 AI 所生成的程式碼，可在大規模情境下分析潛在的資安漏洞、架構一致性與品質問題，這些工作量在過去往往超出人力可負荷的範圍。

其次，代理將具備「主動求助」的能力。它們不再對所有任務一味硬撐，而是能辨識哪些情境需要人類判斷，標示不確定區域，並將可能影響業務結果的決策回報給人類。

第三，人類的角色將從全面審查，轉向聚焦於關鍵節點。日常性的驗證與檢測交由智慧系統處理，人類只在真正新穎、具高度風險的邊界案例，或攸關方向性的策略決策中介入。

Anthropic 的內部研究也佐證了這一點。雖然工程師約有 60% 的工作內容會使用 AI，但能完全交由 AI 自主完成的任務比例仍然很低。這種看似矛盾的現象，恰恰說明高品質的 AI 協作，離不開人類的主動參與與判斷。

報告引述一名工程師的說法指出，他多半在自己已經清楚「正確答案應該長什麼樣」的情況下使用 AI，而這種能力，正是透過長期、踏實的工程實作累積而來。

趨勢五：代理程式設計擴散至新領域與新使用者

最初的 AI 程式設計代理，主要被設計用來在開發環境（IDE）中，協助專業工程師加快撰寫程式的速度。然而 Anthropic 預測，到了 2026 年，代理程式設計的影響範圍將明顯擴大，正式走出工程師的專屬圈子。

報告提出三項關鍵變化：

首先，程式語言的門檻正在消失。無論是 COBOL、Fortran 等長年被視為「難以接手」的老舊語言，AI 代理都能有效處理，讓企業中長期缺乏人力維護的遺留系統，重新具備可改造與升級的可能性。

其次，所謂的「程式設計民主化」不再只限於工程團隊。資安、維運、設計與資料科學等非傳統開發角色，也開始能透過代理完成實際的開發與自動化工作。Anthropic 推出的 Cowork 工具，被視為這股趨勢的重要指標。

第三項變化則更具顛覆性，將有越來越多人正朝「全端能力」靠攏。報告觀察到一個一致的使用模式：人們先以 AI 強化自身的核心專業，再藉此跨足相鄰領域。

例如，資安團隊可利用 AI 理解不熟悉的程式碼結構，研究人員能自行建立資料的前端視覺化介面，非技術背景的員工也能透過代理進行網路問題排查或資料分析。

這動搖了長期以來的假設：只有受過專業訓練的工程師，使用專門工具、在 IDE 中開發，才算是真正的軟體開發。

隨著這種使用情境普及，「會不會寫程式」之間的界線正快速模糊。

法律科技平台 Legora 的實務案例也印證了這一點。其執行長 Max Junestrand 指出，Claude 在理解指令、建立代理及設計代理工作流程方面表現出色，使律師即使沒有工程背景，也能自行打造複雜的自動化流程。

趨勢六：生產力躍升，重塑軟體開發的經濟結構

這是 Anthropic 在「影響層面」所提出的三大趨勢之一，也是最直接改變產業運作方式的一項。

報告指出，軟體開發生產力的提升，並非來自單一因素，而是三股力量相互疊加所形成的加速效應：代理能力的成熟、多代理編排效率的提升，以及人類經驗被更有效地放大與利用。這種組合帶來的不是線性成長，而是呈階梯式跳升的變化。

首先，開發時程的大幅壓縮，正在改寫專案的可行性判斷。過去需要數週才能完成的工作，如今往往只需幾天；原本因成本效益不佳而被擱置的專案，也因此重新具備啟動價值。

其次，整體開發成本結構隨之下降。代理放大工程師產能、縮短專案週期，使價值實現更早到來，投資報酬率也隨之改善。

Anthropic 內部研究中一項耐人尋味的發現是，工程師普遍回饋：單一任務所花的時間變少了，但整體產出卻明顯增加。

這代表 AI 帶來的生產力提升，並不只是把同一件事做得更快，而是讓團隊能完成更多事情，推出更多功能、修復更多錯誤，並進行更多嘗試與實驗。

報告也揭露一個容易被忽略的數據：約有 27% 的 AI 輔助工作，若沒有 AI 的協助，原本根本不會被執行。這些工作包括大規模專案、用來提升體驗的附加工具（如互動式儀表板），以及在人力成本考量下並不划算的探索性任務。

此外，工程師也指出，他們得以處理更多過去被放在最低優先順序的「小問題」，如那些看似瑣碎、卻長期影響使用體驗的細節。

趨勢七：非技術應用場景，開始在組織內全面擴散

Anthropic 指出，到 2026 年，智慧代理結合程式能力的應用，預期將成為企業內部的重要發展趨勢之一，且使用範圍將不再侷限於工程或技術團隊，而是逐步擴展至各類業務部門。

根據 Anthropic 的觀察，銷售、行銷、法務與營運等非技術單位，正開始採用具備程式與自動化能力的 AI 工具，以提升工作效率並簡化既有流程。

Anthropic 提出三項核心預測：

首先，程式與自動化能力將進一步「去技術化」，非工程背景的團隊也能在較少工程支援的情況下，建立內部工具並自動化工作流程。

其次，具備領域專業知識的業務人員，將能直接針對實際問題設計並實作解決方案，減少跨部門溝通與等待資源排程的時間成本。

第三，生產力提升的效果將擴及整個組織。過去因成本考量而未被優先處理的流程優化需求，將有更多機會被落實，實驗性工作流程與自動化應用的導入門檻亦可望降低。

Anthropic 也以其內部法務團隊為例指出，該團隊透過 Claude 所驅動的工作流程，已將行銷內容審核的處理時間，從原本約 2 至 3 天縮短至 24 小時內完成。

此外，團隊中一名未具備程式開發背景的律師，利用 Claude Code 建立自助式工具，在案件進入法務審查流程前先行分類，進而減輕法務人員的行政負擔，使其能將時間投入於較具策略性的法律工作。

趨勢八：智慧代理程式開發同時強化資安防禦與攻擊能力

Anthropic 指出，智慧代理結合程式能力的發展，正在對資訊安全領域產生雙向影響，既提升防禦能力，也可能被威脅行為者用於擴大攻擊規模。

根據報告說法，隨著模型能力提升與對齊機制改善，將安全機制納入產品與系統設計的門檻正在降低。透過 AI 輔助工具，工程師得以進行安全審查、系統加固與即時監控，而這些工作過去通常需要高度專業的資安人員才能完成。

不過，Anthropic 也指出，同樣的技術進展，亦可能被攻擊者利用，以更低成本、更高效率發動網路攻擊，進一步擴大潛在風險。

報告提出三項主要觀察：

首先，安全相關知識與能力正逐步普及。透過智慧代理工具，一般工程師也能執行較為深入的安全審查與防護作業，使資安能力不再僅限於專職團隊。

其次，威脅行為者的攻擊能力同步提升。智慧代理在強化防禦的同時，也提高了攻擊的自動化與規模化程度，使得在開發初期即將安全設計納入流程，變得更加重要。

第三，自動化的智慧代理網路防禦系統開始受到重視。這類系統可在接近機器運作速度的情況下，自動偵測、分析並回應威脅，以因應日益自主化的攻擊行為。

Anthropic 在報告結論中指出，具備充分準備的組織，將在這波變化中取得優勢。能夠自早期階段即將安全機制與智慧代理工具整合進開發流程的團隊，將更有能力應對同樣採用先進技術的對手。

2026 年的四大優先事項

此外，Anthropic 也提出 2026 年組織應優先關注的四個重點方向，包括：多智慧代理之間的協同運作能力、透過 AI 自動化審查機制擴展人類與智慧代理的監督效能、將智慧代理程式開發應用至工程部門以外的業務單位，以及在系統設計初期即納入完整的安全架構。

報告指出，軟體開發模式正逐步從單純的「撰寫程式碼」，轉向「管理與協調撰寫程式碼的智慧代理系統」，同時仍需保留人類在判斷、監督與協作上的關鍵角色，以確保最終成果的品質與安全性。

Anthropic 最後強調，其核心目標並非讓人類退出決策流程，而是讓人類專業能集中於最具關鍵性的環節。