先说一个很多同学容易混淆的概念。

我们平时使用 ChatGPT、DeepSeek、Kimi 之类工具，本质上属于对话式 AI。

你问一句。

它回答一句。

你继续追问。

它继续回答。

整个过程仍然需要人不断参与。

而 Agent 不一样。

Agent 更像一个拥有执行能力的智能员工。

你只需要告诉它：

“帮我完成这个任务。”

它会自己分析需求。

自己制定方案。

自己调用工具。

自己编写代码。

自己运行测试。

最后把结果交给你检查。

简单来说：

以前：

程序员 → 写代码

AI → 提建议

现在：

程序员 → 提需求

AI → 写代码

这种变化听起来很小。

但实际上完全改变了开发流程。

JetBrains AIR：AI 原生 IDE 的出现

今年让我印象最深的产品之一，就是 JetBrains 发布的 AIR。

JetBrains 是 IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm 等开发工具的开发公司。

很多 Java 程序员每天都在使用它们。

而 AIR 的思路非常激进。

它不是在 IDE 里面加入 AI。

而是：

围绕 AI 重新设计 IDE。

官方甚至提出了一个很有意思的观点：

过去的 IDE 是把各种工具围绕代码编辑器构建。

AIR 则是把所有工具围绕 Agent 构建。

这意味着什么？

意味着未来开发者的主要工作可能不再是敲代码。

而是：

提出需求。

拆解任务。

审查结果。

管理多个 Agent。

看到这里的时候，我脑海里突然蹦出一句话：

程序员正在从“工人”变成“项目经理”。

OpenAI Codex 的爆发

另一个不得不提的产品是 Codex。

去年很多人还把 Codex 当成一个实验项目。

但今年的发展速度非常惊人。

OpenAI 官方数据显示，Codex 已经能够在独立环境中完成开发任务，包括：

• 编写功能

• 修复缺陷

• 分析代码库

• 编写测试

• 提交代码变更

甚至支持多个任务并行执行。

更夸张的是。

最近数据显示，Codex 的周活跃用户已经突破 400 万，而且增长最快的群体已经不再是程序员，而是普通知识工作者。

这说明什么？

说明 AI 编程已经开始从程序员圈子向整个社会扩散。

未来很多不会写代码的人，也能够借助 AI 构建自己的应用。

以前大家说：

不会编程的人和程序员之间隔着一道墙。

现在这堵墙正在被 AI 一点点拆掉。

作为大三学生，我为什么既兴奋又焦虑？

说实话。

刚开始看到这些消息的时候。

我是焦虑的。

因为很多人都在讨论一个问题：

程序员会不会被 AI 取代？

尤其是大学生。

看到 AI 几分钟完成一个项目。

看到 Agent 自动修复 Bug。

看到一句提示词生成完整页面。

很容易产生一种感觉：

那我学这些还有意义吗？

后来我想明白了一件事。

AI 淘汰的不是程序员。

而是不会使用 AI 的程序员。

就像计算器出现以后。

数学没有消失。

Excel 出现以后。

会计没有消失。

IDE 出现以后。

程序员也没有消失。

工具一直在进步。

但真正有价值的能力始终没有变。

未来真正重要的能力是什么？

我认为有三点。

第一：解决问题的能力

AI 可以写代码。

但它不知道你真正想解决什么问题。

需求分析。

业务理解。

架构设计。

这些仍然需要人完成。

第二：学习能力

未来技术更新速度只会越来越快。

今天是 Cursor。

明天是 AIR。

后天可能又出现新的工具。

如果停止学习。

很快就会被淘汰。

第三：驾驭 AI 的能力

未来优秀程序员和普通程序员之间的差距。

可能不再是谁代码写得更快。

而是谁更会使用 Agent。

谁能把复杂任务拆解给 AI。

谁能更高效地审核结果。

谁能构建自己的 AI 工作流。

这可能会成为新的核心竞争力。

我最近的一些感受

作为一名大三学生。

这一年我明显感觉到：

学习方式变了。

开发方式变了。

甚至思考问题的方式也变了。

以前遇到问题：

百度。

CSDN。

翻文档。

查资料。

一步一步解决。

现在很多时候：

先问 AI。

再验证。

再实践。

效率确实提高了很多。

但与此同时。

我也发现一个问题。

越来越多人开始依赖 AI。