
本期主編 | Tina
InfoQ 編輯部 榮譽出品
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熱門演講實錄 | 落地和進(jìn)化
當(dāng)代碼遇上大模型:智能編程助手的架構(gòu)設(shè)計與工程實踐
打破 AI 輔助開發(fā)碎片化困境,阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 編程實踐
重構(gòu)開發(fā)體驗:CodeFuse 智能代碼助手的設(shè)計與實踐
游戲研發(fā)中的 AI 轉(zhuǎn)型:網(wǎng)易多 Agent 系統(tǒng)與知識工程實踐
拋棄“級聯(lián)”架構(gòu)!快手 OneRec 用大模型重構(gòu)推薦系統(tǒng),服務(wù)成本降至 1/10
AI 原生應(yīng)用全棧可觀測實踐:以 DeepSeek 對話機器人為例
從模型到智能體:Snowflake 的企業(yè)級 Agentic AI 工程化之路
原創(chuàng)訪談 | Interview
顛覆傳統(tǒng)認(rèn)知!頂尖架構(gòu)師眼中,決定職業(yè)生涯上限的不是技術(shù)能力|獨家對話一線架構(gòu)大佬 Christian Ciceri
所有知識型崗都要被 AI “吞了”!清華大學(xué)教授劉嘉:未來大學(xué)分化猛烈,軟件公司靠“幾人 + Agent”就夠
AI 產(chǎn)品能不能火,全看創(chuàng)始人會不會當(dāng)“網(wǎng)紅”?這屆 AI 大佬不拼代碼了,個個都是隱藏的社交媒體達(dá)人
10 年經(jīng)驗,不敵 AI 10 秒?對話 5 位頂尖架構(gòu)師:AI 不會替代我們,但會淘汰舊的我們
從 OpenAI 回國的 90 后姚班博導(dǎo),打造了國內(nèi)首個開源 Agent 訓(xùn)練框架:從 OpenAI 團(tuán)隊解散與重組,看智能體技術(shù)十年沉淀
工具圖譜 | 大模型時代的編程工具
半年研發(fā)、1 周上線,1 秒 200 行代碼爆發(fā)?美團(tuán)研發(fā)負(fù)責(zé)人:靠小團(tuán)隊奇襲,模型和工程能力突破是核心
Claude 封鎖中國,騰訊帶著國產(chǎn) AI 編程工具 CodeBuddy 來了
從燒光現(xiàn)金、裁掉一半員工,到 ARR 9 個月破億:Replit 用“全棧平臺”反殺 Cursor,賭贏“每層都賺錢”模式
Claude Code 唯一對手!?AI 編程黑馬 AmpCode 崛起的秘密:不設(shè) token 上限,放手讓 AI 自己死磕代碼
挑戰(zhàn) Claude Code 和 Cursor:阿里 Qoder 對標(biāo)全球,AI 編程迎來“上下文”革命
顛覆 Cursor,AI 編程不再需要 IDE!用并行智能體重構(gòu)開發(fā)范式,MongoDB CEO 高調(diào)站臺
氛圍編程行不通!CTO 們集體炮轟 AI 編程:不是失業(yè),而是失控
架構(gòu)變革 | 大模型時代的軟件技術(shù)棧
Python 只是前戲,JVM 才是正餐!Eclipse 開源新方案,在 K8s 上不換棧搞定 Agent
LangChain 徹底重寫:從開源副業(yè)到獨角獸,一次“核心遷移”干到 12.5 億估值
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“比 Flink 更適合 Agent!”十五年老中間件轉(zhuǎn)型做 Agentic AI:比 LangChain 快 70%,還能省 2/3 算力
還在拼命加 GPU?AI 應(yīng)用規(guī)模化的下半場,拼的是這五大軟件“新基建”
Fluss 湖流一體:Lakehouse 架構(gòu)實時化演進(jìn)
高性能全閃并行文件系統(tǒng)的設(shè)計和實踐
語言新秩序 | 大模型時代的編程語言
AI 時代,編程語言選型更難也更重要:Go、Rust、Python、TypeScript 誰該上場?
Python 新版本去 GIL 刷屏,Karpathy 點贊敢死隊,Python 之父:冷靜,別神話并發(fā)
Cloudflare 用 Rust 重寫核心系統(tǒng):CDN 性能提升 25%,響應(yīng)時間縮短 10 毫秒
Cloudflare 釀六年最慘宕機:一行 Rust 代碼,全球一半流量癱瘓!ChatGPT、Claude 集體失聯(lián)
卷首語
過去幾年,軟件行業(yè)的敘事悄然改變。招聘市場從“前端遍地”變成“全棧為王”,AI 正在吞噬樣例代碼、CRUD 頁面與重復(fù)性業(yè)務(wù)邏輯。那個畢業(yè)兩三年、訓(xùn)練營轉(zhuǎn)行就能拿到高薪的時代,確實一去不返。
但軟件行業(yè)并不是唯一的“受害者”。老師在重新設(shè)計作業(yè),分析師在適應(yīng) AI 總結(jié)報告,攝影師被智能相機和生成式圖像重塑,連牙醫(yī)、獸醫(yī)診所都在被資本流程化。幾乎每一個行業(yè),都在經(jīng)歷由技術(shù)、資本與敘事共同推動的劇烈重構(gòu)。工程師只不過站在這場變革的第一排。因此,一個問題比以往任何時候都更重要:當(dāng)寫代碼不再是核心壁壘,工程師的價值究竟是什么?
過去,熟練掌握框架和 API、能快速出活的工程師可以穩(wěn)定工作多年;但今天,這些能力正快速被 AI 和模板化方案覆蓋。真正難以替代的,是能在混亂中抽象問題、在不確定中設(shè)計可演進(jìn)系統(tǒng)、能把技術(shù)決策與業(yè)務(wù)目標(biāo)對齊,并在系統(tǒng)失效時帶著團(tuán)隊把它救回的人。
這不僅是架構(gòu)師的挑戰(zhàn),也是所有工程師面臨的新現(xiàn)實。
與此同時,AI 重寫了招聘方式與成長路徑:簡歷可以自動生成,面試題可以提前演練。真正拉開差距的,是你如何使用工具解決真實問題:如何規(guī)劃系統(tǒng)、如何用 AI 驗證設(shè)計、如何做權(quán)衡,以及如何把自己的實踐沉淀到 GitHub、技術(shù)博客和社區(qū)里,讓作品自己說話。
運氣固然存在,但軟件行業(yè)有一個從未改變的規(guī)律:越是持續(xù)把自己暴露在真實問題和真實用戶面前的人,越顯得“幸運”。 他們靠的不僅是天賦,而是在一次次“做出來、丟出去”的實踐中,被反饋校正、被復(fù)雜性逼著成長。
這本電子書不會告訴你如何規(guī)避風(fēng)險,也不會提供所謂的“安全路徑”。它想討論的是:在每個行業(yè)都在被重寫的當(dāng)下,工程師如何重新理解自己的價值,并在不確定中找到確定性。
如果你開始意識到:“寫好代碼”已經(jīng)不夠,“守住現(xiàn)狀”反而更危險,那么這里,就是你重新定義自己角色的起點。真正值得思考的問題不是“工程師會不會被 AI 替代”,而是:當(dāng)軟件行業(yè)的敘事改變,你準(zhǔn)備靠什么能力繼續(xù)寫入下一章?
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