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未来两年软件工程展望：从写代码到管 AI，程序员正分化成两种职业

软件行业处在转折点，AI 推动编程变革，企业更重效率。文章围绕五个关键问题展望 2026 年软件工程，分析初级开发者、技能、角色、专家与通才、教育等问题的不同情景，还给出应对建议。

DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块，指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力，Engram能给模型装“记忆”，还发现参数分配呈U型缩放定律，推理和长上下文能力提升显著。

Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。

在英特尔产业创新大会上，英特尔明确战略方向，坚持代工业务，以 Intel 18A 为未来三代产品基石。明年将推更多基于该制程的产品，还发力新兴市场。此外，其 Panther Lake 平台性能飞跃，推动 AI PC 发展，也助力机器人市场。

本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。

五源合伙人刘凯在圆桌会上谈AI创业现状。他认为AI正从集中走向开放，创业者主动权增大。还提及投资AI项目的判断标准，指出ARR在C端产品失去参考价值，不同类型项目评估方式有别，且认为当下AI创业才起步。

哥大退学的Roy Lee靠「AI作弊神器」Cluely杀出重围，a16z领头砸1500万美元，公司估值达1.2亿美元。风投认为其开创新品类，是创新型实时生产力工具，虽有争议但值得投资。

Thinking Machines Lab推出首个大模型TML - Interaction - Small，打破传统人机交互模式，实现全自然交互。它训练范式独特，采用双模型架构等设计，评测表现超GPT - Realtime 2.0等模型，后续还会推出更大尺寸模型。

Coding agents 是应用型 AI 活跃领域，但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”，架构师介绍构建挑战与使用模式，还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。

在AI coding工具快速演进的当下，蚂蚁集团CodeFuse算法团队在FSE 2026提出无指令代码编辑框架NES。它从历史编辑轨迹学习开发者意图，有双模型架构，实现分三环节，重构交互链路，提升开发者体验。