解讀報告｜2026 Agentic Coding 趨勢解讀：軟體開發正走向「人指揮、代理實作」
解讀報告｜2026 Agentic Coding 趨勢解讀：軟體開發正走向「人指揮、代理實作」
從 SDLC 壓縮、多代理協作到 AI 審 AI，工程生產力、治理與資安的重新分工正在成形
InfoAI 編輯部
解讀報告｜《2026 Agentic Coding Trends Report》
我們正處於一個由AI驅動的劇烈變革時代，但真正的顛覆並非來自於我們已經熟知的數位世界，而是源於一場更深層的結構性轉變。《智能世界2035》報告之所以值得我們最高度的重視，是因為它清晰地描繪了這場變革的終極方向：AI正從螢幕中「溢出」，全面滲透並重塑物理世界。
報告中提出的幾個關鍵預測數字，為我們揭示了這場變革的驚人規模：到了2035年，全球社會的總算力需求將比2025年增長10萬倍，而網路的連接對象將從90億人口擴展到9,000億個智能體 (Agent)。這些數字不僅是量的增長，更是質的飛躍，預示著支撐未來商業運作的底層基礎設施、使用者互動模式，乃至價值創造的邏輯都將被徹底改寫。這份報告提供了一張窺見未來的地圖，指引我們如何在即將到來的驚濤駭浪中，找到屬於我們的航道。
01｜核心摘要
這份報告描繪了一個關鍵轉折點：到 2026 年，agentic coding 將不再只是輔助工具，而是把軟體開發推向一種新的作業系統。開發重心從「人寫程式」轉為「人定義問題與標準，由代理負責實作」。在多代理協作與長時間運作代理的加持下，SDLC 的時間尺度被重新拉平，許多原本需要數週的流程，可能在數小時內完成。
人類並未退場，而是被重新配置到更高價值的位置，負責關鍵決策、驗證與風險取捨。影響不只落在工程部門，非技術角色也開始使用代理自行打造工作流，帶來顯著的產能外溢，同時也放大治理與資安壓力。當代理具備雙重用途特性，安全不再是事後補強，而必須前置到架構層。真正拉開差距的，將是協作設計能力、多層審核的自動化程度，以及是否具備可稽核的治理制度。
02｜關鍵數據解讀
工程師約有六成的工作已經在使用 AI，這代表 AI 的角色已經從「偶爾使用的工具」轉為「常駐協作者」。企業競爭力的差異，將取決於是否把 AI 納入標準作業流程與品質體系，而不是個人使用習慣。
另一方面，真正能完全交辦給 AI 的任務比例仍落在 0 到 20%。這個數字提醒我們，落地的關鍵不在於追逐全自動化，而在於人機協作的設計品質，是否能把人類注意力集中在高風險與高價值節點。
約 27% 的 AI 輔助工作屬於「原本不會做」的事情，顯示生產力提升主要來自產出量的擴張，而非單純加速既有流程。這會帶來功能與流程的長尾爆發，但若缺乏治理，也容易演變成產出通膨與維運負擔。
Zapier 全公司 89% 的 AI 採用率與 800 多個內部代理，說明代理可以被經營成一種「內部解題基礎建設」，價值在於跨部門擴散與可複用性，而非單點效率。TELUS 建立超過 13,000 個客製 AI 解決方案，節省逾 50 萬小時工時、工程交付加快約三成，則進一步顯示，當客製化成本下降，企業會開始把大量內部需求產品化，同時也考驗平台化能力、版本控管與責任歸屬。
03｜核心觀點與趨勢分析
第一個趨勢，是 SDLC 被大幅壓縮重構，工程師角色上移為「指揮者」。代理承接撰寫、除錯、測試與文件等戰術工作，使流程仍存在，但階段開始重疊，監控與回饋會即時觸發下一輪修正。工程師的價值逐步從實作者轉向架構設計、任務拆解，以及品質與風險判斷。
第二個趨勢，是從單一代理走向多代理協作。複雜任務需要平行處理與專業分工，單一 context window 的序列式流程天花板過低。企業開始出現協調層加上多個子代理的架構，真正的護城河不在模型選擇，而在協作設計能力與整合治理層。
第三個趨勢，是能力快速外溢到全公司。新介面與工作流工具，讓領域專家能直接落地解法，減少等待工程排程的摩擦，但也帶來碎片化、權限、稽核與責任風險。未來將同時出現「全員自動化」與「安全優先架構」兩條主線，缺乏治理的組織很快會失控。
04｜機會與潛在商機
第一個機會是內部代理平台化，把代理能力做成可複用的企業解題基礎，讓各部門能快速產生工具與流程，特別適合中大型企業與受監管產業。切入點在於協調層、共用模組、審核留痕、版本控管與可觀測性。
第二個機會是 legacy modernization 的新路線。代理降低語言門檻，讓 COBOL、Fortran 或各種 DSL 的技術債有機會被系統性清償。實務上可先補齊測試與文件、封裝 API，再進行局部重構或分段替換。
第三個機會是安全導向的 agentic SDLC。當產出暴增，唯有把「AI 審 AI」納入標準流程，才能維持品質與合規，避免速度變成風險放大器。
05｜挑戰與潛在風險
最直接的風險是產出通膨與碎片化。當超過四分之一的產出屬於「以前不會做」，組織很容易堆出大量小工具，導致維運、整合與責任歸屬失控。
第二個風險是人類監督成為新瓶頸。若仍依賴人工逐行 review，品質與合規會反過來拖慢整體速度，必須轉向「AI 審 AI」，讓人類只介入關鍵節點。
第三個風險是雙重用途特性帶來的攻防加速。若未在架構初期內建安全與權限邊界，交付越快，暴露面也越大。
06｜對公司的戰略意涵與行動建議
首先，應把 agentic coding 視為作業系統升級，而非單點效率工具。以 90 天為期，挑選兩到三條高頻工程工作流進行標準化，建立可重現流程與 KPI。
其次，先建協作層再談擴散。多代理協調與版本控管是核心能力，需要明確的協調層模式、工作分工模板，以及可回溯的合併與審核規則。
第三，建立「AI 審 AI」的品質與資安護欄，讓人類注意力用在決策點，並定義清楚的升級機制。
第四，讓非工程部門能安全擴張，提供內部可用的代理模板與權限框架，避免影子自動化。
最後，將技術債治理轉為可規模化專案，用代理優先處理待辦清單，依風險與維運成本排序，建立穩定的清償節奏。
07｜未來展望與觀察重點
報告的終極判斷是明確的：軟體開發正走向「人定義問題與標準，AI 負責戰術實作」。勝負關鍵不在單一模型或工具，而在是否能把協作、驗證、治理與資安，內建成可擴張的系統。
未來六到十二個月，三個觀察雷達值得持續追蹤：多代理協作是否成為企業標配；人類介入點是否被制度化；以及安全優先架構是否真正前置落地。
參考資料：《2026 Agentic Coding Trends Report》
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