年轻人疯养「龙虾」背后藏失业隐忧

在浙江省湖州市五星级产品购物中心里，电脑屏幕上正在播放关于开源人工智能助理OpenClaw的新闻报导。（新华社）

特斯拉创办人马斯克曾预言，到2026年底，编程将彻底自动化，AI会跳过编码直接生成二进制文档，程序员作为一种职业可能将很快不复存在。转变仍在发生，谁也不知道这行业重塑后会长什么样。

2026年农历春节后，「养龙虾」这个词突然在中国多个社群平台上火了，不仅多家科技巨头公司推出这个名为OpenClaw的开源AI智能体的各种载体供民众安装，还有大批用户在网上分享自己「养龙虾」经验，各种形态线下交流活动办得如火如荼，学生、家庭主妇和科技大厂老板、AI工程师们也陆续加入，随后还衍生了炒股和风险疑虑。只是，「龙虾」就这么炸了，在年轻人排队疯抢的背后，还隐藏着影响深远的人力精减及失业等问题。

据中国新闻周刊报导，「龙虾」是名为OpenClaw的开源AI智能体，来自美国Amantus Machina公司，最早版本始于去年11月，今年1月成为全球最火的AI工具。这只「龙虾」能在获得设备访问权限后全权接管设备上的各种软件，用户相当于雇佣了一位个人助理，整理文档、收发邮件，只需要一句话，而此前的AI助理只能给口头建议。由于模型轻量，门槛极低，不少年轻人感到，这大概是有史以来普通用户与「能干活的智能体」距离最近的一刻。

工程师下令智能体代工

韦泽和同事就开始在手机上养起了「龙虾」。韦泽硕士毕业后入职了杭州一家AI电商初创公司，主攻智能客服。三年前他刚入职时是算法工程师，当时，程序员行业的内核逻辑是「手搓代码」；如今，90％的内容变成了指挥多个AI智能体（Agent）干活。智能体成了写代码的「砖工」，韦泽成了「工地总指挥」。

尤里是中国某科技大厂的高级算法专家，从业10年，他举例，假设有个处理复杂Excel报表的需求，以前程序员需要翻文档、查函数、编写调试至少两小时，但现在只需要把需求告诉智能体：「有一个Excel，A列是日期，B列是销售额，C列是成本。需要按月份汇总销售额和成本，计算毛利率，生成柱状图，图要做好看点」，十几秒后，完整的代码就能来到你面前，并且一定比普通程序员的代码更干净。

尤里说，现在的工作流程变成，想清楚自己要什么，用语言描述需求，等AI生成代码，测试、修改、集成。那些曾经程序员自豪的能力——记住各种函数、手写复杂算法、敏锐的排错直觉——正在变得不再必要。

正因如此，韦泽所在的公司从去年秋季开始已不再招新的算法工程师。多位受访者提到，以前一个多人团队干一个月的活，现在一个人一周就干完了。

放眼全球，程序员的就业形势前所未有地严峻。2月的最后一天，前推特联合创始人杰克·多尔西给他现在就职的移动支付公司Block的所有员工发了一封邮件，内容只有一个：裁员40％，称公司现在业务非常强，利润一直在涨，客户也愈来愈多，但还是决定裁员，这被业内视为史上第一次完全由AI扩张引发的裁员。

AI不能不管还是会踩雷

那么，我们现在已拥有具备独立开发能力的智能体了吗？答案是否定的。美国乔治亚理工学院理论计算机科学学院教授桑托什·温帕拉称，目前模型能力仍与理想有差距。AI开始能编写大段代码，将大项目拆解成一些小事项逐步运行，其能力边界确实在快速扩展，但AI仍不能自发去完成一个项目，或在无人监管的情况下工作。

「AI一直在试图模仿人类思考的过程，但这种模仿更像是一种穷举，当穷举到一种可以实现的路径时，AI就去运行了，它不会主动考虑优化的可能性」，NVIDIA（辉达，又译英伟达）自动驾驶首席工程师吴双举例说，模拟自动驾驶，AI知道该怎么去目的地，但如果驾驶员说前面抄小路会更快一点，AI不具备足够的大局观来评估这样的建议，因此还不知道如何采纳及运行。「更快一点」这种抽象的目标需要人来提出，并和AI慢慢讨论出实现路径。

况且，AI仍会犯错。以韦泽熟悉的电商视角，如果直接把AI写的代码用于落地，随着功能增加，系统错误将会频发，比如在设置的促销活动中，某一商品卖出了库存三倍的量。

「这都是我们踩过的『雷』。」韦泽说，内核原因是，AI不懂得管理预期。在销量激增时，负责销售的智能体没有在代码中设置库存警报，或者与负责补仓的智能体沟通，任由库存变为负数。此外，AI生成的每一个模块都是独立会话，没有统一的架构约束。如果人为插手修改，要么花大量时间去代码里找错误，要么反复提问AI，「有时AI一边道歉一边继续给出错误答案」。

「AI更像职场上一个没有经验又一根筋的『菜鸟同事』」，吴双说，有时工程师告诉它不要这么干，它还是那么干。多位受访者表示，这更多是人机协作问题。温帕拉指出，没有经验的工程师容易在某些细节的表述上模棱两可，AI就可能会选择错误的理解，并在之后的聊天中不断巩固这种错误，很像人类平时的思维定式。这时最好的办法是换一个模型，或重启一次对话。

行业变迁氛围编程火爆

因此，程序员的内核价值发生了改变。清华大学智能产业研究院首席研究员聂再清表示，初级开发者的价值已被AI取代，而系统如何架构，目标如何设计，目前还是人类思想的自留地。通常系统架构师的角色资深程序员才能胜任，因为需要有判断代码好坏的能力。

据吴双观察，行业变化太快，即便是大厂和最前沿的工程师，也只是对智能体编程有粗略的共识，但具体怎么用，还没有清晰的评判标准。

比如，人类是否应该插手代码这个问题。多位受访者认为，AI写代码，人类审核和修改代码，是目前的标准工作流程，虽然人已成为其中最慢的一步，但要形成质量稳定的产出并保证安全性，这一步不可取代。

「业内最近涌现的观点是，人类也许不应该再去看代码了」，吴双认为，随着观念转变，人类对于「模型与我想得不一样」的容忍度应逐渐变高，正因为需要工具代劳，人类才应该让渡一部分代码控制权，从而聚焦如何通过交流让AI实现目标，而不是具体如何实现。

这种观点的极致，便是新近火爆的一种编程理念：Vibe Coding（即氛围编程），也叫直觉编程。特斯拉前AI总监安德烈·卡帕西于去年2月提出了这一概念，很快，「自然语言就是新的编程语言」这句话被无数工程师奉为圭臬。程序员不再需要懂各种语法，不需要管实现路径，只要对着AI喊出需求，然后看AI给出的结果是否对上自己的感觉（Vibe）就行了。

在这样的语境下，编程从一个非常追求准确性与确定性的工作，变成了一个略带「不正经」的随机性工作。但温帕拉持坚称，氛围编程会让程序员过度依赖AI工具，从而出现能力退化，很快他们将不再能判断代码的好坏。

高端程序员卷训练智能体不怕被取代

就在氛围编程高歌一周年的关口，其创造者又亲手终结了这一概念。今年2月，卡帕西发文表示，氛围编程应被另一个上位概念所替代，那就是智能体工程（Agentic Engineering），既然智能体已成为编程领域的默认设置，那么智能体工程理应成为一门可以不断精进的学科。

去年秋季，史丹福大学开了一门新课「现代软件开发者」，内容覆盖了AI编程的整个开发周期，从写提示词到搭建智能体、从开发环境到终端操作、从测试安全到代码审查。不难看出，这门课正是为氛围编程或者说智能体工程而生。

「许多任务具的最佳实践尚未形成，常态是，上一个工具才刚找到点感觉，新的东西又出来了」，吴双说。由于不确定新工具会带来怎样的变化，以及这样的变化对自己是好事还是坏事，大厂也在观望，开始重新审视自己需要什么样的人。

去年8月，哈佛大学两位劳动经济学博士研究生收集了美国过去10年近6200万劳动者、超过2.45亿则招聘信息，发现采用了AI的企业中，初级开发者岗位快速减少，就业率下降约10％，高级岗位则持续增多。除了裁员，放缓招聘也是就业难的原因之一。

智联招聘报告显示，过去三年里，中国计算机专业本科毕业生的平均月薪从8192元（人民币，下同）降至7639元，薪资排名也从第二跌出前十。类似的变化也出现在软件工程专业，西南地区某「双一流」高校一位计算机专业大四学生表示，原本本科生想要就业，要疯狂「卷」专业能力，最好还要有完整项目经验。现在很多大厂不仅缩招，招聘条件中还会写明「需要有智能体协作经验」。

吴双认为，AI把编程门槛降低之后，开发者褪去光环，变成了普通的蓝领工作，岗位的边缘收益也在迅速降低。多位受访者表示，如果AI的加入让一些原本高端的业务变得亲民，那么行业价值分配也会变化，相当于「把蛋糕重新切一遍」，有的人会丢掉工作，有的人会赚更多。聂再清指出，编程的门槛愈低，高端程序员的门槛就愈高，未来优秀程序员会像明星一样被各方哄抢。

由此来看，该「卷」什么也就变得清晰了。吴双将其模拟数学，以前花在背九九乘法表上的精力，比花在学习计算器上的多很多，但现在好像只需要学怎么用计算器就行了。能力外包将竞争维度从技术本身推向了统领和指挥，技术还必要，但已不再形成竞争优势。真正该训练的是与AI的高效交流能力。

程序员究竟是否还需要会写代码？聂再清认为，不会写就不会看，就像虽然大模型包含了大量文史数据，但人依然要读书，因为这是一种潜移默化的思维训练，写代码能力也是如此。高校除了需要更加关注跨学科培养，让学生上手体验如何用AI解决具体问题外，更好的方案也许是指导学生去使用各种AI工具，「尝试就是最好的学习」。

在吴双看来，更激进的预测是，软件开发的生产数据变得不再稀缺，生产成本无限逼近于0，那么软件就不需要再保持长期稳定。未来的软件将变成即拆即用的快消品，可能只存在一个月就被抛弃，再也没有用户，同时软件生态急剧爆炸，各种小众生态都能被满足。

无论如何，程序员之中的一部分现在应该叫智能体工程师，永远站在技术革新浪潮的前端，「像一台掘进机的钻头一样，我们不断被磨损和更换，但不会真正被取代」，温帕拉说。