曾靠“接私活”月入2000万至3500万越南盾的明俊（Minh Tuấn），如今在AI编程浪潮下几乎接不到新项目。
28岁的明俊（Minh Tuấn）来自胡志明市（TP HCM），除本职工作外，过去常接外包项目，如为国内外小微企业设计电商网站、开发管理应用或修改软件功能。2025年之前，他每月能接到2–3个项目，月收入稳定在2000万至3500万越南盾之间。
然而，从2025年下半年起，新合同数量逐渐减少，到今年初几乎“冻结”。明俊表示，小商户对网站和应用的需求依然旺盛，但预算有限，过去多通过熟人介绍找程序员；如今，大量免费AI平台允许用户仅用自然语言描述需求，即可自动生成网站或应用，无需任何编程知识。
一位程序员面对人工智能代理带来的“旋风”的插图
自2025年起，具备自主执行多步软件开发能力的“AI编程代理”（AI Agent lập trình）在全球及越南迅速兴起，正深刻重塑软件工程师的职业前景。
最初仅提供代码行建议的工具——如Cognition Devin、Anysphere Cursor、Anthropic Claude Code、OpenAI Codex、Microsoft GitHub Copilot——如今已进化到能自主接收任务、制定计划并完成开发。只需几句话描述想法，一个完整应用便能自动生成，这使得小型、重复性编程工作迅速贬值。
河内（Hà Nội）某科技公司32岁的软件工程师德和（Đức Hòa）透露，他的上司从去年起就要求团队使用AI代理辅助编码。“起初大家都很兴奋，因为速度确实快，但‘蜜月期’很快结束。”他说。
尽管公司购买了最高级AI订阅服务，但AI生成的代码常看似合理，实际运行时却频繁出错或与现有系统不兼容。他不得不逐行阅读、修改，耗时甚至超过从头编写——因为程序员必须先理解AI的逻辑才能修正。
“就像和一个做事很快但总犯错的同事合作，”他比喻道。不过整体而言，他认为AI仍提升了效率，尤其在自动化重复任务方面，如编写测试用例、生成基础API、重构代码等。
事实上，多项研究指出，AI有时反而拖慢开发进度。美国康奈尔大学（Cornell University）去年底的一项研究显示，当资深程序员使用Microsoft Copilot或OpenAI Codex时，需额外审查6.5%的代码，原始编码效率反而下降19%，原因正是要花大量时间修复和维护AI生成的代码。
AI浪潮也正“笼罩”新人程序员。多年来，新人通常从简单任务起步：修小bug、写脚本、改旧代码。但这些恰是AI最擅长的部分，造成一种悖论：新人需要经验才能驾驭AI，却因AI取代基础岗位而难以积累经验。
23岁的青怀（Thanh Hoài）2025年以“良好”成绩毕业于应用编程专业。他表示已投递数十份简历，但大多不符合招聘要求。“我在AI爆发前接受培训，技能准备不足，”他说，“现在公司普遍要求实战经验或项目管理能力，而过去留给初级程序员的基础编码、修bug等工作，AI都能做了。”
面对冲击，越南程序员正积极转型。目前在顺化市（TP Huế）一家大型软件集团工作的世皇（Thế Hoàng）坦言感到压力。自去年底起，他报名AI课程，决心“从头学起”，并斥资超1亿越南盾购置高性能电脑，在家本地部署大语言模型，以加强对企业敏感数据（如源码、客户资料、商业构想）的控制。
Rikkei Japan公司AI咨询总监范光康（Phạm Quang Khang）指出，编程领域正从“写代码的人”转向“设计与保障系统的人”。他们负责设计系统架构与约束条件，引导AI生成正确代码，并承担评估、安全审计、风险管理、质量优化等职责，同时需深入理解业务，将商业问题转化为清晰的技术需求。
“越来越多工程师正投入学习AI工程，”范光康解释，“他们不仅要会写提示词，更要懂得合理拆分任务、明确工作流、控制成本循环、衡量输出质量、设置访问权限等。而这些能力，必须建立在扎实的编程思维基础上，才能有效引导和验证AI输出。”
他同时提醒，AI应用面临诸多挑战：代码可靠性、架构合规性、测试复杂度、资源消耗成本，以及版权与法律责任——若AI使用非法数据训练，责任由谁承担？
胡志明市国家大学国际大学（Trường Đại học Quốc tế - Đại học Quốc gia TP HCM）信息技术系讲师黎维俊博士（TS Lê Duy Tân）认为，程序员主动拥抱AI代理是行业必然且积极的转型。“当一项技术足以重新定义劳动方式，从业者主动掌握它以避免掉队，是适应性思维的自然体现。”他说，“这可称为新一轮‘技术漩涡’，但应以中性而非消极视角看待。”
他指出，此次变革不同于以往的Web、移动、云计算等转型——AI不仅是一个新工具，更直接参与智力产出：写代码、提方案、做测试、写文档。因此适应压力巨大，但也蕴含“快速学习、快速跃升”的机遇。
他建议程序员聚焦AI尚不稳定的能力领域：如深度理解用户真实需求、系统架构设计、在多重约束下做出技术决策，以及验证方案是否正确、安全、可维护。同时必须善于识别AI输出中的“幻觉”风险。
未来，程序员的角色将从“逐行敲代码”转向“架构师、指挥官、质检员”——不再耗费时间于重复劳动，而是专注于任务分解、需求描述、正确性验证、异常处理及多模块集成。
“短期看，这是工作方式的改变；长期看，这可能是职业本质的重塑：程序员不会消失，但工作重心将转向监督、协调与对最终结果负责。”黎维俊强调。
对年轻程序员，他提出“根深叶活”原则：“根”是数据结构、算法、编程基础、数据库、操作系统、计算机网络及问题解决思维；“叶”是快速迭代的AI工具——可借助AI加速学习、多提问、试想法，但绝不能让AI替代自己的思考。
“未来优秀程序员的画像，是‘双剑合璧’：既拥有扎实的纯编程思维，又精通编排、评估与治理能力。这才是驾驭AI时代的关键。”他总结道。
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