富农优配资源 Agent狂欢与Palantir爆红背后：智能化软件正在“凤凰涅槃”

　　近期，Claude Cowork引发行业震动，OpenClaw在GitHub上狂揽星标，Palantir因“动态本体”理念被市场重新追捧……“AI吞噬软件”、“SaaS已死”的论调甚嚣尘上。然而，这真的是一场简单的取代吗？

　　我们认为，“AI吞噬软件”并非终局，而是一场深刻的范式转移。传统软件的功能正被解构与重构，智能化软件将在“神经符号融合”等新范式下，迎来一场凤凰涅槃。其中的核心思想“神经符号融合”，本质上是让擅长模式识别、泛化联想的大模型(神经)，与擅长逻辑推理、确定执行的规则与代码(符号)，在系统架构层面协同工作，实现“1+1>2”的可信混合智能。

　　接下来，我们将从Agent狂欢与Palantir的爆红说起，探寻智能化软件重生的轨迹与未来的面貌。

　　1.Agent的狂欢

　　大模型与智能体(Agent)的“双向奔赴”奠定了当前智能化软件及应用发展的重要基础。Agent已经成为大模型智能的外在表现形式，而大模型则在不断内化Agent能力，即通过训练将规划(planning)、工具调用(tool use)、反思(reflection)等原本需要外部框架实现的Agent特性，逐步整合为模型自身的固有能力，使其能够以端到端的方式自主完成复杂任务。值得注意的是，Agent的核心在于自主性，包括自组织、自进化、自反思等特性，这些都是当前智能化技术发展的核心。

　　智能体时代已悄然到来。行业普遍认为，2025年是智能体商用爆发的“元年”，预计到2030年智能体市场规模将达到503.1亿美元【1】。在这种高速发展中，通用智能体框架层出不穷，智能体软件生态初见雏形。在通用赛道上，以Manus为代表的通用智能体展现了极强的理解、规划与执行能力。而在垂域赛道上，针对设计等特定行业，已经出现了像Lovart这样的垂域智能体(The Design Agent)。

　　当前这波AI变革的核心在于从“以指令为中心”转向“以意图为中心”。交互模式正从“人调用AI”转向“人监督AI”，AI正逐步完成从工具到智能执行者的身份跨越。例如，OpenAI Operator能够代替用户在网页上订票、购物，甚至处理复杂的报销流程，从而超越语音助手成为拥有“屏幕感知”能力的数字员工。OpenAI Operator是GUI Agent(尤其是Web Agent或Browser Use)的典型代表和开山鼻祖，也推进了智能浏览器的演进并为后续包括豆包手机助手和千问App等在内的智能助手打了个样。另一方面，OpenAI Deep Research推动了RAG技术转向Agentic AI，并促进了专业级写作助手的普及，树立了Data Agent的标杆。在软件开发方面，以Claude Code、Devin、GitHub Copilot Workspace为代表的Coding Agent已经可以独立完成从需求分析、代码编写、单元测试到最终部署的全流程，甚至能自主修复线上Bug。值得注意的是，Claude Code已经突破了传统Coding Agent的范畴向通用智能体的方向发展，包括结合多种Computer-Use能力形成新的智能桌面工作台。这些功能和形态各异的Agent共同勾勒出一幅未来图景：软件的功能正从固定的“菜单”变为由智能体按需“烹饪”的服务。”

　　以上这些智能体技术的发展也推动了MCP(工具调用的服务器侧改造和封装)、Skill(按需加载和模块化封装)、工具调用以及智能体通信等方面的技术和标准的发展。各大基模厂商纷纷构建自己的MCP广场，试图复刻之前应用商店的生态逻辑。同时，各方都在大力推进Skill相关的标准和实践，各种技能也层出不穷。单智能体可用的工具不断丰富，并逐渐形成面向复杂场景的工具链编排能力。而多智能体之间的交互也逐渐形成A2A和ANP等协议。最近的Claude CoWork，以及近期爆火的Clawd.bot则往前更近了一步。2025年底，Linux基金会宣布成立Agentic AI基金会(Agentic AI Foundation)【2】，标志着其致力于建立共享标准和最佳实践，可以预计未来2-3年Agent将进一步繁荣。

　　2.Palantir的爆红

　　谈论智能化软件就不能不提Palantir的爆红，毕竟它创造了一系列大模型和Agent赋能企业智能化转型升级的成功故事。Palantir的成功关键是构建了一个业务可理解、机器可执行、且能持续演进的“动态世界模型”。其核心范式——“动态本体”(Dynamic Ontology)与环绕其构建的语义操作系统，为我们理解软件的未来趋势提供了绝佳的现实注脚。

　　传统企业软件的核心是静态的数据模型，它定义了“客户”、“订单”等概念，却无法描述“客户如何决策”、“订单为何延迟”等动态业务现实。Palantir的关键突破，在于将本体从偏静态的数据概念层升级为融合了业务逻辑、系统状态与运行规则的“动态业务本体”。它不只描述事物“是什么”，更定义事物在系统中“如何行为”、“与何关联”。而这恰恰是解决当前大模型Agent落地困境的关键。大模型Agent的可靠性、可解释性不足，根源在于它缺乏对业务系统深层次、结构化语义的理解。动态本体为Agent提供了一个稳定、可被共同理解的“业务地图”。它可以告诉Agent：“客户”不仅是一个ID，更关联着特定的合同条款、历史投诉记录和正在进行的服务流程。这使得Agent的推理和行动能被约束在正确的业务语境中，从“黑箱操作”变为“按图索骥”，大幅提升了其稳定性和可观察性。

　　仅有理念定义远远不够。Palantir的深刻之处在于，它并不是将动态本体仅视为一种数据模型，而是将其打造成一套完整的“语义操作系统”。这套系统将整个业务世界抽象为三类核心要素：对象(Objects)、关系(Relations)与行为(Actions)。更革命性的一步在于“语义编译”。通过一套专门的语义语言层，Palantir能将高层的业务定义(如“审批流程必须符合合规条款”)编译成底层系统可识别、可触发、可约束的运行时指令。这意味着，业务规则不再是写在文档里的死文字，而是变成了驱动系统运行的“活代码”。语义系统由此转变为运行系统，在定义业务是什么的同时，也直接决定了业务应该怎么运转，实现了从认知到驱动的闭环。

　　当前AI开发栈存在深刻的“语义断层”问题，即：各种数据分析工具、机器学习平台、业务流程系统之间缺乏统一的语义理解，导致AI只是孤立的任务执行者，无法成为跨系统推理的理解者【4】。一个AI能生成报告，却不一定理解报告中的“营收下滑”与供应链系统中的“零件短缺”是同一事件的两面。Palantir的动态本体及其运行时架构正是为解决这一断层而生的“语义护栏”。它通过在系统层建立统一的语义定义、语义约束和运行时网关协同机制，将所有AI工具和数据分析动作，锚定在唯一的、鲜活的业务真相之上。这确保了无论是人的决策还是AI的推理，都在同一个语义框架下进行，避免了碎片化工具链带来的认知混乱与行动失调。

　　此外，任何宏伟的架构设想，最终都要面对规模化交付的残酷考验。Palantir的成功离不开其独特的工程与交付机制，其中前沿部署工程师(Forward Deploy Engineer,FDE)这一角色的作用至关重要。传统的IT、数据甚至AI模型平台，都改变的是“信息表达”，而非“业务行为”。它们记录流程、呈现洞察、提供判断，但业务结果最终依赖于人的行动，链路依然断裂。Palantir通过FDE与部署策略师(Deploy Strategist,DS)、客户总监(Account Director,AD)组成的“铁三角”模式，确保在项目交付中同时保障“抽象正确性”、“运行时正确性”和“商业正确性”【5】。FDE深度嵌入客户业务一线，不仅配置软件，更将独特的业务场景抽象、沉淀为可复用的平台能力。这使得Palantir能够实现非线性扩张：项目做得越多，平台沉淀的语义化能力就越强，交付新场景的速度就越快，形成了“越做越强”的经济飞轮。

　　简言之，Palantir构建了一个“业务语义的编译器”，将模糊的商业语言转化为精准的系统操作，这正是此前AI在企业复杂场景中可靠落地所缺失的重要一环。

　　3.软件将被吞噬了吗

　　 OpenAI联合创始人Andrej Karpathy所提出的“软件3.0”【6】的提法流传甚广，其基本观点是提示(prompts)成为新的“代码”形态，而大模型则会成为新一代软件的操作系统。一般认为“软件3.0”的核心特征是以用户的“意图”为驱动，系统的核心由大模型的理解、推理和生成能力构成。用户不再需要学习复杂的界面和操作，而是可以直接用自然语言表达需求并获得所需要的结果或实现自身的目标。

　　撰写这篇文章的时候正赶上1月底美股软件板块暴跌引发的一轮新的热烈讨论。近期，Anthropic为Claude Cowork【7】植入11款与财务、销售、法律等行业相关的“新插件”，造成了很大的反响，“血洗全球软件业”、“软件世界大熔断”、“中间层被压扁”、“AI吞噬软件”等言论引发热议，市场情绪显著波动。尽管股价下跌受宏观经济、利率政策等多重因素影响,但这一技术突破无疑强化了市场对传统软件业务模式可持续性的担忧,成为推动本轮讨论的重要催化剂。这些言论背后的基本逻辑是以SaaS为代表的传统软件就是一个业务翻译层(例如前端将业务数据翻译为用户易懂的界面，后端将业务处理翻译为SQL语句从而操作数据库)，而大模型和Agent构成的新的“超级翻译器”可以直接实现自然语言意图与数据库操作之间的翻译，因此原来由软件实现的中间层将逐渐消亡。与此同时，OpenClaw【8】作为一个能够自主接管电脑、全天候自行处理任务的开源“智能体引擎”也在个人智能体领域掀起巨浪。

　　那么软件是否会被AI逐渐吞噬呢？首先，我们要承认随着大模型与Agent等AI技术的逐渐深入渗透，原有的软件体系会在很大程度上被侵蚀和重构。经过几十年信息化发展逐渐沉淀形成的企业软件存在太多历史包袱，亟需通过“解构再重构”构建适应企业智能化转型发展的新型体系。这个问题可以借用图灵奖得主弗雷德里克.布鲁克斯在他那篇1986年发表的著名论文《No Silver Bullet—Essence and Accident in Software Engineering》【9】中所提出的“本质复杂性”(即来源于问题域本身的、固有的、不可简化的复杂性)和“偶然复杂性”(即在解决过程中由于所选择的实现方案所带来的附加的复杂性)这两个概念来阐述。

　　从本质复杂性的角度看，当前企业软件系统中一部分与用户交互、流程控制、业务规则相关的业务逻辑将被大模型和Agent接管。传统软件实现的图形用户界面可能会在很大程度上被自然语言交互接口或Agent按需生成的交互界面所重构；通过流程引擎或者硬编码实现的业务流程可能会在很大程度上被大模型和Agent的自主规划和执行能力所重构；通过硬编码或配置文件实现的业务规则可能会在一定程度上被提示词(prompt)和策略(policy)所重构。这种转变也为进一步的智能嵌入提供了基础：原先由人类员工通过线下和非标准化的方式(如会议和文字交流等)进行的业务处理有望逐渐由Agent(数字员工)部分承担。因此，传统软件所构建的一体化的业务逻辑和规则体系将在一定程度上被消解，许多软件功能将以插件的形式并通过MCP等标准接口向Agent提供。

　　从偶然复杂性的角度看，当前企业软件系统的一部分复杂性和开发工作量源于长期演化形成的历史遗留问题。经过长期演化形成的企业软件系统中，核心业务逻辑与计算、通信、存储等技术实现以及安全性、可用性保障等方面的关注点深度混合，界面层、业务层、数据层以及基础设施之间难以做到分层解耦，不同时期的技术栈和设计决策甚至大量死代码混杂其中。如果能够按照“AI原生”和“云原生”这样的“现代化架构”重建系统，那么原有的很多代码可能会消失或沉淀到共性基础设施中。

　　那么软件或者说代码真的会消失吗？那显然不会。“软件被吞噬”的论调存在一个根本性误解：它将“业务逻辑层的重构”等同于“代码本身的消亡”。实际上，大模型与Agent的智能涌现恰恰依赖于代码构建的基础设施——无论是模型推理所需的高性能计算、多Agent协作的通信协议，还是关键业务流程的确定性保障，都离不开符号逻辑的精确表达与可靠执行。代码属于符号逻辑的一种。相较黑盒的神经网络，符号是人可理解。自然语言是一种典型的符号，特点是知识丰富，普适性强、表达多样，泛化性强，适合做澄清、对话、分析和总结等任务。相比自然语言，符号表达式具备逻辑简明、可稳定求解、约束边界和可逐步验证，适合检索、计算、选择、判断等任务。而代码就是上述逻辑表达式的体现，其逻辑性强且可以通过编译器、解释器等来验证，同时有完整的工具链来进行全生命周期的管理。为什么代码的这些特性对于未来包括企业数字化和信息化系统在内的智能化系统仍然是至关重要的呢？这里我们从高效计算与通信、透明规则与秩序、系统架构与生态三个方面来分析。

　　高效计算与通信：代码可以高效地管理和使用计算、存储和网络等资源并实现各种计算和通信任务，构建起强大而高效的计算基础设施层。智能应用的悖论在于：越是强调自然语言交互的“软件3.0”，越需要底层代码的硬核支撑。基于大模型和Agent的“智能应用层”必须运行在由代码构建的高效、可靠的计算基础设施之上。例如，操作系统和中间件等基础软件中的资源管理和调度算法以及通信协议等仍然需要通过高效的代码来实现。

　　透明规则与秩序：代码可以建立一种对于人类透明、可理解的规则与秩序，这种规则和秩序可以在计算机上以可控和确定性的方式高效执行。虽然大模型和Agent依靠提示词以及自身的规划能力也可以执行一些规则和逻辑，但难以保证透明和一致性，同时执行效率也较低。例如，金融交易中的风控规则必须由确定性的代码保障，而不能完全交由大模型的黑箱判断。

　　系统平台与生态：基于大模型和Agent的智能化应用需要依托系统性的平台来构建和演化并形成繁荣的生态。代码可以构建一个从基础软件、业务运营到社会协作等不同层面在内的基础平台和系统，通过开发和运行支撑、可观测性、治理与运维等方面的基础能力来支持智能化应用生态的形成和发展。例如，各种Agent平台的运行框架、可观测性以及可靠性保障等方面的基础设施仍然需要通过代码来实现。

　　未来的智能化软件系统将深入渗透社会经济生活的方方面面并呈现如下三个典型层次。在每个层次上，代码组件和软件系统以及各种大小模型和Agent等AI组件都会同时存在，但所发挥的主导作用各不相同。如下图所示，这三个层次从下到上确定性和集中性越来越弱，社会性和开放性越来越强。

　　计算支撑层：包括管理计算、存储和网络以及各种设备资源的操作系统、中间件，以及在此之上发展出来的各种开发框架和计算基础平台等。这个层次以确定性计算(代码逻辑)为主，少量AI模型嵌入其中实现一些局部的智能化处理(例如资源智能调度)。这个层次面临的主要问题是计算复杂性。

　　业务处理层：各个不同应用领域中实现业务数据、操作、流程以及业务分析与决策处理的各种软件平台及应用。这个层次中确定性计算(代码逻辑)用于实现基本的业务处理能力以及一部分重复性的业务流程。同时，AI模型(通常是大模型)和Agent被广泛用于意图驱动的业务处理过程，通过灵活的意图理解、方案规划和工具调用(如功能插件调用)实现业务目标，甚至扮演“数字员工”的角色。这个层次面临的主要问题是业务复杂性。

　　社会协作层：代表不同社会组织和个人的Agent通过自主交互实现协商和协作，形成社会化合作并激发相关的业务创新。这个层次中基于大模型的Agent起主导作用，而符号化的代码逻辑主要是按需提供一些基本能力支持同时实现一些必要的监管要求。这个层次面临的主要问题是社会复杂性。

　　以上三个层次都涉及神经符号融合。其中，神经组件(大模型、Agent)作为“感知-决策-交互”中心，负责处理非结构化信息(文本、图像)、理解模糊意图、进行常识推理、生成灵活方案，并作为主要接口与用户或其他Agent进行自然交互；符号组件(传统代码、规则引擎、数据库)作为“执行-校验-基石”，负责封装确切的业务逻辑、确保关键流程的确定性与合规性、执行精确的数据操作与事务处理，并为神经组件提供可靠的工具和事实核查。

　　三个层次中，计算支撑层变化较小，仍然将由操作系统、中间件、开发框架等基础软件主导，同时增加一些局部的智能化能力；业务处理层会对现有的企业软件(特别是SaaS)造成较大的冲击，整个软件架构将逐渐重构，原来通过图形用户界面和代码实现的业务操作和流程控制将在一定程度上由大模型和Agent接管；社会协作层则是随着大模型和Agent的发展形成的全新的层次，代表不同社会组织和个人的Agent自主交互，表现出很强的社会性和开放性。

　　4.智能化软件的凤凰涅槃

　　我们当然坚信软件不会消亡，而且“软件定义一切”的趋势还会进一步向纵深发展。但与此同时我们也相信软件将在智能化的浪潮中迎来自己的凤凰涅槃。许多传统软件都会在大模型和Agent的作用下经历一番“解构再重构”的重生过程。虽然不至于像有些公众号文章说的那样成为“大模型生态里的耗材”进而“被大模型消化之后当做代谢垃圾排出体外”，但这波AI发展的浪潮无疑会带来软件企业乃至整个软件产业发展的阵痛。

　　从当前的发展趋势可以看出，传统软件系统中由代码实现的完整功能逻辑正在一定程度上消解并让渡于基于大模型和Agent的自主规划和执行，而代码则在一定程度上退居幕后专注于构建支撑平台、提供基本能力以及建立规则秩序。从计算支撑层、业务处理层到社会协作层，越往上这一趋势越明显。

　　在此背景下逐渐形成和发展的智能化软件也正在经历一场凤凰涅槃。这种智能化软件将在很大程度上区别于传统软件并表现出以下几个方面的发展趋势。

　　人机物融合：软件进一步融入社会物理空间，促进人(用户以及可通过激励机制调配的人力资源)、机(包括计算、存储、网络、软件服务等在内的各类计算资源)、物(包括设备和可传感物体对象在内的各类物理资源)三方面的深入融合。在资源层面上，将云计算的思想拓展到人机物三元空间，以软件定义的方式实现多元资源虚拟化，支持分层解耦和跨域共用。在系统层面上，以云边融合和边缘云原生的方式实现人机物融合的新型系统建构，实现类似DevOps的快速反馈、敏捷适应、持续演进。

　　虚实融合：通过构建一个能理解业务本质并与现实世界业务同步演化、双向赋能的语义化数字孪生，智能化软件不仅能反映现实世界业务的发展，而且还可以驱动业务自适应演进。类似于Palantir所定义的动态本体，业务数字孪生定义人、事、物、规则、流程之间的内在逻辑关系，将散乱的多源数据自动关联并赋予业务含义，形成一个持续更新的、对业务全局的机器可理解表达。在此基础上，大模型和Agent可以方便地开展业务处理方案的规划、模拟、执行，以及决策与执行过程记录和持续学习。

　　神经符号融合：神经计算的直觉、泛化能力与符号计算(传统代码逻辑)的精确、可靠性和可解释性从分立走向深度融合，形成混合智能架构。开发范式从“完全预先编程”转向“核心能力预制+智能体即时规划”。以符号系统的确定性为基石，以神经系统的涌现能力为驱动，根据场景对可靠性需求进行理性架构设计，实现系统的可控、可靠演进。高可靠性要求的场景(如精准计算、合规流程)以“符号主导”，具体包括两种路径：一是将神经网络符号化封装为确定性的原子能力供可靠编排；二是利用业务感知的推理大模型进行任务规划与分解，再调用符号化工具执行，确保结果稳定。需灵活交互与探索的场景(如创意辅助、开放决策)则以“神经主导”，由大模型Agent作为交互与决策中心，符号系统退居幕后提供关键工具与规则约束。

　　开发运行融合：为了实现可信的神经符号融合，业务知识必须通过代码或领域特定语言(DSL)进行逻辑化定义与约束。这不仅是实现“业务感知”推理的基础，也是“慢思考”思维链得以可靠运行的轨道。它验证了Test-time Scaling Law——通过外部逻辑引导，提升复杂问题求解能力。这也引发了开发运行融合的趋势，即大模型与Agent将传统开发活动直接置于运行时环境中执行：用户的高层需求和目标在运行时进行逐层分解和细化，相应的软件设计、编码及测试活动也在运行时开展。此外，软件自适应和自演化将成为“开发运行融合”新范式下的两种核心能力：自适应是指在代码本身不变的情况下在运行时自主调整自身行为以适应环境的变化(动态调整)；自演化则是指Agent通过经验学习和方案探索对代码进行持续完善和优化(版本演化)。

　　纵观以上四大趋势，其内核高度一致：软件正在从“对确定性过程的编码”转向“对不确定性环境的定义与驾驭”。人机物融合定义了物理环境，虚实融合定义了业务环境，神经符号融合定义了计算环境，开发运行融合则定义了软件自身的进化环境。

　　5.总结与展望

　　“AI吞噬软件”的喧嚣揭示的不是软件的末日，而是一场深刻的智能化软件范式变革。软件不会消亡，而是将在智能化的熔炉中经历一场“凤凰涅槃”——其形态、架构与价值创造方式将被彻底重构。

　　传统一体化的软件功能正在被解构。Agent的繁荣接管了以意图为中心的交互与灵活流程；Palantir的范式定义了业务语义的运行时表达与驱动。代码并未消失，而是退居幕后，专注于它最擅长的领域：构建高效可靠的计算基石、封装透明的规则秩序、搭建支持智能生长的系统平台。这种“神经符号融合”的理性分工，正是智能化软件的核心特征，其本质是在逻辑性、可验证性与全生命周期管理的坚实工程基础上，让神经计算与符号计算各展所长、动态协同。它标志着软件系统从“执行预设”走向“在明确规则下自主规划与适配”，是智能化软件实现可靠、可控进化的核心架构答案。

　　展望未来，软件将从封闭的“自动化工具”逐渐演变为开放的“智能协同体”。它通过人机物融合深入物理世界，通过虚实融合构建动态数字孪生，通过开发运行融合实现持续自我演进。最终，软件系统将形成计算支撑、业务处理、社会协作的层次化架构：越向上，越由智能体主导；越向下，越由代码确保确定性。在这一体系下，软件的定义被拓宽：它既是承载智能的基础设施，也是智能体本身；既是被调用的工具，也是自主行动的参与者。

　　因此，这场变革的本质不是替代，而是进化。旧的、僵化的软件形态将被侵蚀，而新的、能够与人类和现实世界深度协同、持续学习的智能化软件生态正在诞生。未来的软件，将不再是需要精确指令的冰冷工具，而是能够理解意图、共担责任、共同进化的业务伙伴。这不仅是技术的升级，更是人机关系与数字化生存方式的一次深刻重塑。

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