【軟體將不再為人而寫】Box 執行長強調「API 優先」，下一代程式要替 AI 代理服務
隨著 AI 代理開始走入許多人的日常生活，尤其對於軟體工程師來說，程式開發在部分情境下，已能在較少人工干預的情況下完成初步成果。
對此，知名雲端服務公司 Box 執行長 Aaron Levie，就在自己的社群平台上發表文章指出，現今 AI 代理技術的快速發展，將會徹底改變下個世代的軟體樣貌，不僅一切都會以 API 為優先，AI 代理更會成為程式最主要的「使用者」，衝擊現有商業模式和軟體設計取向。
從 AI 程式碼撰寫開始的升級演化
Aaron Levie 首先表明，跟以往的 AI 聊天機器人不同，目前的 AI 代理已經能夠擁有專屬的沙盒運算環境，並且具備替任何問題主動編寫、執行程式碼的關鍵能力，藉此直接跟 API 及命令列介面（CLI）互動，部分 AI 代理也包含獨立的檔案系統和長期記憶等特色功能。
AI 代理工具跟軟體開發 AI 模型，在技術方面的各種飛躍性突破，Aaron Levie 認為，這代表未來的 AI 代理系統，將能處理越來越多原本需由人類完成的任務。
回顧 AI 程式開發領域的發展，過去由 Claude Code、Devin、Codex、Factory、Cursor 與 Replit 等，強調程式碼撰寫功能 AI 工具所奠定的基礎，已經開始朝向應用領域更廣泛、知識理解更全面的 AI 代理轉型。
透過 Claude Cowork、Perplexity Computer、Manus 等 AI 代理工具，程式開發領域的 AI 技術成功跨越了巨大鴻溝，而 OpenClaw 的加入更讓 AI 代理有能力在受控環境中全天候運行。
當軟體的「使用者」變成 AI
技術能力的急速提升，使 AI 系統被導入幾乎所有工作領域，包含審查合約、處理客戶支援案件、審計財務報表、藥物研發、醫學研究、程式碼撰寫、銷售簡報製作、執行網路交易等，參與社會中幾乎所有具備經濟價值的任務。
Aaron Levie 說，由此可見，人類運用 AI 代理所完成的工作和任務，無論數量或規模皆遠超以往，就連過去難以負擔的模擬實驗項目，現在也能夠用成本低廉且易於中止的方式，運用 AI 為每種方案進行驗證，再交由人類全面檢視實驗數據與結果。
Aaron Levie 強調，未來企業和組織中的每一名員工，勢必都要學會掌握、控制大量 AI 代理，為自己的工作進行賦能。
同時，企業本身所擁有的 AI 代理數量，更會比人類員工多出百倍甚至千倍，而隨著上千萬個 AI 代理同時運作，軟體與程式所面向的使用者，自然也會變成 AI 而非人類。
AI 只懂解決問題，工具偏好將消失
既然如此，當軟體的主要使用對象，開始從人類轉向了 AI，那麼程式開發本身將會出現哪些變化呢？
Aaron Levie 引用了美國知名程式設計師 Paul Graham 的名言，即軟體開發的精隨，終究在於打造使用者真正想要的東西。這段話曾引領一股程式開發工具浪潮革新，令市場上誕生許多操作簡便、易於上手，並且以淺白語言解決明確問題、定價透明直觀的相關應用。
如今，當軟體設計領域開始面向 AI 代理撰寫程式，Aaron Levie 認為第一個顯著影響，將會是令業界拋棄對特定工具的偏好，除非企業或組織刻意建立標準規範，否則在工作流程中，AI 代理將會有握有工具選擇的主導權。
簡單來說，無論是開發工具、程式碼、函式庫、技能等，那些更容易被 AI 代理取得、採用，並且解決問題的平台，將會比其他競爭對手更快取得優勢。
畢竟，AI 代理不會受到商業廣告吸引，或者來自工具開發商的遊說，它們只會替當下所處理的任務，選擇最為適合的工具，而平台唯一可以做的事情，只有確保工具能順利被 AI 代理採用。
以 API 為優先，否則就是不存在
Aaron Levie 強調，前述原則為軟體開發領域帶來了一項重要啟示，那就是開發者所打造的一切，全都必須以 API 為優先；若是某項功能沒有對應的 API，那對於 AI 代理和下一代程式來說，它就相當於根本不存在。
Aaron Levie 進一步說明，未來的程式若無法透過命令列介面，或者 MCP 伺服器等方式對外公開自己的存在，那麼無論企業或開發者都會直接處於劣勢。
此外，若是開發者提供混亂的 API 指南，或者相互衝突的執行路徑，那就如同主動放棄讓自家應用成為實用工具的機會。
正如同為人類使用者設計程式一樣，Aaron Levie 說，替 AI 代理開發軟體，也必須設身處地為工具著想。舉例來說「註冊使用者帳號」這項任務，大多數情況下都無法透過 API 實現，而這在 AI 代理時代下已可被稱為「重大疏失」。
營利模式改變，基礎建設進化
在 AI 代理成為最大軟體使用者群體的未來世界中，程式開發領域的商業模式也將面臨重塑。
Aaron Levie 指出，在某些情況下，那些透過「軟體授權數量」進行收費的商業模式，或許還能夠安穩存在，但由於 AI 代理的應用場景、數量規模勢必會變得更多元、更大量，最終將促使業者在軟體中，內建某種「按消耗量」或「按使用量」計費的方法，甚至還得支援讓 AI 代理能夠自行為服務付費。
除了程式設計方向與商業模式的轉變，Aaron Levie 表示，基礎設施和運算環境的進步與改革，也將會由 AI 代理大力推動。
畢竟，當 AI 代理開始擁有專屬的作業環境，既能編寫、執行自主產生的程式碼，又能調取常用技能執行重複性任務，同時還可以接入外部工具與服務，這些需求都為當今的 AI 生態系，開創出運用全新技術方法的契機。
Aaron Levie 比喻，這就如同人類使用者在電腦上進行各種操作，必須擁有一套專屬工作流程一樣，未來 AI 代理也將具備自己的流程組合。
全新服務類別出現，算力攀上高峰
其中，Aaron Levie 認為 AI 代理的部分核心服務，將會繼續由現有平台提供，因為 AI 仍然需要人類所擁有並累積起來的數據和資料。
另一方面，Aaron Levie 預期全新的服務類別將會出現，畢竟 AI 代理所處理的問題領域，跟人類使用者過往的需求或能力存在著「巨大差異」，所以業者勢必得從頭開始設計新服務，對應 AI 代理的使用需求。
舉例來說，大多數 AI 代理都需要一套專門、專屬的基礎架構支撐其運作，舉凡 Cloudflare、E2B、Daytona 與 Modal 等業者，全都開始將精力投注於下一代超大規模運算平台，令未來沙盒化環境所能達到的算力規模，達到人類歷史的新高峰。
除此之外，AI 代理還需要存取企業核心檔案，並有效管理記憶體消耗和長期運行的工作負載，大型企業系統也必須轉型為 API 優先架構，才能讓 AI 代理與組織內部的關鍵服務，例如人力資源系統、客戶關係管理系統、工作流程系統、資料湖等無縫協作。
安全是最大挑戰，全新互動即將展開
至於在身分識別方面，目前市面上已經出現如 Agentmail 這類，專門為 AI 代理提供電子郵件收發的平台；Parallel、Exa 等服務則專注於網路搜尋領域，讓 AI 代理能夠爬取公開網路上的即時資訊；而 Stripe、Coinbase 亦把目光看向由 AI 代理所催生出的微交易與金流需求。
最後在安全、治理與合規上，Aaron Levie 並不諱言，這將是 AI 代理面臨的主要障礙，尤其是在工作流程中存取並處理敏感資訊，或者執行需受監管的工作流程，比方說藥物製造或金融業務時，企業和組織勢必得對 AI 代理的處理方式，進行完整的監督和紀錄留存。
Aaron Levie 說，那些需要長期運行的 AI 代理應用，很可能得具備專屬的身分識別機制，令外界能夠驗證 AI 的存取權限，並嚴格管控其在企業環境中，允許主動執行的任務操作，以及允許存取的資料範圍，而業界終究需要全新軟體和平台來應對這些挑戰。
總歸而言，Aaron Levie 認為 AI 代理正在令發展已久的軟體領域，邁向全新且具革命性的新紀元，而無論是企業、組織或開發者，全都必須學會替 AI 代理的大規模應用，設計與建構專屬工具，尤其當成千上萬的 AI 代理開始於人類社會投入運作，軟體互動的全新模式將會隨之展開。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Aaron Levie、StartupHub.ai，首圖來源：Nano Banana 2
（責任編輯：鄒家彥）