5分钟看懂AI Agent如何拆除5条软件护城河

阅读时间：约5分钟核心价值：用3个问题快速判断你做/卖的软件所涉及的AI风险等级

软件股怎么了？

2026年2月，软件股遭遇了一轮又一轮的”闪崩”。

先是 Anthropic 发布 Cowork 插件，让 AI Agent 可以直接操控软件——用户不再需要打开那些软件的界面。就在那天，多家专业软件公司股价集体跳水，单日跌幅最高达到40%。

几天后，Anthropic 又发布了 Claude Code Security（https://www.anthropic.com/news/claude-code-security），一款能自动扫描代码漏洞并生成修复建议的 AI 工具。它能像人类安全研究员那样理解整个代码库、追踪数据流、发现传统工具难以覆盖的复杂漏洞。

发布当天，美股网络安全板块再次集体跳水：

来源：https://new.qq.com/rain/a/20260221A066LT00

Anthropic 的红队负责人 Logan Graham 说，他们在开源代码库中发现了 超过 500 个此前未被检出的漏洞，其中一些存在了数十年，经过多年专家审查仍未被发现。

有意思的是，Barclays当天发研报说这个抛售”与事实不符”——Claude Code Security 是开发者工具，跟 CrowdStrike、Okta 的核心业务（端点防护、身份管理）根本不是一回事。

但市场不听。投资者看到的是一个方向性信号：AI 正在从”写代码”走向”审查代码、修复代码”，这一步踏入的恰好是传统软件厂商的领地。

说白了，AI Agent 不是在”优化”软件行业，而是在重新定义游戏规则。

过去几十年，软件公司靠着10条护城河建立壁垒。现在，其中5条正在被系统性拆除。

被拆除的5条护城河

1. 习得性界面 → 自然语言交互

过去：你花了三个月学会用 Salesforce，这个”学习成本”让你不太想换别的产品。这就是”习得性界面”——用户一旦学会，就产生了粘性。

现在：AI Agent 直接理解自然语言。你只需要说”把上季度华东区的销售数据整理成报表”，Agent 就帮你搞定。

不用学界面，不用记操作路径，学习成本归零。

一个确切的例子：前几天刚和朋友聊到，之前谈本体论落地，大家想到的关键词是“体力活”，是一堆复杂的识别、记录和UI。现在，则是Agent加上自然语言识别。

这样回想：当用户不再需要学习你的界面，他们换掉你的成本还有多高？

2. 定制化工作流 → Agent自动编排

过去：企业为了适配软件，花了大价钱定制工作流。审批流程、数据流转、权限配置……这些定制投入形成了沉没成本，让客户”跑不了”。

现在：AI Agent 可以根据业务需求自动创建和调整工作流。

• • “帮我建一个三级行政审批流程，预算超过5万的走财务总监”
• • “把每天的销售数据自动同步到BI系统”
• • “每周五下午3点生成周报发给管理层”

这些过去需要IT部门折腾一周的事，现在一句话解决。定制化的门槛正在消失。

3. 公开数据访问 → AI直接获取

房产信息平台、企业工商查询、招聘数据网站……这些生意的本质是”把散落各处的数据整合起来”。

但现在？AI Agent 可以直接访问和整合公开数据源。

当用户可以直接问 AI “帮我查一下北京朝阳区最近成交的二手房均价”，还需要打开那个房产App吗？

你的数据我也能拿到，凭什么还要付你钱？

4. 人才稀缺性 → AI降低技术门槛

你的软件需要专业团队维护，需要懂 SQL 的分析师跑报表，需要熟悉系统的工程师做二次开发。这些人是护城河——客户”离不开懂你的人”。

但看看这些数字：

• • GitHub Copilot 让编程速度提升 56%（来源：GitHub 官方博客 https://github.blog/news-insights/product-news/）
• • Devin AI 工程师在 SWE-bench 基准测试中，无人工干预解决了 13.86% 的真实 GitHub issue（来源：Cognition AI 官网 https://devin.ai/）

稀缺的人才，不再稀缺。

5. 捆绑销售 → Agent按需组合

过去：软件厂商的经典打法——”你要这个功能？得买我们的企业版套餐，打包销售更划算哦”。客户为了一个刚需功能，被迫买下一堆用不上的东西。

现在：AI Agent 可以跨平台为你选择最合适的工具。

“我要做一个项目管理和协作”“好的，任务管理用 Notion，即时通讯用飞书，文档协作用腾讯文档，代码托管用 GitHub……”

Agent 不关心你是不是同一个厂商的产品，它只关心哪个工具最适合你的需求。

捆绑销售？不存在的。

还没被拆的5条护城河

别慌，不是所有护城河都塌了。这5条依然稳固：

如果你有这5条里的任何一条，恭喜你，暂时还是安全的。

3个问题，快速自检

你正处于软件行业，到底安不安全？

用这3个问题快速判断：

问题1：你的核心数据，AI能从公开渠道获取吗？

• • ✅ 不能 → 你的私有数据是护城河
• • ❌ 能 → 你暴露在风险中

例子：一家做企业工商查询的公司，数据全部来自公开渠道，高风险。一家拥有独家行业调研数据的公司，相对安全。

问题2：你有没有专业壁垒？

• • ✅ 有（医疗/金融/政务等合规体系）→ 体系能力是护城河
• • ❌ 没有 → 少了一层防护

例子：国外医疗软件需要符合 HIPAA，金融软件需要通过 SOX 审计。这些合规体系需要时间积累，AI 短期内无法构建同等的体系能力。

问题3：你的软件是否嵌入客户的核心交易流程？

• • ✅ 是 → 迁移成本高，客户跑不了
• • ❌ 否 → 容易被替代

例子：如果你是企业的 ERP 系统，记录着所有采购、库存、财务数据，客户想换你？光数据迁移就能让他们打消念头。

风险等级速查

• • 🔴 高风险：3个问题都是负面答案——你的护城河基本没了
• • 🟠 中等风险：有的有，有的没有——需要重新审视商业模式
• • 🟢 较低风险：有监管保护 + 私有数据——相对安全，但别躺平

给开发者和使用者的建议

如果你做软件（开发者）

立刻检查你的产品：护城河是在”被拆除”的那边，还是”依然稳固”的那边？

如果不幸在前者，赶紧想办法——要么积累私有数据，要么切入有专业壁垒的领域，要么让自己嵌入客户的交易流程。

如果你用软件（使用者）

提升 AI 协作能力。不是学会写 Prompt 那么简单，而是要思考：哪些工作 AI 能做，哪些必须人来把关？

成为”会用 AI 的人“，而不是”和 AI 竞争的人”。

最后说一句

AI Agent 不是来和你竞争的，它是来重新定义游戏规则的。

问题不是”AI 会不会改变这个行业”，而是”你站在被拆除的那边，还是依然稳固的那边“。

讨论：你所在的公司/行业，这3个问题的答案是什么？欢迎在评论区分享。

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如果你正处于软件行业，这篇文章值得收藏，过几个月再看一遍。

转发给你那个还在做专业软件的朋友，他可能需要提前准备。