从VibeCoding到OpenClaw,AI杀死软件了吗?

2011年，a16z的联合创始人Marc Andreessen 在《华尔街日报》提出 “Software is eating the world”，为移动互联网时代定下了一个长期有效的判断：软件不再只是工具，而成为基础设施，开始重塑零售、金融、医疗等几乎所有行业。

十五年后，随着大模型与智能体加速刷新着人们的认知和实践方式，在2026这个爆点，另一种声音开始甚嚣尘上。我们熟悉的硅谷创业教父纳瓦尔在X上写道：“Software is eaten by AI”。

“这个杀死那个”的表述古来有之，尽管现实并非你死我活，但在媒体时代的放大下，却是真实点燃了AI时代大众的兴奋与焦虑。但在情绪退潮后，现实可能以一种枯燥但更近乎真相的方式呈现：AI不会杀死软件，但正被AI以另一种方式深度重构。

错觉：我们不再需要App了？

前段时间，Andrej Karpathy 在X上po了一个生活中的VibeCoding经历。他为了优化自己的有氧训练，用Claude写了一个小工具，从跑步机云端抓取数据，做了一个简单的监测界面，用来跟踪静息心率。总耗时1个小时左右。

这个案例给他带来了一种很直观的冲击：如果一个临时需求可以临时生成一个工具来解决，人们还有必要去挑战、下载、适应甚至迁就一个App吗？

VibeCoding所呈现的，是一种和过去完全不同的软件生产方式。软件不再是预先设计好的标准化产品，而更像是按需生成的一次性工具。即需即编，即编即用，软件从“产品”变成“过程”，而写代码这件事，也被大幅压缩了门槛和时间。

如果真的如此丝滑，软件业似乎直接从福特时代，迈过丰田时代，直接进入许愿时代。如果这事儿成真，“AI正在吞噬软件”的说法也无可厚非。

现实：瓶颈不在能力，在接口

但Karpathy在后续也提到，这个过程远没有看起来那么顺畅。数据并不总是干净，很多细节需要手动处理，更关键的是，跑步机并没有对外提供可以直接调用的接口，他不得不通过一些逆向工程的方式去间接获取数据。一个小时的绝大多数时间，都耗在这个过程上。

这恰恰揭示了问题的另一面：AI尽管已经可以在人类的自然语言指令下，快速生成一段代码，但它并不能自然、自由地进入现有的软件和设备体系。

老爷车会升级成超跑，收费员也会变成ETC，但检查站不见得会消失。

过去几十年，软件系统的终端界面还是围绕GUI构建的。这是一种面向人类设计的方式，可视化、可理解、可操作。但这种设计，并非AI原生，并不Agent友好。因为Agent并非视觉动物，并不需要基于图形界面来读取、理解和操作。一种面向人类而设计的图形界面，把真正的能力包裹在内部，缺乏Agent依赖的API/CLI等高效接口方式，而对于Agent来说，反而是一个天然的断点。

而当AI正实现从对话交互到生产力交互的巨大飞跃时，软件生态却没有系统性地做接口的调整和适配时，AI就只能通过“看屏幕、点按钮”的方式模拟人类完成任务，甚至出现摄像头抄电表这样原始的方式去弥合数字世界中的物理鸿沟。

所以VibeCoding的便利带来的，一方面是在代码生成、编辑层面的效率提升，另一方面更是一种“暴露”，让一个长期存在但不那么显性的结构性问题变得清晰：数字世界的大量能力，其实并没有以一种对Agent友好的方式开放出来。

折戟：豆包手机的试水

在这个问题没有充分发酵前，让智能体读GUI，也不是不行，以豆包手机为代表，以GUI Agent为核心上暂行方案，还曾流行一时。

但“豆包手机”有更大的野望，直接整合了硬件与智能体，形成了一个垄断与用户交互权的生态：用户一句话，手机即开始跨App比价、下单、点奶茶，批量化完成社交平台的任务、一键汇总多App的信息自动信息整合，看起来已经具备“通用Agent”的雏形。

但很快，这条路径遭遇全面封堵。国内各大超级App，不出所料对豆包手机展开联合封杀。原因也不难理解，而且也并非技术与风险问题，而是在移动终端这个领域，单一GUIAgent改变了软件的“入口控制权”。

在移动互联网体系中，App不仅是工具，更是流量入口。用户停留时间、广告曝光、数据沉淀都依赖与用户的直接交互。而GUI Agent的本质，是把App从“入口”，降格为“执行节点”。

这触及的不仅是技术边界，更大厂们苦心营造、赖以生存的流量/注意力生态。

这一遭也证实了，GUI Agent也许是解决卡点的一条技术路径，但试图以闭源方式垄断这种接口的动作，并非一条可行的生态解法，势必遭到行业的围剿。

爆款：接口，而非绕开接口

如果“暴力模拟”走不通，那么唯一的方向，就是回到问题本身：让系统具备面向Agent的原生接口能力，并且保证一个开源共创的生态。

在豆包手机折戟不久，在大洋彼岸，基于PC端和Web生态的开源项目OpenClaw，以星火燎原之势，给出了这种视角的一种解法，从用户侧，为Agent真正构建生产力，提供了新的可能。

OpenClaw并不试图替代软件，而以一种“万物皆可调用”的思路，做了一件更底层的事情：在用户侧，提供一个多能力的“执行层”，将API、CLI、GUI不同类型的能力整合在一起，开源外接大模型，搭建了可插拔的能力模块，解决了长久以来，大模型只有生成能力，没有调度能力，交付能力的痛点。

这种脚手架式的思路，既不像激进的vibe coding试图重构everything，打造All in One的智能体，也不像GUI Agent试图搞垄断。他为行业的进化至少提供了两个维度的意义：

首先，它提供了一个开源的工具框架，让人/智能体可以通过API/CLI/GUI/MCP等多种接口与现有软件的核心能力体系做交互。

其次，它提供了一种进化的可能，在现有app主导（超级app主导）的数字生态中，app的封闭边界似乎开始松动，开始出现API/CLI等适配Agent的接口，同时是skill化的趋势，无论是用户自我构建的skill还是app自有能力的skill化，都在为一个全方位到来的智能体时代做着准备。

这个角度讲，软件已死的宣称并不确切，也不是啥新鲜事，只是智能体时代软件的单元形态正在加速重构，就好比微信流量生态冲击下，小程序对App进行了一轮补充。

就此，用户侧的Agent似乎已经浮现出一种可持续的框架，并且以合规、开源的方式，成为基础设施贡献者，避免了越界、垄断、直接触碰厂商的生态利益，在此可接受的范式下，大厂也开始积极布局厂商侧的Agent生态。

行动：厂商侧的双向奔赴

近2个月，厂商侧的动作，无论是开放面向智能体的API/CLI接口，还是在内部构建Agent统合调度内部能力体系，无论是主动出击还是被动响应，本质上都是在回应同一个变化：未来的软件，不只服务于人，而需要同时服务于Agent。

具体来看，厂商的Agent化呈现双线并行的特点：一方面，在Web端，美图、钉钉、飞书等厂商主动开放CLI/API接口，这些接口天然适配OpenClaw等用户侧执行层工具，让用户侧Agent能合规调用其核心能力；

另一方面，在移动端App端，超级App厂商则选择自建企业侧Agent，通过自身的服务网关、内部接口，实现App内部能力的协同调用，企微、飞书、钉钉都在加速行动。

无论是哪种方式，厂商的核心目的都是开放能力、适配Agent，而非被AI或其他工具颠覆

这种拥抱似乎呈现了一种微妙的态势。过去的软件竞争，很大程度上围绕“谁掌握入口”；而在新的结构下，另一个问题开始变得同样关键：谁的能力更容易被调用，谁的接口更容易被接入。

成网：A2A协同，形成智能体社会

不妨进一步畅想未来的智能体生态。当用户侧有了OpenClaw赋能的可执行Agent，厂商侧也完成了Agent化改造、开放了对应接口，以后让Agent去和Agent谈，就是一种必然，而Agent to Agent(A2A)之间的通讯架构，就会成为整个数字生态下一步的重要基建。

但目前来看，相对于个人端的Agent化与企业端Agent化进程，A2A互联还处于相对早期的阶段，部分工业场景协同出现，但通用A2A互联尚未发生。

在一些企业环境中，多Agent之间的协同已经可以稳定运行，因为这些环境具备清晰的权限边界和统一的数据结构。比如Palantir Foundry的A2A协同，是基于Ontology语义本体论的基础设施，实现了内部或跨系统集成，在国防、汽车制造、能源等场景中，实现了流程优化与效率提升。

但一旦放到更开放的互联网环境中，标准、权限和生态之间的复杂关系，使得这件事还很难形成统一的形态。Google正积极主导并推动跨平台的Agent标准化通信协议，试图建立一套通用的、无边界的Agent互联规则，打破不同生态、不同厂商间的Agent壁垒，但目前这类通用型A2A应用仍处于探索期，尚未形成规模化落地的成熟场景。

AI不会吞噬软件，但改变软件与主体的交互方式

回到最初的问题：AI会不会杀死软件？

如果把软件理解为一组承载业务逻辑、数据和规则的能力，那么答案其实并不复杂。AI并不会取代这些东西，它更像是在改变这些能力被调用和组合的方式，并推动整个产业推动接口生态的转型，从“面向人类的界面”，转向“面向人和Agent的复合多元接口”

在这个过程中：软件没有消失，但其“外壳”正在弱化，其“能力”正在被解耦和重组，其接口生态正在被重塑。

一个趋势可能是，当AI让技术不再是壁垒，带来的不仅是技术架构的迭代，更是对整个开发者群体、产业分工的深层解放。开发者被从“如何实现开发”的疲惫中解放出来，回到“开发什么”“什么值得开发”的终极命题。重新回归到“开发什么”“什么值得开发”的核心思考，聚焦价值创造本身。

另一个可能趋势是，一个智能体推动的更开源的数字生态，会呈现出“刺猬更刺猬，狐狸更狐狸”的格局。这是借用古希腊诗句的两种心智比喻：狐狸通晓诸事，灵活多变；刺猬只守一事，专注精深。对应到产业分工中，专注于传感器、执行器、底层软件等单点能力的开发者，将更聚焦于自身领域的技术纵深与性能突破，不必再被全栈开发与系统整合分散精力；而系统集成者则如同拥有了大量标准化的“乐高积木”，能够灵活组合各类能力模块，快速完成方案验证与场景落地。最终，专精者的深度与整合者的广度相互加持，两类创造者的价值都将被显著放大。

而软件/软件生态，不仅不会被AI吞噬，反而会在AI驱动的重构与重组中，以一种更开放、更韧性、也更贴近价值的形态重新生长。