2025年，智能体迎来爆发式落地，其中编码领域成为核心突破口。Anthropic 的 Claude Code 表现尤为突出，推动其模型市场份额于2025年初跃升至52%，正式超越OpenAI——此前该份额长期维持在25%左右，近3–6个月呈现“曲棍球棒式”增长。
这一跃迁的核心驱动力，在于 Anthropic 模型强大的代码生成与执行能力，使其迅速成为开发者首选，并向非技术人群及企业工作流持续渗透。
近期，Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 做客“AI Daily Brief”，系统阐释了“vibe coding”（氛围编程）的演进逻辑与2026年战略重点。他指出：下一次关键跃迁不在于模型是否更“聪明”，而在于更高可靠性、更自然交互，以及能稳定承接细分任务并反馈的协作能力。短期内AI尚无法接管完整工作流，但“明确边界—自主执行—闭环反馈”的人机协同模式已成主流方向。
编程领域突围，无意还是刻意为之？
主持人：Anthropic 当前被广泛视为 AI 编程领域的引领者。这一方向是初创时就明确的战略，还是在用户实践中自然演化的结果？
Mike： Anthropic 自创立起就坚信：强大AI必须具备长周期推理、Agent式规划能力，以及编写与运行代码的能力——代码不仅是开发工具，更是通用问题解决语言 [2] 。这一理念在我2024年5月加入前已确立。Claude 3 是首个引发广泛关注的里程碑，当时用户首次意识到模型可生成完整代码文件，而不仅限于函数级片段 [2] 。
随后推出的 Artifacts 功能，让用户可在聊天界面旁直接生成 React 网站等代码，首次实现“与模型协同编码”的轻量体验，无需传统IDE环境 [2] 。
给大模型“松绑”
主持人：Claude CLI（后更名为 Claude Code）是否早被预判为突破点？它如何体现 Anthropic 对模型能力演进的判断？
Mike： 2024年9月，Labs 团队内部上线了 Claude CLI。我们判断：模型能力将持续指数级提升，与其过度约束，不如赋予其更长运行时间与更模糊任务定义的空间 [3] 。到年底，它已全面取代公司内部其他编码工具。我们由此确信：软件开发范式正在发生根本性转变 [3] 。
这一思路体现为 Anthropic 的产品原则——“为指数增长而设计”：产品既要解决当下痛点，又需天然支持模型能力升级后的迭代。因此，随着模型变强，我们反而删减工具框架，而非不断堆砌 [3] 。同时发现，许多客户瓶颈不在模型本身，而在僵化的工具链——放松约束，常比增强模型更能释放潜力 [3] 。
主持人：Claude Code 的实际使用场景是否超出预期？
Mike： 远超预期。黑客马拉松中，大量项目将其作为底层引擎：处理生物信息学问题、构建SRE运维工具、辅助数据科学分析等。这促使我们将底层 SDK 更名为 Claude Agent SDK——“Code”已无法涵盖其真实角色，它正从编码工具演变为通用智能体基础平台 [3] 。
“不用它真正做点东西，很难感受到跃迁”
主持人：当前这些新工具的应用，是小众尝鲜，还是预示全新交互范式的开端？
Mike： 目前仍属早期。企业中已有非技术背景的“探索型构建者”（如市场、销售、产品人员）通过基础学习，高效调用 Claude 自动化流程、优化协作效率，但这类应用仍依赖关键个体驱动 [4] 。
当前存在两大差距：一是交互界面尚未足够自然，难以直观展现系统能力；二是模型可靠性和可预测性不足——如同一位创造力出众但偶有失误的同事，信任建立仍需过程 [4] 。
真正跃迁感源于实践：仅通过聊天感知“更聪明”或“语气更温柔”，远不如亲手完成一个项目来得深刻。例如用 Opus 在早餐间隙自动生成“秘密圣诞老人”活动方案，这种条件反射式的工具调用，需要反复构建才能形成 [4] 。
面向不同人群的提升方向
主持人：软件工程师、非技术用户、企业组织三类主体对 AI 编码的需求，是同一议题的延伸，还是本质不同的命题？
Mike： 三者差异显著。工程师乐于优化工具链、高频反馈，形成研发闭环；非技术人员则面临“复杂度天花板”——能做出前端Demo，却难进阶至数据存储、安全审查、性能优化等环节，亟需模型提供渐进式指导 [5] 。
对企业而言，“部署AI工具但未提效”是普遍落差。我们正转向更务实路径：不追求“一句话生成PPT”，而是强化前期理解与输出质量，确保首版即达可用标准，真正为用户节省时间，而非增加返工负担 [5] 。
2026 年愿景：可靠地接过你手里的活儿
主持人：2026年企业AI落地的核心目标将有何变化？
Mike： 两大转变正在发生：一是从“垂直AI功能”转向“横向智能体”落地，如文档共创、邮件撰写等陪伴式协作；二是聚焦重复性后台流程（如KYC身份验证），通过嵌入企业规范与监管要求，实现规模化AI赋能 [6] 。
更重要的是，企业正从“加AI功能”迈向“重构AI原生架构”。这需要填补连接缺口：例如优化数据标注与谱系管理，让模型真正理解业务语义；推动MCP从“检索”走向“行动”，使AI成为可参与决策、可确认建议的业务流程节点 [6] 。
2026年关键攻坚是“分布式部署能力”：将 Skill、Agent SDK、记忆模块等组件适配至企业遗留系统与合规环境（如特定AWS配置），支撑规模化生产落地 [6] 。
主持人：您如何定义2026年的AI角色？
Mike： 能可靠地接过你手里的活儿。 [6] 编码领域已出现雏形：标记Claude处理拉取请求，喝杯咖啡归来即可验收结果。2026年，我们将重点构建支撑“委派式交互”的接口体系，把软件工程中的成功经验，迁移至知识工作的自动化分工中 [6] 。