Stripe · 2025-09-04

软件复杂性的本质与偶然：AI 时代的工程变革

摘要

Cognition CEO Scott Wu 在访谈中提出了软件复杂性的核心框架：本质复杂性与偶然复杂性。本质复杂性指业务逻辑、架构设计等需要人类决策的核心问题；偶然复杂性则是代码规范、环境配置等技术实现细节。他认为，AI 工具如 Devin 能够大幅削减偶然复杂性，让工程师从 80%~~90% 的重复性工作中解放出来，实现 8~~15 倍的效率提升。

内容框架与概述

访谈围绕软件复杂性的双重展开。Scott 首先明确区分了本质复杂性与偶然复杂性：前者关乎"做什么"的战略决策，如系统架构、业务逻辑处理、特殊场景应对；后者涉及"怎么做"的技术实现，如代码规范、环境配置、兼容性处理。

他强调，传统软件工程中存在一个悖论：工程师的核心价值在于决策（本质复杂性），却花费 80%90% 的时间在执行（偶然复杂性）。AI 工具的介入正在打破这一困局。Scott 以 Cognition 的 Devin 为例，展示了 AI 代理在代码迁移、版本升级、批量重构等场景下的实战表现——企业客户获得 815 倍效率提升。

未来工作模式将呈现"同步+异步"混合特征。同步部分，工程师在 IDE 中直接参与高层决策、架构设计、关键逻辑制定；异步部分，AI 代理根据人类指令自动完成具体实现、测试、文档等工作。Scott 预测，工程师的核心能力将从"记忆细节、语法"转向"高层决策、产品理解、架构设计"。

核心概念及解读

本质复杂性（Essential Complexity）：软件开发的战略层面，指必须由人类工程师做出的核心决策，包括系统架构设计、业务逻辑处理、特殊场景应对（如余额为负时的处理方式）。Scott 认为，“软件工程师的本质就是在代码的语境下解决问题，做出各种决策”，这部分工作是 AI 无法替代的人类价值。

偶然复杂性（Accidental Complexity）：软件开发的战术层面，指为实现和维护软件而产生的额外工作，包括代码规范、环境配置、兼容性处理等。Scott 指出，这部分工作占据工程师 80%~90% 的时间，但并不创造直接价值，正是 AI 工具应该自动化的领域。

同步+异步混合模式：未来人机协作的工作范式。同步部分指工程师直接参与的高层决策、架构设计、关键逻辑制定；异步部分指 AI 代理自动完成的具体实现、测试、文档等工作。Scott 强调，“任何需要你参与的环节你都同步介入，纯执行的部分则可以异步交给 AI”。