AI Agents 是下一个 Microservices 吗？重新思考 2026 年的软件边界

Source: Dev.to

微服务革命：快速回顾

微服务解决了一个大问题：在不让团队相互绊倒的情况下扩展复杂应用。每个服务拥有特定领域（例如，计费、认证），并通过 API 进行通信。这带来了：

• 更好的故障隔离
• 独立的扩展能力
• 更容易的 CI/CD pipelines
• 多语言编程的灵活性

然而，微服务仍然需要人工主导的架构、详细的契约、部署编排以及持续的维护。

进入 AI 代理：堆栈内部的自治

AI 代理与微服务根本不同。它们不是等待被调用的无状态函数，而是拥有目标、上下文和决策逻辑的实体。它们可以：

• 观察环境（日志、用户操作、事件）
• 跨系统规划并执行任务
• 从反馈或新数据中学习
• 与其他代理协同工作

在企业工作流中，我们已经看到 AI 代理的应用：

• 监控进入的支持工单并建议回复
• 在 CRM 平台中生成并进行 A/B 测试的邮件活动
• 在物流流程中触发异常处理
• 基于政策学习在 ERP 系统中预批准费用

这不仅是被动的代码——它是主动的软件。

AI 代理如何重塑软件边界

在微服务世界，边界是手动定义的：Service A 处理发票，Service B 处理客户资料。在代理化的世界里，这些边界变得模糊且流动。

Agents may:

• 跨越多个微服务完成任务
• 以原开发者未预料的方式复用 API
• 基于共享目标而非固定端点与其他代理协作

本质上，软件变得更以目标为导向，且不再受接口的限制。

AI 代理为定制软件开发服务带来的好处

1. 任务级抽象 – 与其围绕端点构建流程，开发者可以设计诸如“解决此客户投诉”等任务。代理决定所需的流程。
2. 更快的适应性 – 代理可以重新训练或调整策略，而无需重新部署整个服务，提高敏捷性。
3. 低代码赋能 – 业务用户通过提示或可视化构建器定义工作流或目标，使自动化变得易于使用。
4. 动态扩展 – 与静态服务不同，代理可以根据需要自行克隆或重新分配任务。

工作流优化：代理实时识别系统间的低效并提出改进建议。

挑战：并非一帆风顺

1. 可观测性 – 当 AI 代理自行决定工作流时，如何调试其异常行为？
2. 安全性 – 必须对代理进行治理、沙箱化和审计，以避免意外行为。
3. 测试 – 当逻辑是自发出现时，传统的单元/集成测试会失效。
4. 信任 – 业务领袖需要保证；代理必须可预测、可解释且可审计。

那么，它们是下一个微服务吗？

是——也不是。

像微服务一样，AI 代理提供了一种分解复杂性的全新方式。但它们不是通过功能划分系统，而是抽象意图和自主性。它们不仅是更小的服务——它们是智能工作者。

在不久的将来，我们可能会看到两者融合的系统：

• 微服务提供可靠、可测试的 API。
• AI 代理编排工作流，适应上下文，并个性化响应。

它们共同构建了分层智能架构，其中服务保持为稳定的基础设施，代理则提供动态的类人适应能力。

结论

在2026年，开发者不再仅仅是编写代码——他们在培训团队成员。AI 代理代表了一种不仅在架构上而且在哲学上的转变：从代码即指令到软件即同事。

对于提供定制软件开发服务的公司而言，这是一次创新的机会——构建更智能的系统，能够思考、适应并提供更大的价值。AI 代理可能不会完全取代微服务，但它们正在重新定义我们如何构建和演进企业级解决方案。