AI Agent全面融入软件研发，深刻颠覆传统开源协作逻辑与人才评价标准，产业与高校都面临全新挑战。在此背景下，2026开放原子开源生态大会“校源行开放会客厅：AI Agent时代的开源人才培养”专场活动在北京成功举办。活动汇聚来自开放原子开源基金会旗下开源欧拉、openKylin、KWDB、旋武社区，字节跳动DeerFlow社区，LFAI&Data基金会，华东师范大学、南京大学、华中科技大学等高等学府的专家学者，以及华为、阿里云、腾讯云等企业技术专家，通过两场深度圆桌对话，共同探索AI时代开源协作和人才培养模式变化。

论坛出品人、华东师范大学数据科学与工程学院教授王伟指出，AI Agent正在重塑开源协作模式，也给高校带来新的挑战：学生使用AI参与开源贡献后，教师如何判断其真实能力，课程体系与评价体系如何适应新的技术环境，都是亟须回答的问题。论坛希望联动学术界和产业界，共同为AI时代的开源人才培养寻找答案。

本次活动共设两场深度圆桌对话，探讨AI时代开源人才培养的新路径。第一场圆桌对话探讨“AI如何改变开源协作模式”，第二场圆桌对话则聚焦“AI如何改变开源人才培养体系”。

在华为AI开源生态总监、LFAI&Data基金会董事会主席黄之鹏主持下，开源欧拉AI工作组成员何守成、DeerFlow核心贡献者姜宁、阿里巴巴开源委员会副主席、阿里云资深技术专家陈绪、开放原子旋武开源社区执行总监马全一，围绕AI对开源协作的结构性影响展开讨论。

经典开源模式正在遭受冲击，现场嘉宾也呈现出不同观点。马全一率先抛出尖锐判断，认为经典开源模式已经发生根本变化。在他看来，开源核心在于“代码、人、交流”三要素，而当前大量代码由AI生成，开发者之间的真实交流正在减少，“原来的开源时代已经落幕”。他分享旋武社区实习经历时提到，80多名学生中90%以上用AI生成代码，甚至有学生拿奖金购买Token（词元）。但对于新的协作模式应走向何方，他坦承尚无答案。

陈绪则持更为乐观的态度。拥有多年开源实践经验的他坚信“开源大概率会比AI走得更远”，他认为，AI生成代码后，人并未消失——“你给AI制定规则让它照做，中间人的参与是很多的”。他观察到“一个人就是一个团队”的组织变迁，但同时强调，代码提交的责任制仍然不可回避。展望2030年，他给出的判断是：“不开源无AI，无AI无开源”。

AI生成代码大量涌入社区，也带来了治理挑战与评价困境。姜宁分享了DeerFlow从字节跳动孵化后在GitHub上受到广泛关注的经历。据他回忆，社区一度涌入大量提交PR的参与者，PR审核压力快速增加。他感慨道：“以前做开源项目，求爷爷告奶奶花一两年才发展一两个开发者；现在不缺自己带Token来做贡献的同学。”

何守成则从openEuler角度指出，AI开源大赛中也出现了PR评价困境。他表示，关键指标中混杂了大量“灌水”贡献，质量参差不齐。他同时观察到两类人才分化：一类是编码能力强但沟通协作弱，容易被弱化为“代码搬运工”；另一类是技术基础偏弱但产品落地能力强，长期架构能力可能存在不足。何守成进一步指出，从“英雄模式”升级到“许愿式开发”后，代码不再是唯一核心，想法和架构设计变得更加关键；但如果代码都通过AI生成，底层架构能力也可能被弱化。

社区运营需要探索新方向，规则、信任与“有人味”的协作缺一不可。姜宁认为AI写代码的趋势不可避免，但希望参与者在提交PR时主动声明AI使用情况，以此建立人与人之间的信任关系。他强调，“有人味”的东西在开源圈仍难替代。每周腾讯会议、带徒弟、面对面技能交流，这些都是AI难以完全替代的协作方式。

何守成在回应黄之鹏追问时表示，openEuler正探讨Agent时代的新价值，未来方向是让Agent更加高效、安全地运行。黄之鹏提出的尖锐问题——头部社区是否会走向小圈精英化，大量的开发交给Agent后，传统的社区贡献者如何参与——引发了全场对开源治理的深层思考。

嘉宾们普遍认为，AI Agent正在嵌入开源协作的各个环节，社区需要重新思考治理结构。大家形成一致共识：AI Agent不会简单取代开发者，而是推动开发者从“写代码”转变为系统级工程师；同时，评价体系亟须从单一PR数量，转向更加多维的质量评估。

在王伟的主持下，腾讯云开源专家耿航、南京大学刘佳玮、openKylin生态合作负责人马发俊、KWDB社区负责人郭旭东、华中科技大学网络空间安全学院副教授慕冬亮，从社区、高校、企业三个视角，探讨AI时代开发者能力模型的重塑。

AI时代的能力模型正在重构，从“写代码”转向“定义问题、指挥AI”。耿航指出，AI是“放大器”，但基础能力仍然要打扎实。在他看来，技术平权使更多人都能成为builder，但不仅要有想法，还要有行动。马发俊则认为，AI目前更多解决的是0到1的问题，尚处于初级阶段，真正扎实的能力仍是“海平面下的冰山”。

郭旭东提出了具有警示意义的分层观察，他发现，使用AI完成作业当然可以实现，但很多人“整个项目就两个代码文件，没有任何设计和优化，止步于此”。他进一步指出，顶尖大厂对员工基础能力仍有较高要求，初级工程师的门槛会更高，厉害的人会越来越厉害，而能力不足的人未来可能面临更大挑战。慕冬亮则从企业用人视角，将学生能力分为不同层级。他观察到，企业真正需要的是对Agent有理解、能把公司业务“运用进去”的人才。

评价机制必须从结果导向转向过程与能力导向。刘佳玮分享了“全国首届智能算子测试大赛”的经验。据她介绍，在AI工具的辅助下绝大多数参赛作品均可编译、可运行，但在复杂问题分析、测试设计和结果验证等环节，具有长期算子测试研究积累的参赛者往往表现更为突出。在她看来，洞察问题以及审查、验证AI生成代码的能力，是学生培养中值得重点关注的方向，据此她提出“开源作品集”的想法，鼓励学生积极参与开源项目并作出有价值的贡献，在社区互动等方面形成可记录、可量化评价的实践成果，逐步构建个人作品集，作为个人能力的补充佐证。

慕冬亮则指出，当前评价体系已经处在“重构边缘”，“模型之上”人的知识和能力差异，应成为评价体系中非常重要的一环。马发俊分享了openKylin与高校的合作实践。据他介绍，有高校老师以学生在安全方向上的贡献替代考试，其中最高层级是漏洞挖掘与修复，并已连续坚持4个学期。郭旭东则提出了一个有趣设想：考试时要求学生在两个小时内用AI Agent完成项目，评价标准不仅看质量，还要看谁用的Token更少。

开源社区作为连接课堂与职场的真实练兵场，重要性只增不减。郭旭东认为，开源社区是高校学生进入职场前的重要练兵场，很多成熟开源社区的PR Review要求高于不少企业。学生在社区中先用AI生成代码，再经历严格审查，无形中锻炼了工程能力。慕冬亮则认为，课堂与真实需求之间存在比较大差距，而开源社区提供了真实需求和真实场景。马发俊表示有影响力的开源社区多由产业机构主导，其发展需求直接源自产业一线的真实痛点。深度参与社区贡献，不仅是提升个人技术能力的关键途径，更是拓宽行业视野、把握技术演进脉搏的宝贵实践。刘佳玮表示，需要更准确地判断有效贡献，引导学生从个人私有资源转向社区公共资源，避免无限消耗公共资源。耿航预测，未来学生带着项目找工作将成为趋势。

现场嘉宾达成共识：AI时代的人才培养不能只停留在课堂和考试中，更要通过开放真实场景、共建实践平台，强化过程评价，共同培养适应未来产业需求的下一代开源人才。

从AI对开源协作模式的重塑，到高校人才培养体系的路径变革，本次“校源行开放会客厅：AI Agent时代的开源人才培养论坛”为AI时代的开源协作模式与开源人才培养模式做出了有意义的探索，也进一步彰显了开放原子开源基金会在连接高校、企业与社区中的桥梁作用。