现在编程语言似乎都得给自然语言+AI让让道！最近，关于AI Agent项目究竟该用哪种编程语言，技术圈又吵起来了。
争论~AI产品要不要用Python
有人坚持Python生态成熟，有人力挺TypeScript开发方便，Java拥护者也有自己的理由。
可争论半天，问题又回到了原点，究竟什么才是最好的编程语言？
我倒觉得，大家可能忽略了一个意想不到的选手，中文。
先别急着反驳。
这里说的中文，当然指通过中文向AI表达开发需求，再由AI生成代码的方式。
要理解其中的变化，得先弄清楚LLM。
LLM就是大语言模型，它通过大量文本和代码训练，能够理解人的要求，并生成相应内容。
仅供参考
大语言模型（LLM）的3个核心运作阶段：：
1. 预训练（数据学习）
- 做法：输入海量的文本数据（如网页、书籍、新闻等）。
- 目的：通过预测下一个词的出现概率，掌握语言语法、词汇关联和基础知识。
2. 微调（指令对齐）
- 做法：使用高质量的问答对和人类评价标准进行训练。
- 目的：规范模型的输出质量，使其遵循用户指令、保持礼貌并减少错误表达。
3. 推理（文本生成）
- 做法：接收用户输入的提示词（Prompt）。
- 目的：根据已掌握的概率模型，逐字计算并实时拼接出最符合上下文逻辑的完整回答。
首先，西方语言（如英文）是拼音文字，靠空格分词，词根词缀变化多端。
而中文是一种极度依赖语境和概率的高维语言。
从中文的角度来看，LLM 的本质就是接龙，加上本身中文具有极高的信息密度。在表达同等复杂的业务逻辑或系统设计时，中文占用的“信息空间”更小、语义密度更高。
其次，语法结构天然契合 AI 提示词（Prompt），无需纠结于英文命令里死板的词汇搭配与句型结构。
会描述中文需求的人，就可以借助任一AI Agent生成页面、代码和数据库结构等完整的软件，或者可以说作品。
但麻烦也随之出现。
AI经常添加多余的异常处理，修改一个功能可能影响其他模块。需求越复杂，代码维护和验证的难度就越高。
所以特别是面向企业级的编程开发还有一个关键问题，AI理解了需求，谁来保证业务规则能够持续执行？
其实，企业软件开发早就在探索如何让业务人员直接参与系统建设。像云表eversheet就把原本需要编写代码的业务规则，搬进了全中文可视化界面。
与WorkBuddy打通
业务人员通过云表无代码、画表格开发，就能配置数据结构、业务公式、审批流程和权限规则，搭建ERP、MES等企业级定制化管理系统。
关键还在于业务模型的沉淀。这些规则可以保存在云表eversheet模板中，形成结构化、可执行的业务模型，从而让企业业务模型成为 AI 时代的核心资产。
通过eversheet自身灵活的接口与权限控制，两者就有机会形成协作。
当然，中文也有局限。描述含糊、条件遗漏、逻辑冲突，都可能导致AI生成错误结果。
Python、Java等语言仍然承担程序运行和系统集成任务，短期内谈不上被中文淘汰。
但编程语言的价值，已经出现了新的讨论角度。
中文会成为AI时代最大的赢家吗？值得期待。
未来编程语言排行榜上，Python或许依旧领先。但决定一个人能否参与软件开发的条件，正在发生变化。
如果只会Excel的人，也能用中文指挥AI开发软件，你还愿意花几年时间，从头学习Python吗？
文 | eamon
