GitHub Copilot 与 AI 智能体通过三步框架，让不懂 COBOL 的开发者也能安全高效地现代化遗产系统，实现人机协作的智能迁移。
2025年了，全球每天还有数以亿计的ATM交易，靠的竟是一门比互联网还老的编程语言？没错，就是COBOL——这门诞生于1960年的语言，如今依然在银行、保险、政府系统里默默运转。全球现存超过2000亿行COBOL代码，但会写COBOL的人却越来越少，很多老程序员已经退休，新程序员连见都没见过。这就像一座金矿，却没人会挖。
但别慌！现在，GitHub Copilot 和 AI 智能体正在联手拯救这些“数字化石”。它们不是取代人类，而是放大人类的能力——让不懂COBOL的现代开发者也能读懂、重构甚至迁移这些老系统。今天我们就来聊聊，这场由AI驱动的“遗产拯救行动”到底是怎么玩的。
先说说背后的关键人物。本文核心故事来自 Julia Kordick，她是微软全球黑带专家（Global Black Belt），专门帮大型企业解决最棘手的技术难题。有意思的是，Julia 本人根本不会写 COBOL。但她用 AI 搭建了一套智能迁移框架，成功把 COBOL 系统一步步转成现代 Java 代码。她的秘诀是什么？不是自己学 COBOL，而是让 AI 当“翻译官”，让老专家当“顾问”，自己专注设计智能流程。这种“人机协作”模式，正是新时代遗产现代化的核心逻辑。
再来看文章作者 Andrea Griffiths。她是 GitHub 的高级开发者倡导者，有十多年开发者工具经验。更特别的是，她曾服役于美军，后来转行做软件开发，还干过建筑项目管理。这种跨界背景让她特别擅长把复杂技术讲得通俗易懂。她住在佛罗里达，有两个儿子和两只狗，活跃于开源社区，推特账号是 @alacolombiadev。她写这篇文章，就是想告诉全世界：别怕老系统，AI 已经给你配好铲子了。
那具体怎么干？Julia 和她的团队总结出一套三步走的 AI 遗产现代化框架，这套方法不仅适用于 COBOL，还能迁移到其他老旧系统。
第一步叫“代码准备”——相当于给老代码做考古挖掘。很多公司根本不知道自己的 COBOL 程序到底在干什么，只知道它“能跑”。这时候，GitHub Copilot 就像一个智能考古学家：它能自动分析代码结构，提取业务逻辑，识别调用链，清理无用注释，甚至生成 Markdown 文档供人类审查。比如，它会告诉你：“这个文件负责客户账户验证，会检查余额、防止透支，并生成审计日志。” 但记住，AI 再聪明也得靠人把关——业务上下文只有老专家才懂。
第二步是“内容增强”——让代码更容易被 AI 理解。COBOL 虽然老，但结构极其规范：IDENTIFICATION DIVISION（程序标识）、ENVIRONMENT DIVISION（环境配置）、DATA DIVISION（数据定义）、PROCEDURE DIVISION（业务逻辑）。这种“刻板”反而是优势！你可以直接让 Copilot 帮你拆解：“请列出 DATA DIVISION 中所有数据结构及其用途”“请用自然语言解释 PROCEDURE DIVISION 的主流程”。更妙的是，COBOL 语句本身就接近英文，比如 “ADD TOTAL-SALES TO ANNUAL-REVENUE”，几乎不用翻译。把这些分析结果存成 Markdown，就变成了 AI 后续工作的“知识库”。
第三步才是重头戏：“自动化智能体协作”。这时候，你不再只是和 Copilot 聊天，而是搭建一条 AI 生产线。Julia 团队用微软的 Semantic Kernel 框架，设计了多个专业智能体：COBOL 分析智能体负责解读代码，依赖映射智能体绘制调用关系图，Java 转换智能体生成 Quarkus 框架代码，测试生成智能体确保逻辑不变……它们像流水线工人一样接力作业。比如，一个智能体读 COBOL 文件，另一个追踪 CALL 语句，第三个自动生成 Mermaid 流程图——整个系统架构瞬间可视化。这种“多智能体协同”模式，远比单次 AI 调用强大得多。
当然，Julia 也泼了冷水：别信那些“一键迁移”的鬼话。现实是，每个 COBOL 系统都独一无二，AI 不能完全替代人，全自动化至少还要五年。但好消息是，你现在就能取得实质性进展。她和团队已把整套框架开源在 GitHub，项目名叫 “Legacy-Modernization-Agents”。你只需要配置 Azure OpenAI（或本地模型），运行一个叫 doctor.sh 的脚本，就能自动分析、转换、生成报告。整个过程透明可控，每一步都有人工审核点，还能追踪 AI 调用成本——通常每千行代码只要几美元。
这背后其实是商业模式的颠覆。过去，企业请咨询公司花五年时间手动迁移，结果拿到一堆没人能维护的“僵尸代码”。现在，用 AI 工具，企业自己掌控全过程：既保留核心业务逻辑，又产出可读、可维护的现代代码。正如 Julia 所说：“客户再也不想把全部知识产权100%交给外部伙伴了，他们要自己掌控。”
那作为普通开发者，该怎么开始？很简单：从小处着手。找一个不到5000行的老系统（甚至半年前写的“祖传代码”也算），用 Copilot 分析一个文件，生成文档，和团队讨论。同时，试试 Azure 的开源框架，练练提示词工程——比如问：“请用简单语言解释这段 COBOL 的业务目的。” 慢慢地，你就会发现：大多数 COBOL 程序其实只是简单的增删改查（CRUD），根本不需要主机构架的复杂性，完全可以用轻量级云原生方案替代。
最后划重点：AI 不是取代开发者，而是让你的专长被放大。老专家懂业务，新开发者懂架构，AI 懂模式识别——三者结合，遗产现代化就从“不可能任务”变成“可执行项目”。
现在就是最好的时机。十年前没做，今天别再等。65岁的 COBOL 都能焕发新生，你的代码凭什么不能？
极客辣评：
COBOL是非常简单的英语。这就是它的全部意义，英语，词汇、语法和句法都非常有限。
Cobol已经有66年的历史了，大多数学校几十年前就停止了它的教学。 但美国银行代码仍然支持：
- 43%的银行系统
- 95%的自动取款机
- 80%的个人信用卡
-超过3万亿美元的日常交易
摩根士丹利实际上开发了一个内部AI编码工具，以帮助将旧的Cobol代码重写成简单的英语。它已经审查了900万行代码，并节省了28万小时的开发时间。