AI编程一年半后，我彻底放下了被取代的焦虑

我是RustPBX的创始人，为了用纯Rust打造一款高性能、高安全性的SIP PBX系统，过去一年半我深度使用了多款AI模型：Gemini、GLM、MiniMax、Kimi、Deepseek，完成了大量项目开发：

https://github.com/restsend/rustpbx欢迎Star

开发PBX的前提是拥有自己的协议栈，因此首先着手构建rsipstack（RFC3261标准实现）。rsipstack几乎全是手工编码，当时的AI仅能充当代码辅助工具。对于AI独立设计完整协议栈，我缺乏信心，于是耗时20天手动完成了sipstack的编写。

这段经历令人愉悦，毕竟下定决心重构SipStack需要极大勇气，对RFC理解不到位可能带来严重后果。得益于开源模式，获得了社区诸多反馈，首月便有人尝试使用，截至2026年7月已相当稳定，成为Rust生态中最可靠的SIP协议栈库。

完成sipstack后着手开发RustPBX，产品架构曾走过弯路，率先构建了ASR/LLM/TTS能力，形成一个完整的三段式VoiceAgent方案。

在VAD、降噪及VoiceAgent上投入半年时光，实现了AI接听与拨打电话功能，期间凭借该框架承接了大型外包项目，让团队得以存活。

逐步将SIP PBX与Voice Agent融合时才意识到二者本质不同：一个是Server，一个是Agent。后来果断决策进行拆分，将Voice Agent剥离为Active-call。

RustPBX重新聚焦专业PBX领域：路由、分机、录音、WebRTC网关。

不少人表示不解，AI时代不做热门Voice Agent，为何执着于传统PBX？FreeSwitch、Asterisk难道非要用RustPBX取代不可？

实际上在开发Active-Call时就已发现，单次通话费用中ASR/TTS/LLM占据了80%，线路收益仅占20%，意味着VoiceAgent框架本身价值有限，真正值钱的是ASR/TTS/LLM。

规模再大若商业模式不成立，对小团队而言，及时找到适配自身的盈利模式更为关键。

回归专业PBX后，目标定为全项目Rust构建，此时必须跨越若干关键FFI库。

这一阶段开始全面引入AI实现方案，于是完全借助AI（主要为Gemini）完成了：

Opushttps://github.com/restsend/opus-rs

G729https://github.com/restsend/g729-sys

用AI重写C代码的过程充满乐趣，逐个函数调试，以已知输出结果修正代码，这与模型训练的反向传播如出一辙。

随后着手性能优化，WebRTC.rs基于Pion重写，不支持RTP，因此计划将RTP/SRTP/WebRTC整合为统一API，毕竟在SIP领域RTP/SRTP仍为主流。

立即行动，用AI重写WebRTC实现，随后开启漫长的替代过程，线上也出现了不少BUG。优势在于Fax/RTP/SRTP/WebRTC统一为一套API，性能更优，各类hack也能随心所欲地调整。

此外，PBX有个常被忽视却严重影响性能的关键点：录音。

为优化录音性能，设计了SipFlow采集策略，分两步推进：先用Sqlite实现简易KV存储验证架构可行性，随后预留LSM方案。

2026年6月起着手开发全新KV引擎替代Sqlite，即现在的：

https://github.com/restsend/flowdb

性能超越rocksdb，内置二级索引，直接提供node的indexeddb接口，兼具超高性能与易用性。

进而支持集群录制、TTL机制，实现分布式高性能音频录制，支持按天归档与定期清理，满足合规要求。

RustPBX从设计之初便采用社区+商业双轨模式，因此规划了模块化方案，部分模块商业化，核心部分全部开源。最基础的SIP、路由、录音等能力均免费开放，商业模块均基于这些插件二次开发。

首个商业模块为VOIP Wholesale（VOIP话务批发），这在业内属小众功能，本质是集采与批发的结合，为企业提供电话线路。

该市场虽小，但对性能和兼容性要求极高，恰好适合验证RustPBX的二次扩展能力。

约一个月完成话批模块开发，性能超出预期，单核加录音可达800路，单机轻松支持万级并发，且因编解码均采用Rust编写，性能不逊于C语言版本。

这是RustPBX首个商业化模块，上线首月即获得商业客户。

当然RustPBX更重要的集群、呼叫中心能力也由商业模块支撑，众多开发者基于RustPBX进行二次开发。

与FreeSwitch、Asterisk的二次开发不同，后者需要编写C模块，而RustPBX的扩展基本通过HTTP/Webhook实现，以微服务方式扩展也是RustPBX的架构原则。

毕竟不能要求所有开发者精通Rust，交付商业模块时也无法要求客户写Rust，通过HTTP对接现有系统才是最简洁可行的方案。

过去一年，RustPBX的代码基本由AI完成，AI助力我们实现了超预期目标，全部代码Rust编写，性能更优，维护性并非重点，反正由AI负责维护。

也曾迷茫过，AI如此强大，特别是近期目睹诸多与RustPBX类似的项目，一周时间完全重写asterisk、Opus等量级项目，似乎RustPBX的壁垒尚未建立，竞争对手已纷纷涌现。

这种情况难以避免，但发现同期出现的众多VibeCoding项目，许多已停止维护。

或许它们纯靠兴趣驱动，完全依赖AI，项目做得大而全、拆分过细。

相较之下，RustPBX虽同样由AI编写，但代码更为紧凑，商业目标清晰明确，不止步于实现层面，而是具备明确的商业能力导向。

经过AI编码实践，AI能缩短团队达成目标的时间，但商业化环节AI仍无法取代。

AI编码是极为得力的工具，坚持商业化目标优先，以AI加速研发交付效率，不必再担忧被AI替代。