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在软件开发行业，人工智能编程正引发一场深刻的变革。通过对顶级风险投资公司Bessemer观点的分析，本文探讨了人工智能编程的五个主要投资主题，包括生产力提升、软件开发的民主化、下一代AI原生开发工具、上下文工程以及专为AI服务的开发工具。
人工智能编程已经成为所有投资者的共识。
在2021年6月，GitHub Copilot的预览版发布，比ChatGPT引发的热潮早了五个月。那时，软件开发的3.0时代悄然来临，却鲜有人察觉。
在这个新纪元，自然语言已经取代传统编程语法，成为主要的编程接口。AI代理的角色也在悄然变化，它们不再仅仅是开发者的辅助工具，而是逐渐成为开发者本身的延伸。
这一趋势如今愈加显著。预计到2024年，GitHub的年收入将达到20亿美元，其中超过40%的增长将源自Copilot。这只是整个趋势的一角。已初步显现出，到2030年，AI将负责超过95%的代码编写，而在一些快速增长的公司中，这一未来已经显露出迹象。
资本市场对此反应迅速，数十亿美元的资金涌向AI驱动的开发工具领域，包括代码生成、自动调试、团队协作及上线部署等多个环节。一系列重磅收购正在重塑市场竞争格局，而这仅仅是个开始。
AI编程为何如此独特？原因显而易见：代码逻辑严密、结构清晰、语法规则明确，加上几十年积累的开源数据和成熟的质量评估体系，使软件开发成为最适合AI应用的场景。
今天的焦点或许仍集中在AI如何提升工作效率、缩短调试或上线时间，但这只是开端。AI的力量正在孕育一种全新的开发范式——软件开发不再是对现有流程的简单增强，而是在演化出一种“物种级别”的变化。
最近，国外顶级风险投资公司Bessemer对AI编程行业的五个关键投资主题进行了梳理：AI生产力工具、软件开发的民主化、下一代AI原生开发工具、上下文工程以及服务于AI的开发工具。
接下来，让我们从Bessemer的视角出发，深入探讨AI编程的未来图景。
01 AI驱动的生产力提升
借助AI提升开发者生产力的愿景，正逐步变为现实。以往那些让开发者疲惫不堪的“苦差事”——无休止的调试、代码审查、环境配置、事件响应，以及繁琐的低级修复，如今都可以交由人工智能来处理。开发者终于能够将宝贵的时间和精力投入到更具价值的工作之中。
这一转变意义深远。维护、测试和文档编写等耗时任务，曾占据工程师大部分的精力，而现在，AI会先行处理这些流程，并将优化后的结果交给人工确认。工程师得以重新关注于真正重要的领域：架构设计、创造性的问题解决，以及推动业务进展的关键功能开发。
提升的幅度令人瞩目。平均恢复时间从几天缩短到几分钟，版本变更的前置时间被大幅压缩，新员工的上手周期也从几个月缩短至几天。这种改进不是简单的线性优化，而是数量级的飞跃。它正在根本上重塑小型团队的能力边界，使他们能够承担过去只有大公司才能完成的任务。
02 软件开发的民主化
大型模型和一系列新兴工具正在重新定义软件开发的权力结构。
这些工具打破了以往专业开发者与普通人之间的技术壁垒。英语正在成为新的“编程语言”。借助快速成型的平台，用户无需熟悉语法或框架，只需用自然语言描述需求，甚至上传设计稿，就能生成可用的应用程序。
这意味着，软件创新的关键不再是记住框架或语法，而是创造力、领域经验和产品的审美。未来最优秀的医疗应用，或许来源于一位熟悉患者流程的医生，而非一位掌握React模式的工程师。
与此同时，代理工程的兴起正在推动我们迈向一个更加自主的时代。AI代理不仅仅是辅助，它们能够独立执行任务：管理复杂的工作流、协调部署，甚至在无人监督的情况下识别和解决错误。曾经需要人工参与的环节，正在逐步交由自主系统来完成。
降低技术门槛与提升AI的自主性，这两种技术力量正在共同重塑软件的创造方式。开发者的定义被重新界定：任何能够表达愿景并善用AI工具的人，都可能成为新的开发者。因此，软件创新的边界被大幅拓宽，软件创造正在向整个社会普及。
03 AI原生的下一代开发工具
正如软件2.0通过关键基础设施推动Web开发的普及，比如Auth0简化身份认证，Stripe处理支付，Twilio简化短信集成，现在我们正在见证AI原生开发基础层的逐渐形成。
这一堆栈的核心组件正在不断涌现：
- 内存与上下文管理：过去，开发者需要自己搭建复杂的数据库和检索系统，以让模型“记住”上下文。如今，凭借Mem0、Zep、Subconscious等“内存即服务”工具，AI如同被赋予了随时可用的记忆模块，能够保存对话、用户偏好和长期学习，这对需要多轮交互的应用至关重要。
- AI原生框架：过去在编写多步骤逻辑时，开发者必须自行处理各种细节，比如重试机制、令牌管理和代理调度。现在，借助LangChain、LlamaIndex、DSPy和Crew等框架，开发者可以专注于业务逻辑，而将繁琐的底层工作交给框架处理，正如React改变了前端开发一样。
- 运行时与部署基础设施：在开发AI应用时，许多团队面临算力不足和部署困难的问题。Modal、fal、Replicate和Fireworks等平台为开发者提供了一套“现成的厨房”，无需自行购买GPU、搭建环境或解决冷启动问题，只需编写一个函数调用，便可轻松运行，省去繁琐的运维工作。
软件2.0的关键优势在于快速试错和即时反馈。例如，LaunchDarkly使团队能够每天上线新功能，先在1%的用户中测试，如果出现问题则立即回滚，将原本几个月的学习周期缩短至几个小时。
AI原生工具也在朝这个方向发展，然而它们面临更高的挑战。除了要验证“功能能否使用”，还需确认“AI的输出是否准确、安全且对用户有益”。
因此，一个新的评估与可视化生态正在逐步形成：
- 提示的版本控制：像Honeyhive、PromptLayer这样的工具，让提示词可以执行A/B测试，类似于网站测试不同按钮的效果。若效果变差，则能够自动切换回去。
- 持续评估：像Bigspin.ai这样的平台，不仅在上线前进行测试，还能在实际使用中结合标准数据和用户反馈，随时监控AI的表现。
- 语义级指标：不再仅仅关注“点击率”等表面数据，而是评估AI的回答是否有用、是否准确。例如，使用LLM-as-judge或“判断实验室”对结果进行评分。
未来的真正赢家将把AI开发从“上线后期望不出错”转变为一个可控、可观察和数据驱动的过程。因为大型模型的输出本身就存在不确定性，平台必须确保开发与生产之间的无缝衔接，提示词与模型能够随时替换，并且在一个功能优化时，第一时间发现其他功能是否受到影响。
更为重要的是，人机反馈需能够迅速扩展：将疑难情况交给专家判断，再将结果反馈给系统，以改进自动化评估，形成一个持续提升准确率的“飞轮”。尽管我们仍处于早期阶段，但这一切正在逐步成型。正如软件2.0带来了开发速度的飞跃，这一轮浪潮将不仅加快迭代速度，还将从根本上改变软件的思考和推理方式。
04 上下文工程
如果MCP（模型上下文协议）成为标准，AI应用和软件开发的格局将会发生巨大的变化。
05 服务于AI的开发者工具上下文不再是孤立的存在，而是可以灵活组合和移动，犹如“数据”在不同系统间的自由流动。这将催生一个崭新的领域——上下文工程，类似于当年数据工程在数据库领域的演变，逐渐形成独立的专业方向。
企业将加大投入，构建与上下文相关的工具和流程，以确保传递给模型的信息准确、新鲜且可靠。即使是微小的上下文差异，也可能显著提升模型的表现。能够高效整合内外部信息，形成“高质量上下文”的团队，将因此拥有竞争优势。
与此同时，以业务为中心的新型MCP工具也将不断涌现。这些工具不再局限于集成开发环境（IDE），而是直接融入企业日常工作流，具备上下文管理功能：能够自动调整上下文的大小，关键操作会留下审计记录，并根据任务需要动态扩展或缩减上下文。
从长远来看，MCP的普及将使上下文工程逐渐走入前台，成为产品设计的核心组成部分。企业之间的竞争不仅在于数据的量或模型的强度，更在于谁能够提供更清晰、更丰富、更实用的上下文。掌握这一能力的公司，将重新塑造竞争格局。
随着AI代理在开发流程中承担的角色越来越多，“开发者工具的用户”这一概念也在经历根本性的变化。AI不再仅仅是程序员的助手，而是能够独立编写、修改、测试和发布软件的开发者。
这一变化标志着我们进入了一个新阶段：开发工具不仅要提升人类开发者的体验（DX），还要为AI代理提供优质的“代理体验”（AX）。由于AI与人类对界面的理解存在差异，因此工具需要重新设计，以便让代理更快、更清晰地解析和操作。新的形态也随之而来：专为代理设计的浏览器、代理间的协作平台、能够自主执行任务的接口，以及更适合机器读取的文档。
同时，文档和身份验证等功能也在不断改进，以便更方便AI进行使用。未来最出色的开发工具，不仅能够帮助人类程序员提升工作效率，还将支持AI与人类的协作，甚至在某些场景下完全由AI独立运行。
本文由人人都是产品经理作者【乌鸦智能说】，微信公众号：【乌鸦智能说】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
