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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。本文将依据顶级风险投资公司Bessemer的观点，深入分析AI编程的五个重要投资主题，涉及AI推动的生产力提升、软件开发的普及、AI原生下一代开发工具、上下文工程及服务于AI的开发者工具。
如今，AI编程已成为所有投资者的共识。
2021年6月，GitHub Copilot的预览版发布，比ChatGPT引发更大规模的AI热潮提前了五个月。那时，很少有人意识到软件开发的3.0时代已经悄然来临。
在这个新纪元，自然语言取代了传统编程语法，成为主要的编程接口。AI助手不仅仅是辅助工具，它们正逐渐演变为开发者的延伸。
这一趋势在当今愈发显著。预计到2024年，GitHub的年收入将达到20亿美元，其中超过40%的增长将来自Copilot。这只是冰山一角。未来的趋势清晰可见：到2030年，AI将负责编写超过95%的代码，而在许多高速发展的公司中，这一前景已初现端倪。
资本市场对此反应迅速。数十亿美元正流入AI驱动的开发工具领域，涵盖从代码生成到自动调试，从团队协作到上线部署的各个环节。几起重要收购已经开始重塑行业竞争格局，而这仅仅是个开端。
那么，AI编程为何如此特别呢？原因在于：代码逻辑严谨、结构清晰、语法规则明确，加上数十年的开源数据积累和成熟的质量评估体系，使得软件开发成为AI最理想的应用场景。
当今的焦点或许仍停留在AI如何提高效率、缩短调试和上线周期。其实这只是序章。AI的力量正在孕育一种全新的范式——软件开发不仅仅是对现有流程的提升，更是在演变出一种“物种级别”的变化。
最近，国际顶级风险投资公司Bessemer梳理了AI编程行业的五大关键投资主题：AI生产力工具、软件开发的民主化、AI原生的下一代开发工具、上下文工程，以及为AI服务的开发工具。
接下来，让我们从Bessemer的视角出发，一同探索AI编程的未来蓝图。
/ 01 / AI驱动的生产力提升
通过AI增强开发者生产力的愿景正在逐步实现。过去那些让人疲惫不堪的“苦差事”——无休止的调试、代码审核、环境配置、事件响应和琐碎的低级修复，现在都可以交给人工智能来完成。开发者们终于能够将宝贵的时间和精力集中于更高价值的工作。
这种转变的意义深远。以往需要花费大量时间的维护、测试和文档编写等任务，如今都由AI先行处理，优化后的结果再交由人工确认。工程师们可以重新聚焦于真正重要的领域，如架构设计、创造性问题解决和推动业务发展的关键功能开发。
提升幅度令人震惊。平均恢复时间从几天缩短至几分钟，版本变更的前置时间被大幅压缩，新人上手的周期也从几个月缩短到几天。这一改进不是简单的线性优化，而是数量级的跃升。它正在从根本上重塑小型团队的能力边界，使他们能够完成以往只有大型企业才能尝试的任务。
/ 02 / 软件开发的民主化
大模型和一系列新兴工具正在重新塑造软件开发的权力结构。
这些工具打破了过去将专业开发者与普通人隔开的技术壁垒。英语正逐渐成为新的“编程语言”。借助快速成型的平台，人们无需掌握复杂的语法或框架，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熟记框架或语法，而是创造力、领域经验和产品品味。未来最优秀的医疗应用，或许来自于深谙患者流程的医生，而非一位精通React模式的工程师。
与此同时，代理工程的崛起也在推动我们迈向一个更自主的时代。AI代理不仅限于辅助，它们能够独立执行：管理复杂工作流、协调部署，甚至在无人监督的情况下识别并解决错误。过去需要人工干预的环节，正逐步转交给自主系统。
降低技术门槛与提升AI自主性这两种技术力量，正在共同重塑软件创造的方式。开发者的定义被彻底改写：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。创新的边界因此大幅拓宽，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通过关键基础设施使Web开发走向大众化，比如Auth0去除了身份认证的复杂性，Stripe简化了支付过程，Twilio将短信集成简化至几行代码。如今，我们正在见证AI原生开发基础层的逐步成形。
这一堆栈的核心组件逐渐浮现：
内存与上下文管理：过去，开发者需要自己构建复杂的数据库和检索系统，才能让模型“记住”上下文。如今，借助Mem0、Zep和Subconscious等“内存即服务”平台，AI获得了随时可用的记忆模块，可以保存对话、用户偏好和长期学习，非常关键于需要多轮交互的应用。
AI原生框架：以往编写多步骤逻辑时，开发者需要处理各种繁琐细节，比如重试机制、令牌管理和代理调度。现今，借助LangChain、LlamaIndex、DSPy和Crew等框架，开发者可以直接专注于业务逻辑，而将繁琐的底层工作交给框架处理。
运行时与部署基础设施：在开发AI应用时，许多团队常常受制于算力不足和部署复杂。Modal、fal、Replicate和Fireworks等平台为开发者提供了一套“现成的厨房”。你无需自行购买GPU、搭建环境或解决冷启动问题，只需编写一个函数调用，即可直接运行，省却了复杂的运维工作。
软件2.0的关键优势在于快速试错和即时反馈。例如，LaunchDarkly允许团队每天上线新功能，先在1%的用户中测试，若出现问题可立即回滚，将原本几个月的学习周期压缩至数小时。
AI原生工具也朝着这个方向发展，难度却更高。它们不仅需要验证“功能是否可用”，还需回答“AI输出是否准确、安全、对用户有帮助”。
提示的版本控制：像Honeyhive和PromptLayer这样的工具允许对提示词进行A/B测试，类似于网站测试不同按钮的效果。如果效果变差，系统还能自动恢复。
持续评估：Bigspin.ai等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，而是衡量AI的回答是否具有实用性和准确性。比如利用LLM-as-judge或“判断实验室”对结果进行评分。
未来真正的赢家，将把AI开发从“上线后祈祷别出错”的状态，转变为一个可控、可观测、数据驱动的过程。因为大模型的输出本质上带有不确定性，平台必须做到：开发与生产无缝衔接，提示词与模型随时替换，并在功能优化时，第一时间发现另一个功能是否受到影响。
更为重要的是，人机反馈需快速扩展：将复杂情况交由专家判断，再将结果反馈至系统，以改进自动化评估，形成一个不断提升准确率的“飞轮”。尽管我们仍处于早期阶段，但这些拼图正在逐步拼合。正如软件2.0带来了开发速度的飞跃，这一波浪潮不仅会加快迭代速度，还将从根本上改变软件的思考与推理方式。
/ 04 / 上下文工程
如果MCP（模型上下文协议）真的成为行业标准，AI应用和软件开发的格局将会发生巨大的变化。
/ 05 / 面向AI的开发者工具随着AI代理在开发流程中承担的角色日益增强，开发者工具的定义也在不断演变。现在，AI的能力已经超越了简单的辅助，开始独立进行编程、修改、测试和发布，成为真正的软件开发者。
这标志着我们迈入一个新阶段：工具不仅需要提升人类开发者的体验（DX），同时也要为AI代理提供优质的“代理体验”（AX）。由于AI与人类在理解界面方面的差异，工具的设计必须重新调整，以便让代理更迅速、更清晰地进行解析和操作。因此，新的工具形态应运而生：专为代理设计的浏览器、代理间的协作平台、可以自主执行任务的接口，以及更适合机器解析的文档形式。
与此同时，文档管理与身份验证等功能也在进行相应的改造，以便于AI更高效地使用。未来理想的开发工具，不仅能辅助人类程序员的工作，还能促进AI与人类之间的协作，甚至在某些情况下允许AI独立完成所有工作。
上下文将不再是孤立存在的元素，而是能够自由组合与流动，如同数据在各系统间的自由交换。这将催生出一个崭新的领域——上下文工程，类似于数据工程在数据库发展中所扮演的角色，逐渐演变为一个独立的专业领域。
企业也将加大投入，构建与上下文相关的工具和流程，以确保模型输入的信息既准确又新鲜。即便是微小的上下文变化，都有可能显著提升模型的性能。那些能够高效整合内外部信息，创造出“高质量上下文”的团队，将因此获得竞争优势。
新一代以业务为核心的MCP工具也将不断涌现。这些工具不仅局限于IDE环境，而是直接融入企业的日常工作流，具备上下文管理的功能：自动调整上下文长度，关键操作留存审计记录，并能依据具体任务需求灵活扩展或缩减上下文规模。
从长远来看，MCP的普及将促使上下文工程走入聚光灯下，成为产品设计的核心要素。企业之间的竞争将不仅仅体现在数据量或模型的强大程度上，更将取决于谁能够提供更清晰、更丰富和更可用的上下文。掌握这一能力的公司，将重塑竞争格局。
本文由人人都是产品经理的作者【汪仔2763】撰写，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。
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