短短几年，AI编程已迈入第三代，适应不过是开始！

近年来，AI 编程工具的发展速度令人惊叹，给人带来了不小的冲击。本文将带您回顾 AI 编程的演化历程，探讨每一代工具的不同之处，以及它们在当今和未来的发展趋势。

第一代：代码补全（2019-2023）

第一代的 AI 编程工具可以被视作“改进版的自动补全”，其核心功能相对简单：

• 升级的自动补全功能；

• 基于模式的建议，采用较为基础的机器学习模型；

• 有限的上下文理解，通常只适用于单个文件或函数的范围；

• 典型的工具包括早期的 Kite、IntelliSense 和初版 GitHub Copilot。

这一代工具最大的贡献在于使得“AI 辅助编程”的概念广为人知。到 2024 年，已有 62% 的开发者开始运用 AI 工具编写代码，而“代码补全”成为了 AI 编程的基本功能。

然而，争议也随之而来：支持者认为其能提升 20% 的工作效率，而怀疑者则认为它容易生成“低质量代码”，并未如宣传的那样带来“革命性”的变化，实际上更像是一次渐进式的改进。

第二代：IDE 内编程代理（2024-2025 年初）

进入第二代，工具的功能已不仅限于“补代码”，而是成为了 IDE 中的“编程代理”。这一代工具依托更强大的模型，能够理解整个项目的环境，并在长时间的开发过程中保持连贯的思路。

• 上下文窗口从 4K tokens 扩展至 20 万以上，实现了精准的代码理解；

• 支持多文件的感知和项目级上下文；

• 代表工具有 Cursor、Zencoder、升级版 GitHub Copilot 和具备代理功能的 Tabnine。

这种转变在视觉上并不明显，界面和集成点都保持不变，但底层技术却发生了根本性变化。开发者在这些第二代工具上的支出是之前的十倍，消耗了大量 tokens 以外包复杂的任务。

第三代：SDLC 集成的软件工程代理（2025 年中至今）

第三代工具的功能更上一层楼，借助更强大的模型，能够进行端到端测试、理解 CI/CD 工具，并协调多个专业代理的协同工作。

• 覆盖完整的软件开发生命周期；

• 在最少人工监督下自主执行任务；

• 实现多代理的编排系统。

2025 年第二季度标志着第三代的早期出现：

• 5 月 9 日 Zencoder 推出团队级 Zen Agents，覆盖完整 SDLC；

• 5 月 16 日 OpenAI 发布用于 GitHub 的半自主 Codex；

• 5 月 19 日 GitHub Copilot 推出代理式 DevOps；

• 5 月 20 日 Google 推出异步 Jules 代理；

• 5 月 22 日 Anthropic 发布支持命令行自动化的 Claude 4。

当前状态（2025 年 10 月）

目前，AI 编程已经深深渗透到开发过程中：截至 2024 年，AI 已协助生成 2560 亿行代码，市场上 41% 的代码来自于 AI。即使是像 Google 这样的大型企业，其新编写的代码中也有超过四分之一是由 AI 完成的。

未来趋势

毋庸置疑，AI 编程的未来将朝着“更智能、更专业”的方向发展。然而，短期与中期的重点有所不同：

1、近期（2025-2026）

• AI 编程助手的前景在于多代理系统，专业代理之间能够有效沟通，并在安全的环境下处理各自的任务。

• 将出现领域特定的代理，专门为网络安全、数据库优化、云部署甚至 SEO 驱动的开发工作流设计。

• 开发者的角色将从单纯的编码者转变为组织者。

2、中期

• AI 将在软件测试、维护和技术债务管理中扮演更为重要的角色。

• 随着“氛围编程”的流行，开发者将不再过多关注具体代码，而是在更高的抽象层面告诉 AI“要做什么”，从而让 AI 完成具体的构建工作。

• AI 将实现自我“进化”，能够根据开发过程中的问题不断调整，逐渐贴合团队的需求。

关键考量

一项最近的随机对照试验显示，经验丰富的开源开发者在使用 2025 年初的 AI 工具时，所需时间比不使用 AI 多出 19%。这表明尽管基准测试的结果令人印象深刻，但对于有经验的开发者来说，实际效果因环境和任务复杂度而异。

这种演变标志着根本性的重新构想：行业从 AI 编程助手逐渐转向 IDE 内编程代理，再到 SDLC 集成的软件工程代理，每一次转变不仅是功能上的改进，更是开发者与 AI 协作方式的根本性转变。

这是行云创新团队所关注的核心——平台工程与 AI 的结合。

平台工程与 AI 的结合

平台工程的主要作用是为开发团队搭建一个稳定的开发环境，让开发者能够将更多精力集中在代码编写上，而无需过多关注环境配置和部署流程。当 AI 与平台工程结合后，这一“平台”将变得更加智能：

• 例如，AI 能够自动检测平台中的配置冲突，并在开发者部署之前提醒“这里可能会出现问题”；

• 还能根据团队的开发习惯优化 CI/CD 流程——例如自动调整测试顺序，将容易出错的测试提前执行，从而减少后续返工的可能性；

• 甚至能够记住团队常用的部署规则，在需要上线时自动匹配相应的流程，减少开发者的重复设置。

【图】涵盖多种场景、整合多种角色、融合多级算力的平台工程整体架构

简单来说，平台工程负责“搭建舞台”，而 AI 则负责“辅佐搭台并指导演出”，两者结合之后，整个开发流程将更加流畅，开发者将能够更专注于“业务需求”，而非“流程问题”。

总结

回顾 AI 编程这几年的演变，从最初的简单代码补全到如今覆盖整个开发周期的功能，不仅仅是工具本身的进步，更是开发者与 AI 之间协作方式的根本转变——从“AI 提供小帮助”到“AI 成为合作伙伴”，再到“AI 贯穿整个开发流程”。

尽管 AI 并非万无一失，但不可否认的是，它已经从“可有可无的辅助”演变为开发流程中不可或缺的一部分。

无论是多代理协作，还是平台工程与 AI 的结合，未来的核心方向都是一致的：让 AI 承担更多“细节工作”，使开发者能够从繁琐的“写代码”中解放出来，专注于“做什么”的需求。这种转变或许正是 AI 编程真正的价值所在。