2025年以來，Agent（智能體）成為海內外大廠高頻提及的關鍵詞，Agent行業中，AI編程智能體成為重點投入的方向。OpenAI、微軟、谷歌I/O大會都有相關發布。

一位投資人對記者表示，大模型能力的整體提升和AI編程的市場需求明確存在，因此拉動編程領域率先找到PMF（Product-Market Fit，產品與市場契合度）。

除了大廠，Cursor、Windsurf、Poolside 、Magic、Lovable、Bolt.new等創業公司AI編程項目近期也被二級市場密集提及。市場需求、技術競爭、行業趨勢和商業價值等多方面因素，共同推動AI編程率先在大模型時代沖出來。

海內外AI編程新品扎堆

“這一切，才剛剛開始。”微軟CEO納德拉在大會上披露，GitHub已擁有超過1.5億開發者，GitHub Copilot用戶數也突破了1500萬，Visual Studio（微軟開發的一款集成開發環境IDE）系列產品用戶也超過1500萬。

此次，納德拉宣布GitHub Copilot邁入“智能體時代”，不再是一個代碼補全工具，而是一個可以獨立執行開發任務的“智能編程伙伴”。開發者可以將完整任務分配給Copilot，它會自動計劃、執行，并提交PR（GitHub Copilot中的Pull requests，拉取請求）。

GitHub Copilot 是行業開創性AI編碼助手。2024年，Copilot企業版面世，微軟宣布內部20%-30%的代碼由Copilot生成。2025年，在Agent浪潮中，GitHub發布Copilot Agent功能，允許AI自主完成修復漏洞、重構代碼等特定編程任務。

在現場，納德拉連線OpenAI CEO薩姆·奧爾特曼（Sam Altman），拆解目前AI編程與模型的發展趨勢。薩姆·奧爾特曼結合OpenAI近期發布的Codex智能體產品稱：當下編程領域的變革之一。用戶可以擁有一個真正的虛擬員工，可以向它分配工作，處理更復雜的任務。這種能力與GitHub深度整合，如果對其授權訪問代碼庫和環境的權限，智能體就能完成非常了不起的工作。

在昨晚的I/O大會上，谷歌也發布多款編程領域新品與技術升級：Gemini 2.5 Pro Preview（I/O 版）在編碼和構建交互式Web應用方面能力提升，在前端與 UI 開發上能生成精確、美觀且功能完整的前端代碼，支持現代Web框架，可構建好看且好用的網頁應用；在代碼轉換與編輯方面，能夠將一種編程語言的代碼無縫轉換為另一種語言，并優化現有代碼邏輯。

另外，由Gemini 2.5 Pro 驅動的AI代理Jules也正式發布，Jules可以自主讀取和生成代碼。用戶可將其直接集成到現有代碼庫中，它會在谷歌云虛擬機中克隆用戶的代碼庫以理解項目上下文，進而執行編寫測試、構建新功能、修復漏洞等任務。Jules異步運行，完成任務后會呈現計劃、推理過程和所做更改的差異。

除了近兩天大會內容披露的AI編程工具，美國初創軟件設計公司Figma發布類似Lovable的AI編程功能FigmaMake。國內大廠中，阿里云基于自研Qwen3 模型打造通義靈碼，通過MCP工具生態支持開發者自定義工具鏈，目前魔搭社區已有近3000個MCP可供使用。字節跳動推出AI編程工具Trae，是國內首個AI原生 IDE（AI原生集成開發環境工具）。百度推出了文心快碼，快手開發了內部自用的KwaiPilot，騰訊推出AI編程工具CodeBuddy。

ResearchAndMarkets調研報告顯示，2024年全球生成式AI編程助手市場規模約2590萬美元，預計到2030年將達到9790萬美元，六年復合年增長率為24.8%，其中中國市場的復合年增長率將達到23.5%。如此明確的市場前景，成為大廠們紛紛入局的重要原因之一。

如何衡量程序員工作

“這種技術變革在歷史上并不多見，但每次變革來臨時，早期大膽擁抱新工具的人總能獲得巨大回報。”薩姆表示。OpenAI發布了AI編程代理工具Codex智能體，并有海外消息稱，OpenAI 已同意以約30億美元價格收購AI編程助手開發商Windsurf，后者是AI編程賽道明星公司Cursor的直接競品。

盡管OpenAI也曾傳出考慮直接收購Cursor的消息，但遭到了拒絕。作為AI編程領域頭部公司， Cursor估值近年來的持續走高，推動了AI編程行業賽道的熱度。這家2021年成立的公司在今年4月完成2億美元ARR（Annual Recurring Revenue，年度經常性收入），Cursor背后的公司Anysphere公司完成9億美元新融資，估值升至90億美元。

這是全行業可能帶來的工作效率提升帶來的估值認可。普華永道預估，GitHub Copilot 將企業構建AI應用所需時間縮短了20%至 30%，同時降低企業用云成本。如軟件設計公司Autodesk使用GitHub Copilot實現編程自動化后，工作效率提高近30%。

專注于早期投資的風險投資公司Wing VC合伙人 Zachary DeWitt此前撰文談及Cursor時表示，Cursor本質上是增加了AI功能的VS Code（Visual Studio Code，一款由微軟開發的免費開源代碼編輯器）的一個分支，允許程序員與他們的代碼庫聊天，通過自然語言生成和重構代碼，甚至讓Agent自主完成多步驟編碼任務。因此，Cursor的優勢在于領先的用戶與數據積累，但弊端也在于依賴外部平臺，以及開源模型迅速發展。

當然，僅僅是“VS Code + 優秀的LLM（大語言模型）”不足以建立強有力的產品護城河。AI生成的代碼雖然能夠運行，但可能存在風格不一致、性能不穩定、冗余等問題，尤其在復雜工程中，難以處理復雜的依賴關系；數據層面，AI編程工具的性能依賴于訓練數據的質量和覆蓋范圍，優質數據不足或不具代表性可能導致生成的代碼不符合預期。

代碼質量方面，雖然AI編程產品成為程序員群體重要的輔助工具，但還遠未達到可以取代的地步。此前全球支付服務與金融基礎設施提供商Stripe創始人帕特里克·科里森（Patrick Collison）和約翰·科里森（John Collison）在2025年度大會上接受現場問答時稱：“我們唯一真正追蹤的指標是每位工程師單位時間內的代碼合并請求量，這個數據今年增長了約 30%，這是個好信號，雖然它只是個間接指標。如今幾乎沒人手動處理代碼細節，也很少有人不使用 AI 工具，所以我們確實不知道答案，也不認為這是正確的衡量標準。”

簡單來說，目前Copilot、Cursor 等AI編程工具已成為開發剛需，顯著提升基礎編碼效率，大幅減少了基礎編碼時間，讓開發者能更快推進項目。但同時也在提示行業，部分傳統指標存在誤導性，需警惕 “數據繁榮” 下質量隱患、技術能力退化等潛在風險。AI 時代，企業需要重新定義開發效能的衡量標準，聚焦 “有效產出” 而非 “速度表象”，同時重視工程師在復雜問題解決中的不可替代性。

Stripe創始人的觀點恰恰呼應了此前 GitHub CEO 對 “編程無用論” 的反駁 ——AI 不是替代編程，而是改變編程的方式，人類的邏輯思維、創造力和問題定義能力仍是技術發展的核心。