新智元報道
編輯：英智【新智元導(dǎo)讀】從代碼補(bǔ)全到全流程開發(fā)，AI正以前所未有的速度改變軟件開發(fā)的規(guī)則。本文深入解析了L1到L5五個等級的AI編程工具，展望了AI編程的全面自動化。AI恰似一把神奇的鑰匙，悄然開啟了編程領(lǐng)域的全新大門。
從代碼補(bǔ)全到項(xiàng)目級自動化，AI的角色從「助手」轉(zhuǎn)變?yōu)椤腹こ處煛�，甚至是「開發(fā)團(tuán)隊(duì)」，極大地改變了軟件開發(fā)的傳統(tǒng)格局。
借鑒自動駕駛的術(shù)語，AI編程工具可以劃分為L1到L5五個等級。接下來將詳細(xì)介紹。
2025年1月AI編程領(lǐng)域可視化圖
L1：代碼補(bǔ)全
從基礎(chǔ)功能層面來看，以GitHub Copilot為代表的L1級工具，主要聚焦于代碼補(bǔ)全。
開發(fā)者常常會面臨一些重復(fù)、繁瑣的代碼輸入，這類工具極具實(shí)用價值，通過智能建議與代碼補(bǔ)全功能，能極大地簡化編碼流程。
在現(xiàn)代開發(fā)環(huán)境中，L1級的代碼補(bǔ)全工具已經(jīng)極為普遍，為更先進(jìn)的AI編程工具奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。
GitHub Copilot擅長代碼補(bǔ)全
代碼補(bǔ)全（L1）產(chǎn)品
L2：任務(wù)自動化
L2級別的工具專注于任務(wù)級自動化，LLM如ChatGPT便屬于這一范疇。
這類工具擅長處理各種開發(fā)任務(wù)，能夠依據(jù)描述性提示來開發(fā)新功能、修復(fù)漏洞以及重構(gòu)代碼。
然而，在實(shí)際使用過程中，使用LLM進(jìn)行編碼任務(wù)也面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，它需要精心設(shè)計的提示以及相關(guān)源代碼上下文，才能生成高質(zhì)量的代碼，而手動創(chuàng)建提示既耗時又繁瑣。
為了解決這一問題，一些工作流自動化工具應(yīng)運(yùn)而生，如命令行工具aider和桌面應(yīng)用程序16x Prompt，它們能夠簡化提示生成過程，幫助開發(fā)者從LLM中獲取高質(zhì)量代碼。
此外，Cursor、Continue和PearAI等集成開發(fā)環(huán)境（IDE）及其擴(kuò)展，能夠?qū)LM無縫集成到開發(fā)環(huán)境中，為開發(fā)者提供更友好的交互界面，讓他們在開發(fā)過程中能夠更便捷地與LLM互動，實(shí)現(xiàn)編程任務(wù)的自動化。
任務(wù)級自動化（L2）產(chǎn)品
L3：項(xiàng)目自動化
L3代表著項(xiàng)目級自動化的早期階段，像Codegen、Sweep 和 Pythagora這樣的工具，具備分析項(xiàng)目需求并生成相關(guān)拉取請求的能力。
L3級工具的一個關(guān)鍵特性在于，它們能夠通過與項(xiàng)目管理工具（如Jira）和源代碼平臺（如GitHub）集成，實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)多個步驟的自動化，包括需求收集、代碼生成、拉取請求創(chuàng)建和部署。
然而，目前這些系統(tǒng)尚處于初級階段，僅能管理較為簡單的編碼項(xiàng)目，并生成基本的代碼片段。在實(shí)際應(yīng)用中，還需要人工進(jìn)行干預(yù)，以確保代碼的質(zhì)量和相關(guān)性，這在一定程度上限制了它們的自主性。
另外，還有一些工具，如Vercel的v0、Tempo Labs的Tempo和CerebrasCoder，能夠幫助用戶創(chuàng)建網(wǎng)站，但通常專注于軟件技術(shù)棧中的某一部分，例如前端開發(fā)。
項(xiàng)目級自動化（L3）產(chǎn)品
L4：AI軟件工程師
L4標(biāo)志著從人類驅(qū)動編碼向AI驅(qū)動軟件開發(fā)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變，開發(fā)過程能夠?qū)崿F(xiàn)從產(chǎn)品需求到生產(chǎn)部署的完全自動化。這一級別的工具，如Devin、Marblism和Cosine的Genie等，旨在訪問終端和部署工具，管理整個開發(fā)活動的流程。
用Marblism制作的示例項(xiàng)目
SWE-bench 驗(yàn)證排行榜（截至2024年12月19日）
這些先進(jìn)的系統(tǒng)不僅能夠解讀產(chǎn)品需求、管理代碼部署，還能維護(hù)生產(chǎn)環(huán)境中的軟件，充分體現(xiàn)了AI軟件工程師的角色。
它們的出現(xiàn)，能讓非技術(shù)人員在短短幾分鐘內(nèi)，就能從零開始創(chuàng)建一個功能完整的軟件產(chǎn)品，大大降低了軟件開發(fā)的門檻。
AI軟件工程師（L4）產(chǎn)品
L5：AI開發(fā)團(tuán)隊(duì)
在L5級別，AI編程進(jìn)入了一個全新的領(lǐng)域，可能涉及一個包含多個AI軟件工程師的AI系統(tǒng)。這些 AI 代理能夠協(xié)作完成項(xiàng)目，各自專注于軟件開發(fā)的不同方面。
微軟的論文《AutoDev》提出，智能體能夠從智能體調(diào)度器（Agent Scheduleer）接收目標(biāo)和對話歷史，并根據(jù)規(guī)則和動作配置做出響應(yīng)。不過，該論文目前僅使用單個GPT-4智能體來進(jìn)行評估。
參考資料：https://arxiv.org/html/2403.08299v1
這一類別中的另一個產(chǎn)品是MGX，由MetaGPT團(tuán)隊(duì)設(shè)計，目前處于等待名單階段。
隨著GPT-5預(yù)計在2025年發(fā)布，AI開發(fā)團(tuán)隊(duì)的夢想正逐漸從藍(lán)圖走向現(xiàn)實(shí)。
我們可以預(yù)見，在不久的將來，AI系統(tǒng)能夠復(fù)制整個軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)，在軟件創(chuàng)作的各個方面進(jìn)行編程和協(xié)作，真正實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)的高度自動化。
AI開發(fā)團(tuán)隊(duì)（L5）產(chǎn)品
如何選擇適合的AI編程工具？
面對如此豐富多樣的AI編程工具，開發(fā)者應(yīng)如何選擇呢？這需要依據(jù)自身的需求和項(xiàng)目的復(fù)雜程度來決定。
如果僅僅是需要代碼補(bǔ)全功能，那么L1級別的工具，如GitHub Copilot，就能夠滿足需求。
對于更復(fù)雜的任務(wù)，如功能開發(fā)和漏洞修復(fù)，可以使用L2級別的LLM，如ChatGPT或Claude 3，并結(jié)合工作流自動化工具，如aider或16x Prompt。
倘若你勇于嘗試新事物，對項(xiàng)目級自動化感興趣，那么L3級別的工具，如Codegen或Sweep，將是一個不錯的起點(diǎn)。
開發(fā)者不必局限于使用單個級別的工具，完全可以根據(jù)實(shí)際需求，組合使用不同級別的工具。
例如，在遇到簡單的代碼補(bǔ)全任務(wù)，能夠在5秒鐘內(nèi)解決的，可使用GitHub Copilot；而對于那些需要花費(fèi)幾分鐘來精心設(shè)計提示的復(fù)雜任務(wù)，則可以借助ChatGPT和16x Prompt來處理。
AI在編程領(lǐng)域所扮演的角色，正經(jīng)歷著快速的演變。從最初僅能為開發(fā)者提供基本語法層面的輔助，到如今已深度滲透至軟件開發(fā)生命周期的每一個環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)全流程的管理與賦能。
隨著AI技術(shù)的不斷成熟，未來將會涌現(xiàn)出更加復(fù)雜、強(qiáng)大的工具，它們將徹底重塑編程領(lǐng)域，讓開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟蔚娜蝿?wù)，而將軟件開發(fā)的常規(guī)工作交由AI來處理。
從代碼補(bǔ)全到全方位開發(fā)支持，AI正在重新定義軟件開發(fā)的未來。
參考資料：https://prompt.16x.engineer/blog/ai-coding-l1-l5
