AI编程工具的演进

引子：

“豪掷30亿美元，OpenAI史上最大收购案！”

近日据媒体报道，人工智能领域巨头OpenAI已同意以约30亿美元的价格收购专注于人工智能编码领域的工具公司Windsurf。这将是OpenAI自成立以来规模最大的一笔收购交易。Windsurf 是做什么？它是一家提供 AI 编程工具的厂家，因为编程工具已经成为 AI 时代赢得开发者的利器，OpenAI 之前跟业内最著名的AI开发工具厂家Cursor 没有谈拢，退而求其次，所以购买这家也不错的厂家 Windsurf。

下面我利用 AI 工具搜集了一些资料，快速回顾一下 AI 编程工具的演进历史。

人工智能现在正在彻底改变千行百业，当然对软件开发也产生了革命性的影响。
人工智能赋能（AI Enabled）的编程工具日益普及和成熟，它们在各种程度上协助程序员完成各种任务。
本文希望回顾近年来AI编程工具的演进历程，从时间线和工具特性两个维度进行划分，并深入分析一些具有代表性的工具，供开发者参考。
我按照时间线和能力不同，把 AI 编程工具的演进分为如下四个阶段：

第一阶段：AI在编程中的初步应用（2018年之前）

首先，编程一直是高智力人群的活动，他们一直追求更高效率，更高质量，也不断追求和开发各种工具来提高效率，所以一直也在尝试使用更智能的方式。

在2018 年之前，即现代意义上的人工智能编程工具出现之前，软件开发领域就已经存在一些早期的自动化工具。例如集成开发环境（IDE）中也出现了一些基本的自动化功能，例如基于静态语法分析和预定义规则的简单代码补全等等。诸如Turbo Pascal以及Visual Studio和Eclipse的早期版本就引入了语法高亮和基本的自动完成功能。1996年首次在Visual Basic 5.0中引入的IntelliSense，建立在已有的代码完成和语法检查概念之上 。此外，像Lint，Coverage这样的早期静态分析工具旨在在不执行程序的情况下识别潜在的编码错误。

虽然这些早期的工具和研究在现代意义上并非完全属于“AI”，但它们为后来更复杂的AI驱动工具奠定了基础，并探索了最初的使用 场景。即使是最初级的自动化分析和代码辅助形式，也为机器学习和深度学习的应用铺平了道路。

第二阶段：增强型代码补全时代（2018-2021）

这个阶段的标志事件是把复杂AI（特别是深度学习）初步集成到IDE的代码补全功能中。主要功能是在 IDE 中基于代码上下文预测和建议下一行或下一段代码。

这个阶段，具有代表性的工具包括：

• GitHub Copilot（2021年初发布）：由GitHub和OpenAI合作开发，利用了OpenAI Codex模型。它基于大量的公共代码和自然语言进行训练，并直接集成到流行的IDE中，如VS Code、Visual Studio和JetBrains。它提供上下文感知的代码建议，完成代码行或整个函数。GitHub和OpenAI等主要平台与AI研究机构之间的合作，标志着行业对开发者工具的态度发生了重大转变。这种合作将尖端的AI模型直接带入了主流开发工作流程。
• Tabnine（2013年成立，在此阶段获得显著发展）：是一款使用深度学习算法的AI驱动的代码补全工具 。它可以学习编码模式和风格，并相应地调整建议 。Tabnine支持多种编程语言，并与各种IDE集成，其重点在于减少击键次数并节省开发时间。Tabnine对适应个人编码风格的重视，突显了个性化AI辅助的潜力。这超越了通用的建议，旨在与开发人员的习惯无缝集成。
• IntelliCode（2018年7月发布）：由微软为Visual Studio和VS Code开发 。它使用AI通过上下文感知的代码补全和整行建议来增强IntelliSense。IntelliCode根据从数千个开源贡献中学习到的模式对建议进行排序 ，最初专注于C#，但后来扩展到其他语言。IntelliCode直接集成到微软的开发生态系统中，表明老牌明星软件企业致力于将AI融入其中，使AI驱动的辅助功能能够被大量开发者使用。

主要特点：

• 主要侧重于通过智能建议增强代码编写过程。
• 主要在单个文件或直接周围环境的上下文中操作。
• 依赖于大量现有代码数据集进行训练。

优点：

• 提高了编码速度和效率。
• 减少了拼写错误和语法错误。
• 有助于学习新的语法和最佳实践。

缺点：

• 建议并非总是与上下文相关或准确。
• 单代码文件内和单函数内，能力还有待改进。

第二阶段代表性工具表如下：

第三阶段：AI驱动的开发环境的出现（2021-2023）

这个阶段，不再局限于简单的代码补全，而是转向提供更广泛的AI驱动辅助的集成开发环境。更自然的采用纯聊天的聊天界面，以及早期形式的多文件感知开始出现。

具有代表性的工具包括：

• GitHub Copilot（扩展版本）：
  • 引入了Copilot Chat，允许使用自然语言进行与编码相关的提问。
  • 通过聊天提供代码解释、调试帮助和测试生成等功能。
  • 开始与GitHub已有的工作流程集成，例如拉取请求摘要。
  • 允许用户选择不同的底层语言模型。
  • 洞察： 聊天功能的增加将Copilot从一个被动的建议工具转变为一个更具交互性的编码伙伴。这使得开发者能够提问并获得更多上下文相关的帮助。
• Replit AI (Ghostwriter)：
  • 集成在Replit基于浏览器的IDE中的AI编码助手。
  • 帮助实时协作生成代码、解释逻辑和调试。
  • 提供自动完成、错误检测和代码更正等功能。
  • 与Replit的协作和部署特性相结合。
  • 洞察： Replit将AI直接集成到其在线IDE中，降低了使用AI驱动工具的门槛，特别是对于初学者和协作项目而言。它提供了即时访问，无需单独安装或配置。
• Cursor AI（初始版本）：
  • 构建在VS Code之上的AI驱动的代码编辑器。
  • 提供AI代码补全、具有代码库感知功能的聊天功能和智能代码优化。
  • 引入了多行编辑和智能重写等功能。
  • 洞察： Cursor AI早期采用完全集成的AI驱动编辑器，标志着从仅作为插件的AI工具转向更全面的AI驱动编码体验。它的目标是将AI深度集成到核心编辑功能中。

主要特点：

• 通过聊天界面转向更具交互性的AI辅助。
• 初步尝试理解和操作更大代码库或项目的上下文。
• 将AI功能直接集成到开发环境中。

优点：

• 增强了协作和实时辅助。
• 更全面的代码生成能力。
• 改进了调试和错误检测。

缺点：

• 在复杂的项目中，上下文感知仍然有限。
• 聊天互动有时可能不如直接代码操作有效。
• 建议的可靠性和准确性仍然参差不齐。

第三阶段代表性工具表

第四阶段：自主AI代理的崛起（2023年至今）

这个阶段的特点是出现了旨在在软件开发任务中实现更大自主性的AI工具。这些工具能够以最少的人工干预来规划、执行甚至调试代码，标志着AI作为更独立的开发人员迈出了重要一步。

具有代表性的工具包括：

• Devin：
  • 被誉为“第一个AI软件工程师”，能够自主完成任务。
  • 能够学习新技术，端到端构建和部署应用程序，查找和修复错误，以及训练AI模型。
  • 配备了沙盒环境中的shell、代码编辑器和浏览器。
  • 在SWE-bench基准测试中表现出色。
  • 洞察： Devin的推出引发了关于真正自主AI在软件开发中的潜力及其对行业未来影响的广泛讨论。它代表了超越辅助工具，迈向AI承担完整任务的重大飞跃。
• Windsurf：
  • 专注于维持开发者流畅状态的自主AI IDE。
  • 具有用于实时协作和持续上下文感知的“Flows”功能。
  • 包括用于深度代码库理解和多文件编辑的“Cascade”功能。
  • 提供超越简单自动完成的预测编码功能“Supercomplete” 。
  • 洞察： Windsurf对“Flows”的强调表明，其设计理念是以更无缝和更少干扰的方式将AI集成到开发者的工作流程中。它旨在超越提示驱动的交互，实现更持续和上下文感知的辅助。
• Cursor AI（高级功能）：
  • 引入了用于自主完成任务的“Agent Mode”，包括多步骤编码、错误处理和终端命令执行 。
  • 增强了对整个代码库的上下文理解。
  • 能够循环处理错误并自动应用修复。
  • 引入了自定义模式和更快的索引等功能。
  • 洞察： Cursor AI发展到包含“Agent Mode”表明，成熟的AI编辑器正在整合更多自主功能。这使得用户可以将更复杂的任务委派给AI。
• Replit Agent v2：
  • 更自主的Replit Agent版本，使用自然语言构建端到端的软件产品。
  • 改进了识别必要更改的能力，并且不太可能陷入循环。
  • 增强了创建高质量用户界面的过程，并提供早期预览。
  • 洞察： Replit对其Agent的改进突显了人们越来越关注通过更自主的功能，使AI驱动的开发即使对于编码经验有限的用户也更易于访问。这与Replit更广泛的普及软件开发的使命相一致。

主要特点：

• 强调自主任务执行，减少对持续人工干预的需求。
• 能够跨多个文件工作并理解项目级上下文。
• 具有强大AI功能的集成开发环境，通常包括shell和浏览器。

优点：

• 显著提高开发速度和效率的巨大潜力。
• 自动化复杂和重复性任务。
• 降低软件开发的门槛。

缺点：

• 在复杂场景中，可靠性和准确性仍然是一个挑战。
• 如果不对代码质量进行仔细监控，可能会导致“AI引发的技术债务” 。
• 仔细的任务定义和人工监督仍然至关重要。

第四阶段代表性工具表如下：

主要AI编程工具的深入分析

• GitHub Copilot：
  • 演进： 从代码补全工具发展为具有聊天和更自主功能（如Agent Mode）的AI结对程序员 75。
  • 核心功能： 上下文感知的建议，聊天界面，拉取请求摘要，与GitHub工作流程集成，模型选择 31。
  • 用户影响： 提高了生产力 42，改进了代码质量 83，提升了开发者满意度 79。
  • 当前状态： 广泛采用，不断发展，具有新功能和模型集成 31。
  • 洞察： GitHub Copilot已成为AI辅助编程领域的基础工具，展示了将AI直接集成到开发者工作流程中的价值。其广泛采用和持续发展突显了其有效性以及对此类工具的持续需求。
• Devin：
  • 自主能力： 复杂任务的规划和执行，学习，调试，使用开发者工具（shell，编辑器，浏览器） 54。
  • 实际应用： 网站创建，错误修复，模型训练，为开源做贡献，处理Upwork上的工作。
  • 局限性： 在复杂任务中挣扎，细微的错误，缺乏可指导性，无法有效地寻求帮助，多余的更改，成本和效率问题 69。
  • 潜力： 彻底改变软件开发，自动化复杂的编码任务，使非程序员能够创建软件。
  • 洞察： 虽然Devin展示了自主AI代理的潜力，但其当前的局限性突显了实现真正的AI驱动的软件工程所面临的挑战。用户反馈和案例研究表明，其性能不一致，并且仍然需要人工监督。
• Replit：
  • AI功能： 助手用于代码描述和快速修复，代理用于使用自然语言生成应用程序和功能 91。
  • 专注于在线开发和协作： 支持多种语言的基于浏览器的IDE，实时协作，简化部署。
  • Agent v2： 改进了自主性、错误处理和UI创建。
  • 洞察： Replit的优势在于其易于访问、协作且日益AI驱动的在线开发环境，使其成为学习、原型设计和团队项目的宝贵工具。它对简单性和易用性的关注降低了软件开发和AI辅助的门槛。
• Cursor AI：
  • 架构： 基于VS Code构建的AI驱动的代码编辑器，利用Claude 3.5 Sonnet等模型 51。
  • 主要特点：
    • Agent Mode：自主任务完成，多步骤编码 64。
    • Cascade：深度代码库理解，多文件编辑，命令建议 58。
    • Supercomplete：超越自动完成的预测编码 58。
    • Chat：具有即时应用、网络搜索、文档引用的代码库感知聊天 64。
    • Ctrl K：AI辅助的代码编写和编辑，终端命令生成 64。
    • AI规则：自定义AI行为的指令 62。
  • 独特卖点： 专注于开发者流程，深度上下文感知，与现有工作流程的强大集成 51。
  • 洞察： Cursor AI旨在在熟悉的VS Code环境中提供更集成和自主的AI驱动的编码体验，强调开发者生产力和无缝工作流程。其Agent Mode和深度上下文理解等功能解决了早期AI工具的一些局限性。
• Windsurf：
  • 架构： 由Codeium构建的专注于开发者流程的自主AI IDE 58。
  • 主要特点：
    • Flows：用于协作和独立任务处理的代理+副驾驶 58。
    • Cascade：深度代码库理解，多文件编辑，命令建议，@提及 58。
    • Supercomplete：预测编码，分析超越代码片段的下一个动作 58。
    • 本地和远程索引：团队范围的代码理解 58。
    • AI终端：在终端中生成代码和排除错误 95。
    • AI规则：自定义AI行为的规则 63。
  • 专注于开发者流程： 旨在减少上下文切换，并提供更自然的AI交互 58。
  • 洞察： Windsurf将自己定位为下一代AI IDE，强调通过集成自主功能并专注于维持开发者的流畅状态，实现AI辅助开发的整体方法。其Flows和深度上下文感知等功能表明其渴望创建一个真正协作的AI编码伙伴。

未来趋势与结论

• 趋势一：自主性和代理能力的增强： AI工具将继续朝着能够处理复杂任务且减少人工干预的更自主的代理方向发展 58。
• 趋势二：更深入地集成到开发工作流程中： AI将更无缝地集成到软件开发生命周期的所有阶段，从规划到部署和维护。
• 趋势三：增强人与AI之间的协作： AI将成为开发团队中更不可或缺的一部分，充当真正的协作者。
• 趋势四：个性化和定制化： AI工具将越来越适应个人的编码风格、项目需求和团队偏好 21。
• 趋势五：关注代码质量和安全性： AI将在自动化代码审查、错误检测和识别安全漏洞方面发挥更大的作用。

总之，AI编程工具的演进经历了从初步自动化到增强型代码补全，再到AI驱动的开发环境和自主AI代理的崛起。GitHub Copilot、Devin、Replit、Cursor AI和Windsurf等工具代表了每个阶段的关键进展，展示了AI在重塑软件开发未来方面的巨大潜力。理解这些工具的能力和局限性对于开发者和组织来说至关重要，以便有效地利用AI的力量。