聊聊AI Coding领域近两年的演变趋势

22年底，ChatGPT横空出世，拉开了这一轮科技革命的序幕。

23年初，市场上出现了各种各样的“AI工具”，你能想象到的领域都有。但彼时的AI市场上，大模型的能力远不像如今这样强大，基本都是模仿ChatGPT的套壳聊天工具。

23年中段，文生图能力逐渐趋于稳定，虽然细节还略有瑕疵，但整体已经可以替代部分日常的简单工作(海报设计、文章封面)。

24年2月，OpenAI的文生视频模型Sora问世，标志着AIGC开始进入了人们的期待视野之中。

25年元旦前后，DeepSeek R1模型爆火，意味着大模型的思维链能力(逻辑推理)将AI的能力拓展到了新的边界。

以上这些都是AI大模型在通用能力方面的演变，我们可以将之统称为AIGC(AI-Generated Content)能力，即AI生成内容。

与之对应的AI技术领域，这两年也出现了很多新的名词，最典型的当属RAG、MCP、Multi-Agent和Vibe Coding。

其中，RAG缓解信息幻觉问题，MCP解决大模型和外部工具交互问题(统一标准)，Multi-Agent技术架构可以让AI更高效的协作，Vibe Coding则打通了从想法到工程再到产品的链条。

Vibe Coding广义上属于AIGC范畴，狭义上则属于AI Coding领域，即自然语言驱动AI生成代码。

最早的AI Coding产品，是微软于23年2月发布的Copilot(IDE 插件)；随后23年11月，Cursor问世(彼时还是GPT套壳)，主打AI IDE能力；到了24年10月，Lovable和Bolt.new前后问世，主打AI全栈应用生成平台；再到25年7月，亚马逊的Kiro发布，则是强调其AI驱动的全流程开发平台能力。

国内与之对应的，则是阿里的通义灵码(IDE 插件)、字节的Trae(AI IDE)和腾讯的Code Buddy(AI驱动的全流程开发平台)。

总结一下几款AI Coding工具的特点，你会发现它们基本具备如下几个特性：

• 快捷部署：从安装到部署使用，方便快捷，甚至可以一键发布上线。
• 多模型支持：内置支持多种大模型，如Claude、GPT、Gemini、DeepSeek。
• 全流程支持：从需求设计到编码，基本都能在同一个页面搞定，无需频繁切换，打断思路。
• 自然语言编程：无论是人+AI协作编码，或者通过自然语言直接生成代码，都有较好的支持。
• 多端适配协作：支持多端适配(Web、移动端、桌面端)，也支持多人实时协作、版本控制等功能。

上述几款国内外的AI Coding工具中，我个人认为值得拿出来作为典型案例介绍的是腾讯云的CodeBuddy。

CodeBuddy通过插件(2025年4月发布)、IDE(2025年7月发布)和CLI(2025年9月发布)的协同架构，实现对开发全流程的覆盖，其支持MCP协议的扩展能力为垂直领域定制奠定技术基础。其中：

• CodeBuddy插件形态服务于手动操作场景。
• CodeBuddy IDE采用"对话即编程"模式，聚焦于聚焦可视化快速开发，目的是为了验证了自然语言交互在降低技术门槛方面的有效性。且IDE提供海内外差异化的安装包分发策略，满足企业级环境的安全管控需求。
• CodeBuddy CLI则针对批量处理任务优化场景，通过npm一键安装实现终端智能化改造，降低部署复杂度，支持管道操作与Git、npm等工具链的无缝衔接，形成与插件和IDE的明确场景区分。

与此同时，CodeBuddy对MCP协议扩展能力的支持，不仅保障了插件、IDE、CLI三端的能力互通与额度共享，更通过标准化接口为垂直领域扩展预留空间。

从这些AI Coding工具近两年的能力演变趋势来看，乐观点未来三到五年，传统的产研设流程将被完全颠覆。

未来从产品设计到编码实现再到上线发布，冗长的流程和极度细分的岗位，可能会被极大简化。与此对应的，则是对工程师的要求不再是垂直细分领域的专家，而是一个能熟练掌握并使用AI作为助手的多领域复合型工程师。

我用百度最近推出的号称“全球首个全端通用 Agent”——文库 GenFlow2.0生成了几份AI Coding领域的工具能力演变趋势报告，感兴趣的同学可以加我好友Z11aoe，并备注Vibe Coding 资料，免费获取资料。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！