AI技术快速发展将重塑程序员工作方式。未来2-3年，程序员将分为开发AI产品、利用AI编程、利用AI开发AI产品三类。程序员应学习AI工作原理和大模型技术，掌握Copilot和Agent两类AI编程工具的使用。Copilot作为副驾驶提供代码辅助，Agent则能自主完成简单任务。程序员需与AI协作，将精细复杂工作与重复性工作分别由人工和AI处理，以适应AI时代的工作需求。

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AI发展速度真的很快，你可以吐槽AI的各种能力不足，但是你不能忽视从2022年ChatGPT时刻到现在才两年，AI就从聊天机器人发展成可以帮人类编程，即便现在AI编程能力还有很多不足（这个我后面会具体讲），但照这种发展速度，再过两年AI会对编程的工作产生前所未有的冲击。

程序员在AI浪潮下首当其冲，也是有原因的，因为制造AI的人很多就是程序员，他们理所当然拿自己最熟悉的领域来应用和验证AI的能力，所以造成AI在编程领域一枝独秀。

到目前为止，真正证明商业化赚得起来的AI产品（不是AI模型），只有两个，一个是以特斯拉为代表的自动驾驶，另一个就是以Github Copilot和Cursor为代表的AI辅助编程。

在未来的两三年内，程序员可以分为三种：

第一种，开发AI产品的程序员，越来越多的产品都会包含AI功能。

第二种，利用AI来编程的程序员，即便开发的软件产品不包含AI，那也要利用AI的辅助来编程。

第三种，利用AI来开发AI产品的程序员。

这里说的还只是未来两三年的趋势，再往后，只会有第三种程序员存在，因为每一个软件产品都包含AI功能，每一个程序员都必须利用AI来编程。

所以，每以为程序员同行请从今天开始就关注这两件事，第一是学习AI工作原理，第二是学习利用AI编程。

如何学习AI工作原理

AI是一个很广阔的领域，自上世纪50年代以来一直在发展，这几年则集中围绕在大语言模型上，所以，要学AI的工作原理，弄明白大模型是怎样工作，也就掌握了大半当前AI如何工作。

通过看一些网络技术文章，包括看我在知乎上的回答，可以让你对大模型有一些了解，但是我要实话实说，网上文章高度碎片化，并不系统，就好比小红书上一个一个景点介绍，能给你呈现一个景点最亮眼的风光，但是并不能给你这个景点全面系统的介绍，更不可能带来旅游的体验。

要学习AI工作原理，你需要读书，书本上才是系统的AI知识，你只要有差不多好的自学能力，把任何一本讲AI或者讲大模型的书看一遍，收获绝对比在网上看一年七零八碎的AI内容要更有收获。

关于AI的书有很多，而且越往后写得越好，我个人认为目前最好的是《Hands-On Large Language Models》这本，2024年10月份出版，所以目前肯定没有中文版，大家自己想办法弄英文版来读，这就是最新鲜最全面的大模型介绍。

《Hands-on Large Language Model》

如果你对自己的英文能力没信心，或者觉得自学也太费劲，那你就上课吧，上课也是一种系统学习，而且是有互动的有人教你的学习，效果更好，我推荐你看看知乎知学堂的大语言AI课程，这个课程全面系统地介绍了大模型应用的开发，非常好，更重要的是，免费，学到一点就是赚到了。

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我看了两节这个课程，自己都感觉受益匪浅，课程内容也是由浅入深，即便是新手也可以很容易吸收，还是那句话——要系统地学习AI。

学会AI的工作原理，即便你干的不是开发AI产品的工作，也会让你在未来更适应AI时代。

如何学习利用AI编程

接下来说说更直接的，程序员将面对什么样的工作方式。

目前的AI编程工具可以分为两类，一类是Copilot，一类是Agent。

第一类：Copilot

并不特指Github Copilot这类产品，而是包含Github Copilot、Cursor、WindSurf等等产品在内的众多IDE产品。

这类产品的突出功能就是代码自动补全，这种自动补全不只是补全一个函数名或者函数名，而是AI直接提示后面好几行的代码怎么写。

自动补全是AI辅助编程的基本形式

但是，就和这种产品类型名称叫Copilot一样，Copilot就是副驾驶的意思，就好比开车，副驾驶只是提供一些辅助，程序员依然是在司机位置，方向盘和油门刹车依然是程序员控制，程序员要有自己的判断，不能Copilot说啥就是啥，需要利用自己的判断力决定AI给的自动补全代码是接受还是拒绝。

随着大模型能力的增强，现在Copilot自动补全的代码质量也越来越高，但就我个人的使用经验，对于前端代码Copilot的补全还可以，对于公司内部包含大量私域知识的代码，Copilot就力有不逮，但是在自动产生log和comment方面的确能省不少事。

对于Copilot这一类AI辅助编程，程序员的确值得拥有，也没有什么学习曲线，装上了就能用，一用就会用。

因为Copilot工作过程中，程序员全程陪同，也出不了什么卵子，即便无脑按Tab接受AI的补全代码，出了错误也很快会被发现。

那是不是真的能全程无脑按Tab呢？

当然不行！

你用上了就知道，无需多言。

第二类：Agent

如果说Copilot类产品还是让程序员坐在驾驶座把控方向盘，那Agent类产品就是让程序员坐在…不是，让程序员躺在后排，完全由AI来做无人驾驶。

Agent的工作方式，是接收到程序员交给任务，但是并立刻返回结果，而是反反复复和大模型交互，反反复复在一个虚拟环境中尝试修改和验证，就和我们程序员的工作方式类似，思考一下，改一改，跑一些测试，看一下结果，改对了继续，改错了再思考一下…如此循环往复，直到搞定，或者发现真搞不定。

AI编程Agent工作方式

在2024年，Replit、Devin和OpenHands等一堆编程Agent产品出现，我没一样都试用过，坦白说，编程能力量都不是特别令我满意，但是他们带来的程序员工作方式倒是引起了我的注意。

所有这些编程Agent中，开源的事OpenHands，在github上有repo，而且据他们团队所说，已经用OpenHands来开发OpenHands，真听起来很神奇，做法其实就是，Openhands作为一个Agent可以和github接入，访问bug列表，然后Agent发现又可以自己fix的bug，就等于领到了这个任务，经过反反复复的尝试，最后会开一个PR出来fix这个bug，然后如果人类程序员review这个PR可以接受，那就approve & merge了。

我看了一下OpenHands的PR列表，的确有一些PR就是OpenHands的agent创造的，只是这类问题一般都很简单。

AI还很像模像样地在PR里描述了fix的方式，这一点的确比很多懒得在PR里写内容的程序员要强:-)

OpenHands的Agent可以写挺像样的PR描述

但是，我也看到大量OpenHands开出的PR被程序员给拒了，甚至有一些PR里，人类程序员给了大量的comments，明显是想要引导AI往正确的道路上引，但是最后AI还是搞不定，最后人类程序员也放弃了，只好拒掉。

我自己也尝试安装了这类编程Agent，一个最直接的感受，就是编程Agent高度依赖于大模型的能力。

对于Copilot，差不多的大模型都能出可以接受的结果，但是对于Agent，几乎只有Claude 3.5和GPT-4o这样的大模型才能保证Agent出差不多的结果，换句话说，随着AI大模型能力的增强，编程Agent的能力也会增强。

可以预期，未来程序员和Agent会并行工作，对于一些比较简单的问题，程序员开出bug来，描述清楚问题，然后交给Agent去处理，最后Agent的结果就是提交PR，这时候程序员再去review PR，就是这种工作模式。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

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