这里为你梳理主流的AI 编程框架 / 工具,按「IDE 插件 / 原生 IDE、国产云厂商工具、大模型应用框架(Agent)」三类划分,附核心能力与适用场景,方便选型

一、IDE 插件与原生 AI 编程工具(高频编码场景)

工具 核心能力 优势 适用人群
GitHub Copilot(微软 / OpenAI) 行 / 函数 / 文件级补全、多语言、IDE 插件(VS Code/JetBrains) GitHub 生态深、上下文理解强、支持 CI/CD 模板 全球专业开发者、高频编码团队
Amazon CodeWhisperer 代码补全、安全扫描、免费版额度充足 与 AWS 云原生集成、企业级隐私合规 云开发者、AWS 生态团队
Cursor 多模型切换、全局重构、批量修改 轻量 IDE、专注代码重构与调试 前端 / 全栈、需要频繁重构的团队
Codeium 全功能免费补全、多 IDE 支持 零成本、个人友好 学生、个人开发者、预算有限团队

二、国产云厂商 AI 编程工具(中文友好 + 国产化需求)

工具 核心能力 优势 适用场景
通义灵码(阿里云) 工程级代码生成、智能重构、测试生成 中文适配、通义大模型驱动、企业级 RAG 新项目开发、国产化迁移
腾讯云 CodeBuddy 插件 / IDE/CLI 三形态、对话式生成、多文件应用 混元 + DeepSeek 双模型、产设研一体化 全流程开发、微信生态项目
豆包 MarsCode(字节) 云端 IDE、代码生成 / 测试 / 部署、GitHub 直连 中文优化、团队协作、隐私保障 云端开发、前后端一体化项目
Trae(字节) 多模态草图生成、Builder 模式、中文环境 AI 原生 IDE、全场景覆盖 中文开发者、快速原型开发

三、大模型应用框架(Agent / 多智能体,复杂任务自动化)

框架 核心定位 关键特性 典型场景
LangChain 通用 LLM 应用开发框架 链式调用、工具集成(API / 数据库)、RAG 问答系统、知识库、自动化工作流
AutoGen(微软) 多智能体对话协作 多 Agent 分工、动态任务调度、自然语言交互 复杂问题拆解、多角色协同开发
CrewAI 多智能体任务协作 角色定义、任务流自动化、执行监控 内容创作、报告生成、业务流程自动化
Dify/Coze 低代码 Agent 平台 拖拽式搭建、零代码集成 非程序员快速构建 AI 应用、轻量自动化

四、选型建议(快速决策)

  1. 高频编码:优先 GitHub Copilot(生态)或 CodeWhisperer(云原生)
  2. 中文 / 国产化:通义灵码、CodeBuddy、MarsCode 三选一
  3. 复杂任务自动化:LangChain(通用)、AutoGen/CrewAI(多 Agent)
  4. 个人 / 学生:Codeium(免费)、Cursor(轻量)

补充说明

  • Agent 框架 vs 编程助手:前者侧重 “用大模型做自动化任务”,后者侧重 “帮人写代码”,可组合使用(如用 LangChain+Copilot 开发 AI 应用)
  • 隐私与合规:企业级场景优先选择支持私有化部署(如 CodeBuddy 企业版)或 RAG(检索增强生成)的工具,避免敏感数据外漏

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