Coding Agent

搜索文档
“10x Cursor”开发体验, Claude Code 如何带来 AI Coding 的 L4 时刻?|Best Ideas
海外独角兽· 2025-07-06 21:26
01 开发者视角下的 Claude Code - Claude Code 极大降低高频开发者使用先进模型的成本,Opus 模型月固定费用为 200 美元,相比 Cursor 按使用量计费(Opus 模型每小时 20-40 美元,月支出可达 4000-5000 美元)成本降低至 1/20 [8][9] - 具备自主拆解任务和 planning 能力,用户仅需提供大致需求即可自动生成子任务并实时反馈,支持 context 文件学习和自主调试,代码生成成功率显著高于 Cursor [12][13] - 采用异步开发模式,拥有超长文本记忆管理能力,可自主回顾和压缩 prompt 形成 memory,大幅减少人工干预需求 [14] - CLI 形态源于 Anthropic 内部工具直接外化,90% 内部代码已由 Claude Code 生成,模型能力(Opus)而非产品设计是其核心竞争力 [17] 02 Claude Code 是第一个 L4 Coding Agent - 达到 L4 级别标准,开发者角色从程序员转变为流程管理者,仅需监测而非手动介入,问题多源于用户 prompt 不清晰 [67] - 具备跨文件操作能力和自我修正机制,可发现规划漏洞并调整行为顺序,如先读取后写入文件的逻辑自检 [67] - 采用 multi-agent 思维拆分复杂任务为数十个子任务分派执行,但核心差异在于 context 理解能力而非并行效率 [68] - 对冷门语言(如 Jsonnet、Scala)和私有代码库效果有限,需外部知识库扩展能力边界 [69] 03 Anthropic 可能会成为 Coding 领域的 AWS - Artifacts 功能整合代码生成、预览和编辑于聊天界面,直接冲击 Lovable 等 vibe coding 产品的技术护城河 [77][80] - ToC 市场卡点在于部署环境和傻瓜式体验需求,未来可能通过云沙盒运行一次性代码,需求清晰度和测试用例价值将超越代码本身 [81][82] - 定位或类似 AWS 提供核心模型能力,由第三方封装易用产品,复杂场景交付优势显著 [77][81] 04 Agent 的内核理念比前端形态更重要 - Anthropic 集中资源于 coding 场景形成人才聚集效应,Claude Code 的 CLI 设计有明确产品审美,Gemini CLI 则因仓促推出缺乏逻辑一致性 [83][84] - 内部最佳实践积累是关键,Claude Code 经长期内部打磨,Gemini CLI 开源版本难以复现其深度优化体验 [85] - 幻觉率极低(工程层面自主纠错),复杂任务处理能力达 75-80 分,冗余代码生成和意外修改是主要缺陷 [89][90] 05 Coding 的终级赢家会是谁 - LLM 模型提供商和云服务厂商将主导市场,如 Google(GCP+Gemini)、AWS 与 Anthropic,成本优势显著(Amazon 内部工具定价为 20 美元/3600 次请求,Cursor 为 20 美元/500 次请求) [92] - 中国市场阿里云+通义千问组合可能填补海外产品空缺,字节在多模态工程(如 37 种手势模型)具备差异化优势但基础模型能力待验证 [93][94]
深度|GitHub CEO :真正的变革不是程序员被AI取代,而是写代码的起点、过程与目的正在被AI重构
Z Finance· 2025-06-15 10:05
核心观点 - AI正在重构软件开发的起点、过程与目的,从代码自动补全到多模型Agent协作,开发者角色从执行者转变为系统指挥者[1][2] - GitHub Copilot将正式开源,延续VS Code的开源策略,推动开发者生态创新[2][17] - 未来软件架构将融合确定性代码与非确定性生成,开发者需在自然语言抽象与代码实现层间切换[24][25] - Agent系统将形成互联生态,个人Agent与工作Agent分工协作,改变知识工作范式[40][42] 技术演进路径 - 2020年GPT-3/Codex首次实现无编译器支持的语法完美代码生成,颠覆传统编程认知[1][5] - Copilot预览版数据显示AI生成代码占比达25%(Python更高),用户净推荐值72分(-102-100范围)[5][6] - 从Tab补全(延续20年IDE传统)到"氛围编程",AI缩短"想法→实现"周期,保持开发者心流状态[7][10][32] - 多模型协作成为趋势,代码补全用低延迟模型,Agent任务用强工具调用模型[16][22] 开发者角色转变 - 工程师核心能力转向验证Agent输出,确保符合业务目标与安全要求[13][31] - 编程教育仍需重视系统思维培养,基础计算机科学知识成为现代通识教育[11][12] - 开发者需掌握"技艺进化"能力,20年前全栈工程师概念不存在,未来需持续适应AI工具[14][15] - "匠心"不会被取代,但可委托Agent处理测试、修Bug等繁琐工作,专注创意实现[33] 行业生态影响 - VS Code十年更新超100版本,Copilot开源将激发IDE插件、代码迁移工具等衍生创新[17][22] - 允许"自带密钥"连接第三方模型(如OpenAI/Olama),推动多模型协作生态[22] - 技术债务转化市场显现,COBOL→Java等遗留系统迁移需求催生新商业机会[22] - 零代码门槛降低催生新型开发者,但复杂系统架构能力仍为专业壁垒[35][36] 未来趋势预测 - 操作系统内核持续存在,但用户界面将Agent化,如Jarvis式智能助手[26][27] - 实时生成的一次性应用兴起,解决特定需求后自动销毁,降低软件维护成本[27][28] - Agent间通信协议标准化,形成跨设备/场景的智能体网络[39][40] - 软件工程领域出现"杰文斯悖论"——效率提升刺激更多需求产生[38]
巨头博弈下,Agent 的机会和价值究竟在哪里?
海外独角兽· 2025-06-14 19:42
核心观点 - 2025年是Agent技术加速发展的关键年份,但真正实现用户价值闭环的产品仍稀缺 [6] - Agent的真正门槛在于基础设施而非模型能力,包括记忆系统、上下文感知、工具调用和可控环境等模块 [6] - Coding被视为衡量AGI最关键的先验指标,可能占据大模型产业阶段性90%的价值 [6][45] - AI Native产品需要构建同时服务于AI和人类的双向机制 [34] - Agent商业模式正从按token/调用次数计费向按结果/工作流计费演进,未来可能出现直接雇佣Agent的模式 [6][39] 01 通用Agent是大模型公司主战场 - 通用Agent领域表现最佳的是"模型即Agent"(Model as Agent)模式,如OpenAI的Deep Research和o3模型 [12] - 通用Agent市场已成为大模型公司的主战场,创业公司难以仅靠通用需求做大 [13] - 垂直领域Agent分为前台(与人交互)和后台(重复性工作)两类,典型案例包括HappyRobot(物流沟通)和AI for Science创业公司 [14][15] 02 Cursor是从Copilot发展到Agent - Cursor通过三个阶段完成从Copilot到Agent的转型:自动补全→代码重构→后台异步执行 [22][23] - 关键策略是先从Copilot切入收集用户数据,逐步过渡到Agent形态,而非一开始就追求完全自动化 [18] - 产品设计注重用户交互心智,通过同步交互收集反馈数据,为后续Agent能力奠定基础 [23] 03 Coding是衡量AGI最关键的先验指标 - Coding数据具有干净、可验证、易闭环的特性,最可能率先实现数据飞轮 [24] - 数字世界是实现AGI的第一环境,Coding能力提升将带动指令遵循等核心能力 [25] - 若AI无法规模化完成端到端应用开发,在其他领域进展会更缓慢 [25] 04 做一个好的Agent需要什么条件 - 需要构建可验证的反馈机制和数据飞轮环境,如代码和数学领域 [26] - 产品需同时考虑人和Agent的需求,实现AI Native设计 [28] - 评估标准包括任务完成率(行业及格线约50%)、成本效率(计算/时间成本)和用户指标(留存/付费率) [30][32][33] 05 Agent定价会从基于成本转向基于价值 - 商业模式演进路径:按成本→按动作→按工作流→按结果→按Agent本身 [39] - 典型案例Hippocratic AI的AI护士成本仅为人类护士的1/4 [39] - 未来可能出现智能合约模式,通过Crypto技术实现Agent经济价值分配 [40] 06 人与Agent该如何交互协作 - 交互模式分为Human in the loop(持续参与)和Human on the loop(关键节点介入) [41] - 未来高重复性任务将实现高度自动化,人类仅需复核摘要 [42] - 新的异步协同方式将出现,需要探索Agent与Agent之间的交互机制 [43] 07 Agent爆发离不开Infra - 环境(虚拟机/浏览器)是Agent开发早期80%问题的根源 [55] - 关键基础设施包括上下文管理(记忆/检索)、工具发现平台和安全机制 [57][58] - 未来机器搜索需求可能达万亿次/天,远超人类搜索规模(200亿次/天) [59] - 大厂分化明显:Anthropic专注Coding,OpenAI布局多方向,Google具备端到端能力 [52][53]
拾象李广密:Coding Agent是观测Agent趋势的关键点
快讯· 2025-05-25 17:02
AI行业趋势 - 年内将出现两个确定的AI趋势:长窗口和Agent,特别是Coding Agent的规模化应用 [1] - Coding Agent将端到端地完成有经济价值的软件应用开发 [1] - Coding Agent是观测通用Agent发展的关键,因其逻辑性、可验证性和闭环性 [1] - 若Coding Agent未能大规模替代初级程序员或完成经济任务,其他通用Agent的发展可能更慢 [1] Coding Agent的重要性 - Coding Agent被视为最简单且可验证的通用Agent类型 [1] - 其发展进度可能直接影响其他通用Agent的推进速度 [1] - 规模化应用将聚焦于替代初级程序员和创造经济价值 [1]