AI Coding发展演进 - 2023年AI编码范式被大型平台坐实，Copilot与ChatGPT将"人写-AI辅"协作方式带入日常，同时开源在边缘地带萌芽，初创公司开始探索"不仅会说，还要能做"的可执行代理[4] - 2024年Coding Agent成为主流，形成两股潮流：可执行Coding Agent开始对真实仓库交付完整闭环（如OpenHands），以及IDE内"许可式执行"成为交互共识（如Cline）[5][6][7] - 2025年AI Coding主线从"谁补得更准"转向"谁把一次变更稳妥地跑完"，CLI形态成为主战场，因其天生贴合脚手架、测试与CI/CD，能压缩"读库→计划→修改→验证→提交PR"闭环[9] 市场前景与规模 - 全球AI编程工具市场规模预计将从2024年的62.1亿美元增长至2029年的182亿美元，对应复合年增长率为24.0%[13] 主流产品形态与代表项目 - CLI形态成为2025年主战场，代表项目包括Gemini CLI（Google开源命令行智能代理）、OpenAI Codex CLI、Claude Code等，优势在于可组合、可治理、可迁移[11][12][13] - IDE形态以商业化售卖为主，代表产品包括Cursor、Windsurf，国内大厂字节、阿里纷纷下场，Marimo是少数开源IDE[13] - 插件形态创业团队为主，通过无缝集成到现有开发环境提供服务，代表项目包括Cline、Continue等[13] - 协作开发工作流形态将AI能力融入项目管理、协作开发、代码审查等企业级研发效能管理环节，代表项目包括OpenHands、codename goose等[13] 技术发展趋势 - 协议/接口优先的项目扩散更快，如ACP/MCP生态、Actions一等公民[18] - 本地可控+多模型自由度带来开发者粘性，代表项目如opencode、Avante.nvim + Ollama[18] - 从原型到交付的链路被压缩，如bolt.new、Codex Web降低了"从想法到产物"的门槛[18] - AI Coding技术堆栈可分为五层：接口形态（IDE/CLI/Web）、执行内核（Agent Runtime）、上下文织层（Context Fabric）、标准与协议（MCP、ACP、ACI等）、模型与路由[31][40] 竞争焦点与护城河 - 下一轮竞争焦点在于执行闭环、上下文理解与开放生态[34] - 模型侧"降维打击"迫使开源项目最终进入"墓园"，协议、流程与数据正在成为真正护城河[24] - 竞争回归三件事：推理与稳定性（复杂改动能否一把过）、工具/上下文生态（谁更懂代码资产）、开放与成本（能否以可控成本落进企业流程）[32]

Mistral AI发布开源编程模型Devstral - Mistral AI与All Hands AI合作推出最新开源编程模型Devstral，在软件工程任务上表现优异，超过DeepSeek全家桶和Qwen3 235B [2] - Devstral参数规模为24B，可在单卡RTX4090或32G内存的Mac上运行，具有较高的硬件兼容性 [3] - 该模型专为解决现实世界软件工程问题而设计，突破了传统大模型仅擅长碎片化编程任务的局限 [4] Devstral的技术特点与性能 - 模型针对真实GitHub Issue进行训练，专注于大型代码库的上下文理解、组件关系识别和复杂函数错误检测 [5] - 在包含500个真实GitHub Issue的SWE-Bench Verified基准测试中，Devstral成为开源SOTA，并优于许多同等参数规模的闭源模型 [5] - 使用Apache2.0开源许可，相比前代Codestral模型放宽了使用限制 [7] 实际应用表现 - 在开发待办事项列表APP时，模型会主动询问用户技术栈偏好，展现出交互式开发能力 [9] - 开发者成功为模型添加视觉支持并复刻Claude网页版界面，证明其可扩展性 [12][14] - 模型可能是基于Mistral-Small微调而来，但官方移除了视觉编码器 [16] 合作方与生态建设 - 合作方All Hands AI专注于智能体框架开发，其口号是"少写代码，多做事" [17] - Devstral可与OpenHands或SWE-Agent等智能体框架配合使用，支持代码修改、命令执行、网页浏览等完整开发流程 [18] - OpenHands框架自去年4月推出以来已在GitHub获得5万+标星 [23] 未来发展 - Devstral目前处于研究预览版状态，团队计划在未来几周内发布更强大的代理编码模型 [22] - 模型已开放下载，社区可立即体验其功能 [23]