来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的 AI 编码代理现在能够独立地处理软件项目相当长的时间，编写完整的应用程序，运行测试，并在人工监督下调试代码。这些工具虽然前景广阔，但并非万能药，如果使用不当，可能会使软件开发复杂化。

这些 AI 编码代理的核心是一个大型语言模型 (LLM)，这是一种在大量文本数据集（包括大量的编程代码）上训练的神经网络。这项技术的功能类似于模式匹配系统，利用提示从其训练数据中提取压缩的统计表示，并生成这些模式的合理延续作为输出。据专家称，LLM 跨各种领域和概念进行插值的能力使其能够进行逻辑推理，但如果管理不当，也可能导致错误。

这些基础模型通过各种技术进行进一步的改进，以提高其性能和准确性。此过程旨在最大限度地减少错误并提高 AI 代理生成的代码的可靠性。

AI 编码代理的兴起对软件开发行业具有重大影响。虽然这些工具可以自动化某些任务并可能提高效率，但它们也引发了关于人类开发人员未来角色的问题。一些专家认为，人工智能将增强人类的能力，使开发人员能够专注于软件开发中更复杂和更具创造性的方面。另一些人则对潜在的职位流失以及开发人员需要适应涉及管理和监督 AI 驱动的编码工具的新角色表示担忧。

AI 编码代理的开发和部署正在进行中，研究人员和开发人员不断努力提高其能力并解决其局限性。随着这些工具变得越来越复杂，开发人员必须了解它们的工作原理并负责任地使用它们。这包括仔细评估 AI 生成代码的输出，确保其符合质量标准，并解决任何潜在的安全漏洞。