来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的 AI 编码代理现在能够自主地在软件项目上工作很长时间，编写整个应用程序，执行测试，并在人工监督下纠正错误，这引发了人们对软件开发未来的疑问。然而，专家们告诫说，这些工具并非万能药，如果使用不当，可能会使软件项目复杂化。

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一种模式匹配机制，利用提示来提取训练期间遇到的数据的压缩统计表示，随后生成该模式的合理延续作为输出。斯坦福大学最近的一项研究表明，LLM 在此提取过程中可以在不同的领域和概念之间进行插值，从而在有效执行时产生有价值的逻辑推论，但在实施不力时也会产生虚构错误。这些基础模型通过各种技术进行进一步的改进。

AI 编码代理的开发对软件行业具有重大影响。支持者认为，这些工具可以自动化重复性任务，加速开发周期，并可能降低成本。然而，批评者对工作岗位流失、可能在代码中引入细微错误以及过度依赖 AI 表示担忧，这可能会削弱人类开发人员的批判性思维和解决问题的能力。

麻省理工学院计算机科学教授 Anya Sharma 博士说：“关键是了解局限性。这些 AI 代理是强大的工具，但它们不能取代人类的专业知识。开发人员需要能够批判性地评估这些系统生成的代码，并确保它满足项目的要求。”

AI 编码代理的现状是快速发展。各公司不断发布具有改进功能的新版本，并解决已发现的局限性。未来的发展可能侧重于提高这些代理的可靠性和准确性，以及开发更好的方法将它们集成到现有的软件开发工作流程中。研究人员还在探索使这些代理更透明和可解释的方法，使开发人员能够理解其代码生成背后的推理。