太輕松了。

在 AI 程序員的幫助下，一個幾乎沒有專業(yè)編程經(jīng)驗的初中生，在人頭攢動的展臺上從零開始，兩分鐘就做出了一個倒計時網(wǎng)頁。

他需要做的，只是輸入包含幾句話的提示詞。數(shù)秒鐘后，大模型就生成了代碼，還列出了環(huán)境需求，復制完代碼就可以使用了。

這不是程序員父親帶自家小孩做的網(wǎng)紅項目，而是人人都可以嘗試的事。在大模型的幫助下，代碼正在成為低門檻的設計工具。

昨天，阿里云完成了「可能是歷史上最大規(guī)模的模型開源發(fā)布」，開源了通義千問 Qwen2.5 系列模型，又在云棲大會的年度重磅發(fā)布中實現(xiàn)了阿里云通義大模型「全尺寸、全模態(tài)、多場景」的升級。

與此同時，阿里云「通義靈碼」也完成了進化，給人們期待已久的 AI 程序員打了個樣。

通義靈碼的「AI 程序員」已經(jīng)正式和大家見面。相比于以往 IDE 上的「AI 編程助手」，「AI 程序員」不需要你去啟動 IDE 軟件，直接在 web 端就可以完成需求分析、開發(fā)、測試等一系列工作，全面接手了復雜的開發(fā)任務。

AI 程序員，表現(xiàn)超出預料

還不到一歲的通義靈碼，在通義大模型的加持下，現(xiàn)在能夠自主執(zhí)行任務拆解、代碼編寫、缺陷修復、測試等開發(fā)全過程任務，而且生成的速度最快可達分鐘級，開發(fā)效率一下提升了數(shù)十倍。

在阿里云的定義中，「AI 程序員」是能獨立自主完成研發(fā)任務的 AI 智能體，可承接人類指派的軟件研發(fā)生命周期中的各類任務。它目前預置了三個使用場景：缺陷修復、需求 0-1 實現(xiàn)、研發(fā)問答。

我們可以合理地認為，這是三個針對不同任務配置了不同系統(tǒng)提示詞（system prompt）的通義大模型，因此，你也可以在自由形式的「研發(fā)問答」中通過合理構建提示詞來配置最適合自己的場景。

在云棲大會現(xiàn)場，阿里云演示了通義靈碼 AI 程序員自主進行缺陷分析、制定修復計劃等功能。開發(fā)者全程只需一鍵確認，即可快速完成缺陷修復代碼和代碼提交的全過程；針對從 0 到 1 的開發(fā)任務，用戶也只需輸入自然語言描述需求，即可自動完成理解需求、拆解開發(fā)任務、編碼、測試和修復等全鏈路開發(fā)過程。

大會的展臺上，一位 13 歲的中學生在通義靈碼上輸入了幾句話，AI 程序員在兩分鐘內(nèi)就生成了一個 Python 語言編寫的倒計時網(wǎng)頁。

從機器之心的體驗來看，如果從研發(fā)問答到需求實現(xiàn)再到缺陷修復全流程地完成一個小應用的開發(fā)，用時不到 10 分鐘。而阿里云表示，如果使用 AI 程序員來開發(fā)網(wǎng)頁，只需 5 分鐘就能完成從需求到編程到測試的結果的全過程；相對的，如果讓人類程序員來做同樣的事情，則通常需要一整天時間。

目前，AI 程序員支持集成兩個平臺：阿里云一站式 DevOps 平臺云效以及大家熟悉的代碼托管平臺 GitHub。我們可以讓 AI 程序員直接克隆代碼庫或讀取 issue，也能將 AI 程序員生成或修改過的代碼直接提交到我們的項目代碼庫。

案例：升級魂斗羅游戲

首先我們來看一個使用場景，缺陷修復。大會現(xiàn)場，有參與者體驗了一個非常有趣的案例：使用 AI 程序員修改經(jīng)典街機游戲《魂斗羅》的代碼，解決了手殘黨難以通關游戲的難題。

簡單來說這個過程分為兩步。

第一步，明確需求。手殘黨玩《魂斗羅》游戲最大的問題是難以避免傷害，而在該游戲中，角色只要一受到傷害就會死亡。

那么，我們的需求就是讓游戲角色在面對傷害時能更加堅挺。為此，我們可以采用的做法是修改《魂斗羅》的傷害判定機制：從受傷即死改為傷害數(shù)值判定；同時提高角色的血量。另外，為了更好地幫助玩家判斷，也自然需要增加血量顯示。同時，為了讓玩家能輕松地制霸戰(zhàn)場，這里也對角色的跳躍高度進行了調(diào)整。

第二步，就是讓 AI 程序員完成這些需求。可以看到，接入云效平臺之后，只需一個定義了需求的鏈接，AI 程序員就可以立馬開始工作，拉取代碼庫之后，AI 對需求內(nèi)容進行了分析。用戶開發(fā)者檢查無誤之后，點擊「確認」。之后，AI 程序員生成相應代碼文件。

一路「確認」下去，AI 程序員最終完成了整個項目，并且 AI 程序員的執(zhí)行效率非常高，速度非?？欤瑤追昼妰?nèi)就完成了對 9 個代碼文件 2000 多行代碼的分析和修改。

這樣一來，游戲就修改成功了，下面來試玩一下。

可以看到，現(xiàn)在的游戲角色在撞到人類士兵時不會再立即死亡了，但撞到坦克單位還是會死亡；同時，也能看到跳躍高度變高了，生命值也提升了?！痘甓妨_》游戲手殘黨的核心難題被 AI 程序員成功解決。

實現(xiàn)需求、邊聊邊研發(fā)

在需求實現(xiàn)場景中，目前 AI 程序員預置了 3 種服務：用于快速搭建微服務的 SpringBoot、輕量級 Python 框架 Flask、用于構建用戶解碼的高效且靈活的 JavaScript 庫（沒錯，就是最受程序員歡迎的 Java、Python 和 JavaScript）。

當然，用戶也可以添加自己的已有代碼庫，在自己的框架上進行開發(fā)工作，這樣就可以支持所有常用的編程語言。

首先我們來考驗一下 AI 程序員的基本功：生成一個 Python 程序，可以翻轉用戶輸入的字符串的順序。

可以看到，AI 程序員毫無壓力地完成了這個任務，輸出的代碼實測有效。

接下來上一點難度：基于輕量級 Python 框架 Flask 開發(fā)一個猜數(shù)字小游戲；游戲規(guī)則是「系統(tǒng)隨機生成一個 1 到 100 之間的數(shù)字（包括 1 和 100），玩家有 10 次機會猜測該數(shù)字?！?/span>

要開發(fā)這樣一個游戲，不管是人類開發(fā)者還是 AI 程序員，首先必須熟悉 Python 和 Flask 框架，同時還需要理解我們使用自然語言表達的開發(fā)需求，并將其準確地轉譯成代碼。

下面來看 AI 程序員將如何完成這一開發(fā)任務。

為此，首先我們定義一個目標：開發(fā)一個猜數(shù)字小游戲。

目標很簡單，但要讓 AI 程序員準確理解我們的需求，我們需要給出詳細的描述。但我們很懶，這件事就放在 AI 程序員的研發(fā)問答場景中解決吧。

AI 程序員生成的完整需求較長，此處并未完整展示。

當然，你也可以與 AI 程序員進行討論，逐步調(diào)整具體需求的細節(jié)，比如我們可讓 AI 程序員細化前端需求，以便后續(xù)生成更符合我們審美的游戲界面。

接下來，就讓 AI 程序員幫助我們實現(xiàn)這個小游戲吧。以下動圖展示了機器之心測試員與 AI 程序員的完整交互過程。

可以看到，AI 程序員一開始生成了基本上完整可用的代碼，但略有瑕疵。經(jīng)過測試員簡單反饋了報錯信息后，AI 程序員很快便執(zhí)行了修正。我們也得到了功能完備的 Python 小游戲：

另外，我們在需求實現(xiàn)場景中還可以拉取已有的代碼庫來進行迭代升級，比如這里我們拉取了最近比較熱門的一個開源項目 g1—— 據(jù)稱可極大提升 LLM 的推理能力。

我們讓 AI 程序員簡單地分析了這個項目并提出了改進意見。點擊「確定」，AI 程序員就能替我們完成代碼改進。

在機器之心的試用過程中，AI 程序員基本可以正確理解測試員用并不嚴謹?shù)淖匀徽Z言表達的開發(fā)需求或修改意見，并且能夠基于自己的理解準確地完成開發(fā)或修復任務。同時，由于 AI 程序員可集成阿里云 DevOps 平臺云效及 GitHub，因此我們可以很方便地更新我們的項目代碼庫，推進開發(fā)進度。

總結下來，我們發(fā)現(xiàn)通義靈碼的 AI 程序員和以前的 AI 編碼助手有著明顯不同的定位：

• AI 編碼助手的核心場景是輔助開發(fā)者完成代碼智能生成和研發(fā)智能問答，幫助程序員寫代碼、補代碼、寫注釋、寫單測、寫代碼優(yōu)化和排查問題，其是在 IDE 工具中作為 Copilot 提供輔助。
• AI 程序員的自主程度更高，可以實現(xiàn)自動缺陷修復和自動需求實現(xiàn)，還能與開發(fā)者進行開放式的問答。因此，比起作為 Copilot 的 AI 編碼助手，AI 程序員更像是一個可以在用戶指揮下自主工作的開發(fā)者。用戶本身只需要檢查 AI 程序員的生成結果并點擊「確認」或提出修改意見即可，并且這一切都可以僅通過自然語言實現(xiàn)。

另外不得不提的是，通義靈碼 AI 程序員無需任何 IDE 工具，web 端就支持全部功能。沒錯，也就是說，你可以在任何可使用瀏覽器的設備上進行項目開發(fā)！

在手機瀏覽器上也能流暢地使用 AI 程序員。

背靠通義大模型，能力全面升級

大模型爆發(fā)以來，能「自動寫代碼」的 AI 輔助編程便不斷成為人們的話題。最近一段時間里，AI 程序員正逐漸走向實用化。其中，通義靈碼又是最吸引關注的工具之一。

今年 4 月，阿里云就放出消息稱，公司正在內(nèi)部全面推行 AI 編程，使用通義靈碼輔助程序員寫代碼、讀代碼、查 BUG、優(yōu)化代碼等。通義靈碼還被專門分配了一個工號——AI001，順利「入職」了阿里云。

過去一年中，通義靈碼憑借強大的輔助編程能力收獲了不少用戶：其 IDE 插件下載量超 500 萬，并已入職中華財險、哈啰集團、長安汽車等公司，累計生成代碼超 10 億行，每日輔助開發(fā)者生成代碼超 3000 萬次，客戶行業(yè)包括金融、制造、互聯(lián)網(wǎng)、交通、汽車、能源等，是國內(nèi)最受歡迎的輔助編程工具。

具體能力上，通義靈碼 AI 編碼助手立足通義大模型，采用了阿里云首創(chuàng)的代碼倉庫知識圖結構，支持 64K 上下文，具備跨文件感知、檢索增強式生成（RAG）和自適應生成能力，研發(fā)問答準確率超過 90%。據(jù)統(tǒng)計，通義靈碼為已有用戶貢獻的代碼比例已經(jīng)接近 30%。

與此同時，隨著通義大模型在語義理解、代碼生成、開發(fā)工作流等方面全面進化，通義靈碼的能力也在全面提升。較之通義靈碼 AI 編碼助手，最新升級的 AI 程序員同時具備了架構師、開發(fā)工程師、測試工程師等多種崗位技能。

這樣的應用體驗，離不開基礎大模型能力的提升。在阿里云昨天上午發(fā)布的通義千問 Qwen 2.5 系列模型中，就包括一個針對編程任務微調(diào)的模型 Qwen2.5-Coder（目前有 1.5B 和 7B 版，即將推出 32B 版），其在多項評估基準上都取得了卓越表現(xiàn)。

通義靈碼 AI 程序員正是基于通義大模型構建的多智能體應用，并且由于其參數(shù)量（千億級）必定遠高于開源版通義大模型，因此其表現(xiàn)也必定要優(yōu)秀得多。

再往底層看，阿里云還有堅實的基礎設施。進入 AI 時代之后，云計算正在向 MaaS（模型即服務）演進。阿里云正在全面投入 AI 大基建的升級過程，已構建了全棧的技術儲備。其中包括圍繞 AI 應用自研開發(fā)的磐久服務器系列，其具備由多種芯片支持的異構算力，可支持 AI 不同側面的計算需求。

周靖人表示，通過技術的優(yōu)化，模型快速迭代、推理架構和系統(tǒng)的優(yōu)化，阿里云希望能把計算的紅利帶給更多人。不過，今天大模型的應用與創(chuàng)新還處于早期階段。

結語

正如阿里 CEO 吳泳銘在云棲大會上說的：隨著技術的進步，未來統(tǒng)一通用的語言或許會是 Token，新的產(chǎn)業(yè)革命就在眼前。

AI 程序員的加入，正在顛覆科技公司的工作方式。它不僅能顯著縮短工程師們的日常開發(fā)時間，提高效率，優(yōu)化工程資源的分配，使人們能夠專注于更具戰(zhàn)略性的創(chuàng)新任務。

對于那些鮮少接觸編程的普通人來說，AI 程序員也將很快使復雜的開發(fā)流程變得觸手可及。無需深入的編程知識或繁瑣的環(huán)境配置，只需依靠 AI 的力量，人們便能輕松完成從規(guī)劃、開發(fā)到部署和優(yōu)化的全流程操作，一站式構建新應用，實現(xiàn)以前無法想象的創(chuàng)新。

展望未來，我們或許可以見證黃仁勛的預言，技術正在進入正反饋的循環(huán)，用 AI 自動寫 AI 的方式，我們將會以「摩爾定律平方」的速度前進。

以 AI 程序員為起點，技術發(fā)展的速度只會愈加驚人。我們正站在一個前所未有的拐點上，科技的進步不再僅僅依賴于人類的智慧，而是通過 AI 的賦能，實現(xiàn)新的技術進化與革新。