本文摘自《云栖战略参考》，这本刊物由阿里云与钛媒体联合策划。目的是为了把各个行业先行者的技术探索、业务实践呈现出来，与思考同样问题的"数智先行者"共同探讨、碰撞，希望这些内容能让你有所启发。
2025 年，是生成式 AI 从技术探索迈向规模化、价值化应用的关键一年。在这一浪潮中，智能编码作为大模型落地最成熟、需求最刚性的领域之一，取得了突破性进展。阿里云在过去一年间，也推动智能编码从辅助工具升级为生产力核心，不仅在技术产品上持续引领，更通过深入千行百业的实践，将 AI 注入产业创新的血脉之中，不仅让开发者更高效，更是通过降低软件创新的门槛，使每一家企业都能敏捷地构建自己的数字化未来。
从概念走向规模化应用
智能编码泛指利用生成式 AI 和大模型技术，实现代码的自动生成、补全、优化及部分程序的开发。这项技术历经研发突破和市场洗礼，已逐步走进各行业企业研发场景。
近年来智能编码产品的快速落地取决于多方面因素。核心是得益于大模型技术的突破。从 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet、OpenAI 的 GPT-4o，到国产大模型 DeepSeek V3，全球优秀大模型在编码能力上持续优化，其部署成本也大幅降低。而千问大模型 Qwen3-Coder 发布后，其成本优势更为显著，不仅调用价格更低，且完全开源免费商用，这意味着开发者无需支付任何授权费用，即可将其集成到商业产品或服务中，彻底消除了智能编码工具高昂的成本门槛。
从需求侧来看，随着企业加快数字化转型，对利用数字化工具以降本增效的迫切性高涨。传统软件的开发时间和人力成本，早已无法满足企业业务的需求。应用开发需求跟上市场节奏，以提高生产力和市场竞争力，这导致企业主动寻求能够减轻开发负担并加快开发进程的辅助工具。同时，开发人员的行为也在不断演变，越来越多的专业开发者也在寻求更流畅的开发体验。
此外，尽管智能编码工具推出时间不算太长，但其在商业化能力已经得到了市场验证。在海外，一些头部智能编码产品如 GitHub Copilot、Cursor 在相当长一段时间内实现了订阅式收入商务暴涨和用户激增；在中国企业级市场，通义灵码插件本身的下载量已经突破 2000 万，截至目前有 60 亿行通义灵码生产的代码被采纳。
回看 2025 年，一个越来越清晰的态势已经浮现，越来越多的企业开发者主动上手，众多的参与厂商也在依据市场反馈及时调整，智能编码成为大模型落地的最佳场景。
不过，智能编码仍存在明显局限性。从企业自身来看，AI 生成的代码与原本技术体系的兼容性、复杂业务场景理解泛化和个性化需求等都是极为现实的挑战；从智能编码技术来看，其无法避免输出错误结果，在理解用户意图层面也有局限，导致用户大量时间浪费在重复、繁琐的校准工作中。换言之，尽管智能编码效率大幅提升，但距离企业预期的开发团队生产力整体提升还有很大一段距离。目前智能编码生成代码的质量和效果，仍需要开发者对整个开发流程做把控。
因此，智能编码应用于核心生产场景，是一场需要技术、流程与组织协同变革的系统工程。成功的钥匙不在于寻 找万能的 AI 工具，而在于构建一个规范可控的 AI 工程体系。
扎根生产级场景
对于智能编码应用深化的系统化解题思路，阿里云基于多年在智能编码领域的能力沉淀，构建了三个层面的能力：模型层面，千问大模型家族推出了代码大模型 Qwen3-Coder；工具层面有通义灵码智能编码助手；平台层面，Qoder 智能体编程平台，从插件到 IDE，再到命令行工具，围绕智能编码产品落地不断做加法。
2025 年 7 月发布并开源的 Qwen3-Coder，拥有卓越的代码和 Agent 能力，在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 和 Agentic Tool-Use 上取得了开源模型的 SOTA 效果，一度超越同一时期的 GPT4.1 等闭源模型，与 Cluade Sonnet 4 不分伯仲。
通义灵码是基于千问大模型的智能编码辅助工具，提供代码智能生成、智能问答、多文件修改、编程智能体等能力，助力开发者编码。在 2024 年 5 月首次亮相，并 于 2025 年 5 月上线了基于 Qwen3-Coder 的版本，对代码理解和生成能力进一步优化，并提升了对中文开发场景的适配性。
Qoder 则是一款面向全球的智能体编程平台，于 2025 年 8 月上线，集成了全球顶尖的编程模型，基于强大的编码智能体，例如具备面向上下文工程的 Spec-Driven（需求文档驱动）、面向任务异步委派的 Quset Mode（AI 自主编程模式）、解决存量代码维 护的 Repo Wiki（智能项目文档生成功能），可实现 AI 自主研发，大幅提升真实软件的开发效率。
上述三层能力共同指向的结果非常明确，就是让智能编码从单纯的开发辅助工具向生产力核心突破跨越——不仅能提供好用的工具，更能提供解决问题的完整方案，从一行代码的生成到一个企业研发体系的智能化改造，展现出强大的适应性和扩展性。
目前，在阿里巴巴集团内部，Qwen3-Coder 已经在多个技术团队中落地应用：阿里云研发团队用于自动生成 API 文档、补全函数代码、优化 DevOps 脚本；淘宝 / 天猫技术部辅助前端工程师快速生成 React/Vue 组件代码，提升页面开发效率；菜鸟网络利用模型理解物流调度系统的遗留代码，并生成测试用例。
在企业客户侧，一汽集团、中国石油、建设银行、平安集团、中华财险、南方航空、蔚来等各行业头部则已接入通义灵码。
近年来，激烈的市场竞争下，车企需要持续应对新功能快速开发、长周期研发维护，对 AI 的应用诉求非常高；同时，车企对研发质量和研发效率要求更高。蔚来汽车通过使用通义灵码，打破过去软件研发同时满足质量、效率和成本要求的"不可能三角"。据悉，在蔚来智能座舱研发团队，已有近 400 名成员在工作中使用通义灵码，日常开发中由 AI 生成的代码占比达 30% — 40%。2025 年，团队进行"天探"项目（新车 AI 全身自检系统）开发时，通义灵码生成的代码占全量代码约 40%，在支持业务扩展、业务逻辑增加的增量代码部分，AI 生成占比最高可达 70% 以上，为研发效率和质量带来显著提升。
金融保险业的研发面临系统复杂的挑战，对于中华财险而言，在日常研发工作中，开发人员经常会遇到大量重复性、机械性的编码任务，耗费时间和精力，通义灵码不仅能处理重复性编码任务，还能实现跨文件感知能力确保代码质量。目前公司前后端研发团队超过 500 人，已有近 60% 人使用通义灵码。除了将研发人员从大量相似性编码、单元测试、报错排查等繁杂工作解放出来外，对于减少人为错误、保障代码质量、提升团队创新能力等方面也发挥了重要作用。据悉，通过使用通义灵码，中华财险的 AI 生成代码量已达到约 233 万行，代码生成占比从 28% 提升至 46%。
打造研发新范式
放眼 2026，智能编码正处于从协同编码逐步过渡到自主编码的阶段，在这一阶段，AI 生成代码占比会超过人，人主要进行创意、需求澄清和结果验收。未来，或许的 80% 需求由 AI 自主完成，Agent 将处理更为复杂的任 务，同时软件研发模式发生根本性变化，异步委派成为主流，而 Agent 也真正实现了无处不在，从 IM 到编程 IDE，再到应用构建的全生命周期，延伸到通用 Agent 场景。
分解其中，AI 能力又体现为两类模式：一是单任务 Agent，类似于单一职能专家；二是 Muti-Agents，多 Agent 相互协同完成复杂任务，基于 IDE 环境感知，Agent 会自主使用各类工具，完成人类下达的相关指令或任务。
具体到软件开发实践中，如何构建 Agent 开发新范式 ? 从阿里云推出的 Qoder 新一代技术架构中可以洞察一二。
从 Qoder 定位为智能体编程平台就可以看到，其面向的是未来开发协作模式，即从人机协同进化为 AI 自主编程，AI + Agent 可以形成数字员工，完整、异步地完成任务，开发者的 AI 助手们能整块完成任务。其中，上下文工程、长任务异步委派、全链路软件开发等能力至关重要。
当前，Agent 开发正从提示词工程转向上下文工程，目的是通过扩展上下文进行工具的提示词处理和多轮反馈，以帮助 Agent 更好地理解代码，但与此同时也面临成本和注意力机制方面的挑战。
Qoder 通过面向上下文工程的 Spec-Driven（需求文档驱动）来解决，把原来人与人协作的方式进行映射到与大语言模型的协同中——通过技术文档和业务架构设计，让模型把任务分解清楚，明确需求内容与步骤，模型接收详细的 Spec（规范）后，就能分阶段、长时间自主完成任务，并自检结果是否符合开发者预期。因此 Spec 驱动是实现智能体长期自主协作的必然选择。
而在 Agent 的长任务异步委派方面，Qoder 推出 Quest Mode 自主编程模式就是对未来开发者工作形态的定义或预判。与实时协同时 Agent 需要与开发人员实时协作不同，异步委派需要 Agent 自主完成编码的测试、修复，开发人员无需逐行交互地工作，而是为 Agent 分配一个特定的、可能很复杂的编码任务，然后 Agent 将接管该任务，在后台进行独立处理，并在完成工作后呈现，甚至可以在人休假之后仍进行自主工作，突破时间和空间的限制，实现生产力数倍提升。
Agent 的全链路软件开发也是应用痛点。Qoder CLI（命令行界面）具备强大的代码生成与理解能力，并大幅降低内存消耗和命令响应时间，进一步提升开发效率。目前，Qoder 拥有 IDE 和 CLI 两种产品形态，其中 IDE 提供深度上下文与复杂任务处理，CLI 提供速度、灵活性与自动化能力，这种双引擎模式能覆盖更多场景。
此外，Qoder 很多好评来自于存量代码难维护，其 Repo Wiki 代码可视化能力，既能低成本运行，又能精准理解代码历史与上下文，直击结构和逻辑复杂的历史代码项目痛点。
在多个实践中，Qoder 也已经证明其多重能力正将开发者从重复性编码中解放出来，专注于架构设计与价值创造。
在企业级复杂项目中，Qoder 通过自动生成项目全景 Wiki、封装领域知识为 MCP 服务、制定精确的项目规则，使 AI 能深度理解抽象框架与私有语法，将技术支持响应时间从" 10-30 分钟"缩短至" IDE 内一站式解决"，开发效率提升 200% 以上。它不仅能生成代码，更能完成风险评估、方案设计与疑难杂症定位，成为平台开发者的超级伙伴。
从根本上来看，Qoder 推动了一场开发范式的变革：开发者角色从码农转向人机团队指挥官，核心能力从编写代码变为驾驭 AI、定义意图与确保闭环。它证明，在 AI 时代，一个人凭借清晰的思考与架构能力，就能成为一支高效的全栈队伍，快速将想法转化为可运行、可商业化的产品。
在阿里云更深、更广、更智能的技术布局下，智能编码正转变为深入肌理、重塑规则、并驱动根本性价值创造的核心力量。
未来，随着智能编码在企业软件开发中的占比不断扩大，其产生的效果会越好，企业研发流程也会变成流水线制造。届时，AI Agent 将如人们最初期待的那样——长出手脚，帮助人类开发者将整个研发流程规范化，实现软件研发的新范式。
本文摘自《云栖战略参考》总第 21 期
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