AI辅助软件开发是指利用人工智能（AI）来增强软件创建过程。它利用大型语言模型（LLM）、AI代理以及其他AI技术，在整个软件开发生命周期中为开发者提供支持。这包括从源代码生成和智能代码补全到调试、测试、UI设计、代码理解和文档编写等任务。术语“代理式编码”特指使用能够自主执行开发任务的AI代理，通常只需最少的人工干预。
该领域源于机器学习和深度学习的进步，特别是支撑现代LLM的Transformer架构的发展。这些模型在海量自然语言和源代码语料库上训练，能够根据自然语言描述生成语法和语义上合理的代码。截至2020年代中期，AI辅助工具已集成到流行的集成开发环境（IDE）中，提供实时代码建议、自动化测试生成和漏洞扫描等功能。然而，这些工具的采用也引发了对代码质量、安全性和责任归属的担忧，导致关于适当人工监督水平的争论。
源代码生成
经过源代码语料库训练或微调的LLM可以根据自然语言描述、注释或文档字符串生成源代码。代码生成系统的研究通常通过功能正确性来评估生成的程序，例如输出是否通过自动化测试用例，而不仅仅是语法正确性。这种方法反映了生成可用代码（而不仅仅是语法有效代码）的实际目标。
这些工具通常作为IDE的功能或扩展提供，使开发者能够在现有工作流程中调用代码生成。例如，开发者可以输入描述函数的注释，AI会建议实现方案。生成的代码可以直接插入编辑器中，开发者可以根据需要审查和修改。
氛围编码
氛围编码是AI辅助软件开发的一种特定形式，开发者向LLM描述项目或任务，LLM随后自动生成源代码。该术语由计算机科学家安德烈·卡帕西于2025年2月创造，他是OpenAI的联合创始人，曾任特斯拉AI负责人。氛围编码通常涉及接受AI生成的代码而不进行彻底审查，而是依赖结果和后续提示来指导修改。这种方法强调快速迭代和创造性探索，而非细致的代码检查。
该术语迅速流行，韦氏词典于2025年3月将其列为“俚语与流行”表达，并被柯林斯英语词典评为2025年度词汇。支持者认为，氛围编码使业余程序员无需传统软件工程所需的广泛培训和技能即可生成功能性软件。然而，批评者指出，这缺乏责任性和可维护性，并增加了在生成软件中引入安全漏洞的风险。
智能代码补全
使用预训练和微调LLM的AI代理可以根据正在编写的代码上下文提出代码补全建议。这些系统分析周围代码、注释，甚至开发者的输入模式，以建议下一行、函数或代码块。根据Husein、Aburajouh和Catal在《计算机标准与接口》期刊上发表的2025年文献综述，“LLM显著提升了多种编程语言和上下文中的代码补全性能，其根据上下文和部分输入预测相关代码片段的能力大幅提高了开发者生产力。”
智能代码补全超越了简单的自动完成，它理解代码语义和项目结构。例如，它可以建议带适当参数的函数调用，为常见模式生成样板代码，甚至根据简短描述完成整个方法。此功能现已成为许多现代IDE（如Visual Studio Code、JetBrains等）的标准配置，通常由基于云的LLM服务提供支持。
测试、调试、代码审查与分析
AI越来越多地用于自动化各种质量保证任务。在测试方面，AI可以根据代码的结构、行为或规范自动生成测试用例，包括单元测试、集成测试，甚至模糊测试输入。在调试方面，AI可以通过分析代码模式、执行轨迹或错误消息来帮助识别潜在错误，并建议修复方案。在代码审查方面，AI可以执行静态分析以检测代码异味、安全漏洞和性能问题，并提供改进建议。
这些AI辅助工具通常集成到CI/CD管道中，实现持续自动化分析。例如，工具可以扫描每个拉取请求以查找潜在安全缺陷，并标记供人工审查。这可以显著减少代码审查所需的手动工作量，但并不能消除人工判断的需求。
局限性
AI生成代码的所有权和责任归属存在争议。法律框架尚未完全跟上AI生成内容的现实，导致知识产权归属以及缺陷或安全漏洞责任方的不确定性。这种模糊性可能成为受监管行业采用的障碍。
根据德国联邦信息安全办公室的报告，在没有经验丰富的开发者仔细监督的情况下使用AI编码助手，可能会引入轻微和严重的安全漏洞。报告强调，任何潜在的生产力提升都应权衡额外质量控制和安全管理措施的成本。同样，德勤指出，AI辅助软件开发的输出必须通过自动化测试、静态分析工具和人工审查相结合的方式进行验证，从而建立治理层以提高质量和责任性。
这些局限性凸显了人工监督在AI辅助开发中的重要性。虽然AI可以自动化许多常规任务，但它尚不能完全理解软件项目的更广泛背景，包括业务需求、架构约束和用户期望。
使用AI进行编码的公司
多家大型科技公司已报告使用AI进行编码，反映出这些工具在行业中的日益普及。2024年秋季，谷歌约35%的代码由AI生成。到次年秋季，这一比例达到50%。2026年4月，据报道谷歌内部75%的新代码由AI生成，并由人类工程师审查。这一趋势表明，AI正成为代码的主要来源，而人类则充当审查者和集成者。
同样，在2025年4月，微软部分项目中20%至30%的代码由AI编写。2026年4月，Snap表示其至少65%的新代码由AI生成。这些数据说明了AI辅助开发在科技领域的快速采用，其驱动力在于提高生产力和加快交付的潜力。