腾讯的 AI IDE 产品终于来了。

近期，腾讯 CodeBuddy IDE 海外版开启内测，支持 Claude 3.7/4.0、GPT-4/4o/o3/o4-mini、Gemini 2.5 Pro 等前沿模型。CodeBuddy 国内版预计将在 8 月上线，国内版将更贴合国内用户研发习惯，整合其他工具，并接入混元、DeepSeek 等大模型。

与其他产品相比，CodeBuddy IDE 的定位是“下一代 AI 全栈高级工程师”，让产品、设计、研发等无缝协作。

实际上，腾讯内部 AI 辅助编程工具也随着各种技术发展而不断演化：在 2018 年之前，开发者主要依赖 IDE；到 2022 年左右，相关工具主要通过各种算力增强，添加了代码补全等能力；到了 2023 年底，智能体开始融入各种产品形态中，通过自然语言对话实现项目工程理解与知识库检索、基于上下文感知提供精准交互、借助内联对话功能进行智能代码修改等。

腾讯产品专家汪晟杰透露，当时，根据腾讯内部问卷调查，专业开发者效能提升需求主要集中在下面典型场景：一是新员工需快速理解并重构现有系统工程，如期望 AI 协助代码读写、工程分析与问题调试等；二是技术评审环节（TR）需高效识别代码缺陷以降低时间成本；同时，开发者亟需专业行为的快速知识检索支持，避免过度依赖传统搜索引擎耗时。

基于上述洞察，腾讯在两年前开始立项进行开发工具的研发，主要“任务”就是加速并且提高腾讯内部软件的开发效果，并且在不同研发的阶段下都能很好地发挥作用。

2024 年至今，腾讯进一步推出了 Craft 编码智能体，希望通过全面解析工程上下文，深度理解开发者意图，同时根据需求自动生成多文件架构，AI 可以自检优化代码质量和自动化运行验证。

据悉，经过两年多实践，当前腾讯内部超 43% 代码由 AI 生成，编码时长缩短 40%，人均千行 bug 率降低了 31.5%。

从早期代码补全，到根据一句话需求生成产品原型，AI 辅助编程能力实现了等级跃迁。腾讯云开发者产品总经理刘毅表示，今年下半年至明年，AI 软件工程将深度探索：AI 软件工程师连续执行任务、自主反思并交付成果；AI 软件团队则通过多智能体协作解决产品设计、需求拆解、用户体验等综合问题。其中，AI 软件工程师要做出像小红书、滴滴等那样的企业级应用，面临的核心挑战主要有：

• 架构约束：需满足性能、扩展性、部署等硬性要求，要求 AI 深度理解大型项目架构；

• 协作复杂度：资深开发者需处理企业内部工程依赖，且需实现多角色协作，如设计师与产品经理的意图对齐。

腾讯内部一直在探索。实际上在去年下半年，腾讯内部就发布和使用了一个 AI IDE 产品，但并没有对外。直到今年上半年，团队开始重新思考怎么做一个真正的 AI IDE 来对外服务更多用户。

前期准备过程中，腾讯云产品开发团队主要考虑的点是：

• 整个软件开发周期非常长，其中会涉及非常多角色，包括产品经理、设计、开发、测试、运维等。但是，现在很多 AI 辅助编程工具只关注开发者，很多非开发者角色的需求是被忽略的。腾讯内部调研发现，一个程序员只有 37% 的时间在真正使用 IDE 做开发，大部分时间其实花费在了各种交流、对齐、沟通上。因此，多个角色在不同平台、不同工具上沟通交流浪费了大量时间。腾讯希望智能体 AI 软件开发覆盖全链路：需求拆解 - 架构设计 -UI 生成 - 前后端编码 - 测试部署，一个工具可以让所有角色在上面完成整个研发过程。

• 外部已经有大量用户在使用插件，除了专业开发者，还有大量非常有创意的群体也在使用，比如产品经理、设计师等，但其中仍有很多人因使用门槛较高而被拦下。

基于此，腾讯团队想要打造一款“产设研一体的 AI 后台”，能够打破角色壁垒、打破工具孤岛。这些也是 CodeBuddy IDE 的设计初心。

据悉， CodeBuddy IDE 团队有一大半成员来自 QQ 团队，因此对用户体验有很高要求，页面布局、交互、Agent 等由不同的设计产品经理负责。“我们的要求就是要面向他们那样的产品经理、设计师去设计，如果你自己满意并愿意使用的话，才真正提供给用户。”腾讯云开发者产品产品总监黄广民说道。

那么，CodeBuddy IDE 具体如何实现团队的设想呢？架构方面，CodeBuddy IDE 内置 4 个智能体：Plan Agent、Design Agent、Coding Agent 和 Deploy Agent。

其中，Plan Agent 主要负责做需求的结构化分析和约束规范。

黄广民表示，需求阶段存在显著痛点：产品经理需耗费大量人力完成需求整理，包括洞察用户问题本质、论证方案可行性，并将需求转化为结构化文档传递至下游，该过程漫长且复杂。虽然 AI 辅助编程在编码环节优势明显，但需求端因主观性强，难以生成唯一解。

通过企业内外部调研，腾讯发现 90% 以上需求具备共性特征。因此，其在产品内置了 200+ 行业高频场景知识库（含产品信息架构、功能描述、技术规范），当用户输入需求时可以智能召回匹配场景描述，结合最佳实践生成结构化文档，并拆解为任务列表交付下游 Code Agent 执行。

腾讯认为，未来编程将从氛围编程（Vibe Coding）转向规约编程（Specification-Oriented Coding），即在需求规范、架构限制、质量验证等约束下生成企业级软件。

氛围编程（ Vibe Coding）则基于 AI 智能体和 AI，采用自然语言描述需求，实现多文件代码生成、生成执行的应用。氛围编程可以实现工程级别开发，中等效率，学习曲线也中等，非程序员，如产品、设计等小白用户也可编码，侧重表达功能的能力。

刘毅介绍道，相比之下，规约编程能够批量生成包含所需前提和意图的业务代码，其多智能体协作方式可先帮助用户理清思路，继而规范文档并促进共识协作，最终实现系统级别完整意图的规范化代码生成，效率较高。此外，规约编程虽具有较高学习门槛，但能有效弥补氛围编程的不足，有助于提升全局的规范化、系统化能力与把控力，从而培养能编写充分捕捉意图和价值观规范代码的能力。

因此，沿着该思路，CodeBuddy IDE 的首要能力便是将模糊需求转化为严谨解决方案，涵盖“产品设计 - 技术实现 - 架构决”策等，为复杂工程提供标准化起点。

“未来，基于 AI 的个人氛围编程和适应专业团队协作的规约编程，两种开发范式会并存。”刘毅补充道。

Design Agent 负责将设计生产化，设计师可以利用这个产品将其想法变成一个非常严谨的设计稿，最终变成一个可以上线的代码页面。

当前市场 AI 辅助工具存在设计环节缺失问题：设计师未参与且设计工具未接入，导致生成页面不可控，如反复生成相同指令却出现底色色差。黄广民举例道，某外科医生用插件修改小程序页面时因审美不符反复调整，最终耗费 1 小时人工协作完成，引入设计 Agent 后，同等任务耗时将从小时级压缩至 5 分钟，整体设计周期可从数天缩短至数小时。

与 Figma 等传统工具（设计稿需二次转为代码）不同，Design Agent 的核心理念是“代码即设计”，通过对设计要求的描述直接生成可用代码作为设计稿，支持在此基础上精细化微调，实现设计到落地的无缝衔接。

Coding Agent 主要是实现工程化，具体囊括了现在 AI 编程工具里面所有的功能。

该 IDE 专为专业开发者设计，已具备核心编码能力：包括代码补全、用户操作预测、技术对话支持，以及根据技术需求自主规划 - 执行 - 反思的智能功能；同时支持企业客户自定义团队规范与项目规约，并通过 ICP 模式无缝对接企业内部流程工具。

Deploy Agent 则是为了代码尽可能地简单交付。“代码并不是做应用的终点，真正的终点是这个工具能够被终端用户使用。”黄广民表示，重要的自始至终是用户交互和终端体验。为此，CodeBuddy 集成了腾讯云开发的 CloudBase 和 Supabase 等能力，打通创意到落地的全链路，提供从前端至后端的服务，并在代码生成后实现一键发布至线上环境，闭环开发全生命周期。

如今，虽然大模型能力已经不断提高，但其仍制约了 AI 智能体 IDE 产品的发展，用户会遇到诸如运行过程中会中断等问题。面对各种挑战，腾讯从工程能力方面进行了各种优化。

“很难预言 6 个月后的 CodeBuddy 是什么样子。”黄广民坦言，“整个 AI 时代变化太快了，包括模型的变化，包括应用的变化。只能说，我们的方向还是围绕着产设研一体去深度打造，集成更多腾讯生态化产品，让更多角色可以参与进来，将其创意落地。”

刘毅表示，智能体编程的核心价值在于通过契约协议形式实现结构化编程，这为角色协作提供了一套规范的共识语言。“如同人类社会中的企业运作依赖大量的规范和工作流程约束，在多智能体协作中，同样需要此类规则而不能任其自由发挥，否则一旦关键约束失效，便可能引发生产级灾难。”

“通过建立这种系统化的协作规范，生产力倍增指日可待，最终生产力的跃迁必将引发生产关系的调整，进而影响软件公司的组织结构。”刘毅说道。

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