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氛围式编码 vs. 智能体化编码：智能体人工智能的基本原理与实际影响

发表
由 Ranjan SapkotaRanjan Sapkota 提交
作者: Ranjan SapkotaRanjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

摘要

本文回顾了人工智能辅助软件开发中出现的两种新范式：vibe 编码和代理式编码，并进行了全面分析。虽然两者都利用大型语言模型 (LLM)，但它们在自主性、架构设计和开发者角色方面存在根本差异。Vibe 编码强调通过基于提示的对话式工作流实现直观的人机交互，支持构思、实验和创造性探索。相比之下，代理式编码通过目标驱动的代理实现自主软件开发，这些代理能够在最少的人工干预下规划、执行、测试和迭代任务。我们提出了一个详细的分类法，涵盖概念基础、执行模型、反馈循环、安全机制、调试策略和现实世界的工具生态系统。通过比较工作流分析和 20 个详细用例，我们说明了 vibe 系统在早期原型设计和教育中表现出色，而代理系统在企业级自动化、代码库重构和 CI/CD 集成方面具有优势。我们进一步探讨了混合架构的 emerging trends（新兴趋势），其中自然语言接口与自主执行管道相结合。最后，我们阐述了代理式 AI 的未来路线图，概述了构建可信赖、可解释和协作系统的所需基础设施。我们的研究结果表明，成功的人工智能软件工程将不取决于选择一种范式，而在于在统一的、以人为中心的开发生命周期中协调两者的优势。
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氛围式编码 vs. 智能体化编码：智能体人工智能的基本原理与实际影响
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Ranjan SapkotaRanjan Sapkota
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本研究对人工智能辅助软件开发的两种新兴范式：氛围式编码（vibe coding）和智能体式编码（agentic coding）进行了全面分析。虽然两者都利用大型语言模型（LLMs），但在自主性、架构设计和开发者角色方面存在根本差异。氛围式编码强调直观、人机协作的互动，通过基于提示的对话式工作流支持构思、实验和创意探索。相比之下，智能体式编码通过目标驱动的 AI 智能体实现自主软件开发，这些智能体能够在最少的人工干预下规划、执行、测试和迭代任务。我们提出了一个详细的分类体系，涵盖概念基础、执行模型、反馈回路、安全机制、调试策略和真实世界的工具生态系统。通过比较工作流分析和 20 个详细用例，我们说明了氛围式系统如何在早期原型设计和教育中发挥优势，而智能体式系统则擅长企业级自动化、代码库重构和 CI/CD 集成。我们进一步探讨了混合架构的新兴趋势，即将自然语言接口与自主执行流程相结合。最后，我们阐述了智能体 AI 的未来路线图，概述了构建可信赖、可解释和协作系统所需的基础设施。我们的研究结果表明，成功的人工智能软件工程不是依赖于选择一种范式，而是将它们的优势统一整合到一个以人为中心的开发生命周期中。关键词：AI 智能体，智能体 AI，智能体编码，多智能体 AI，氛围式编码 vs 智能体编码