智东西（公众号：
作者
香草
编辑
李水青
还记得今年3月，轰动了整个科技圈的AI程序员Devin吗？现在，国内版Devin来了。
智东西6月21日报道，今日， 阿里云 推出首个基于通义大模型的“ 程序员 ”，可 分钟级 完成 端到端应用开发 ，大幅提升研发效率，预计实现产能提升100倍。
▲阿里云在上海AI峰会上发布AI程序员（图源：阿里云）
该AI程序员构建了创新的 多智能体 （Agent）架构，由不同的智能体分别负责需求理解、任务拆解、代码编写、测试、问题修复、部署发布等软件开发任务并协同工作，一站式完成开发流程，具备架构师、开发工程师、测试工程师等多种岗位的技能。
发布会现场，阿里云展示了用对话形式，让AI程序员自主完成一款奥运赛事日程应用，从提需求到页面上线，全程仅花费 10分钟 。如果按照传统的开发方式，人类程序员至少需要半天才能完成。
▲AI程序员开发的应用截图（图源：阿里云）
阿里云的AI程序员与Devin相比有什么不同之处？和AI编码助手通义灵码有什么关系？它能完成什么样的开发任务，将如何提升程序开发效率？智东西与 阿里云资深技术专家、通义灵码产品技术负责人神秀 进行了深入交谈，试图解答这些问题。
一、端到端一站式开发， 分钟构建赛事日程应用
今年3月，来自硅谷的创业团队Cognition AI发布了全球首个AI程序员智能体Devin，号称是“世界上第一位完全自主的AI软件工程师”。相较之下，阿里云AI程序员有哪些差异之处？
神秀告诉智东西，在定义上，阿里云AI程序员与Devin是类似的，不同之处主要有三点： 一是 实现了端到端的效果，在开发全流程上实现了更高的完整度； 二是 交互上的优化，在开发过程中可以与人类程序员产生多次交互，生成的代码也可以二次编辑； 三是 在底层模型上，首次使用国产的通义模型体系，而非GPT-4等海外模型。
在上海AI峰会上，阿里云现场展示了AI程序员的能力。通过自然语言对话，AI程序员能全程自主完成理解需求、拆分任务、编写代码、识别并解决报错、运行代码等整个流程，仅用 分钟 就能开发出一款奥运赛事日程应用。
▲AI程序员理解需求并编写代码（图源：阿里云）
如果按照传统的开发方式，程序员需要先后完成爬虫编写、网页开发、编写Python文件、处理程序以及运行、调试、修改代码等工作，至少需要 半天时间 才能完成。
与阿里云自己的AI辅助编程产品 通义灵码 相比，二者虽然都是基于大模型做编码，但表现形式完全不同。
在 产品形态 上，通义灵码是IDE插件，而AI程序员可以理解为一个智能体，既可以用作IDE插件，也可以作为网页或软件单独使用。
在与人类 交互方式 上，通义灵码主要作为辅助工具完成单点需求，整体工作流程仍以人类为主，对人类工程师的工作过程没有太大改变；AI程序员则作为主体，人类程序员只需要输入需求、校验代码等。
在 底层技术 上，二者有一脉相承的延续性，在AI程序员中会用到通义灵码的技术，通义灵码也会用到智能体相关技术，不过AI程序员是以智能体为主。
二、基于通义大模型的多智能体，三层技术创新挑战GPT-4
目前，阿里云的AI程序员仍处于早期预研阶段，能够完成一些简单的任务，比如自主去网上寻找工具、自我调试、测试迭代等。神秀称，用直观一点的方式来说，AI程序员还无法通过阿里云的面试。
AI程序员采用的底层模型是 通义大模型 ，通过创新的 多智能体 架构，由不同的智能体分别负责需求理解、任务拆解、代码编写、测试、问题修复、部署发布等软件开发任务并协同工作，一站式完成开发流程。
基于多智能体协同架构，AI程序员可以结构化任务管理，由人类团队定义问题、拆解需求，实现任务快速分配；通过将复杂任务拆解成单个小的子任务，简化工作流程、提高开发灵活性和适应性，符合企业特点和需要；同时，每个智能体能够专注特定任务，可大幅提升系统工作效率。
例如，在编码智能体中，AI程序员首创了代码仓库知识图结构，不仅能理解用户的需求，还能精准定位代码对应的修改位置并自动给出修改方案，极大地简化了传统软件开发的过程。
当智东西问道，在开发AI程序员的过程中，遇到最大的技术挑战是什么？阿里云是如何克服的？
神秀谈道，在AI代码领域的主流榜单中，大部分公司都是用GPT-4、Llama 3、Claude 3等海外模型作为底座，而阿里云希望能让国产模型追上它们的表现并实现超越，这是团队需要攻坚的 第一大挑战 。
▲AI代码领域榜单SWE-bench
具体来说，阿里云AI程序员主要有 三个层面 的技术创新： 最上层 ，产品和工程团队通过创新的产品定义以及多智能体框架的研发，打造了全新的产品形态；在 中间层 ，针对代码编写的真实场景，去组织数据、训练模型，进行垂直的定向优化； 最底层 ，则是基础模型的迭代与更新。
神秀认为，GPT-4等并不是不可超越的，尤其是具体到代码编写这一垂直领域。未来阿里云将集中对AI程序员使用工具的能力、执行效率、成本、性能等方面进行优化，预计在 月 会发布详细的指标和模型进展。
三、内部 代码生成率已达 ，目标取代 重复性工作
去年11月，阿里云发布AI编程助手 通义灵码 ，目前每日辅助开发者生成代码 超 万次 。而随着通义大模型技术的进步，AI程序员的出现让软件开发从通义灵码引领的“辅助驾驶”，逐步进入“自动驾驶”阶段。
今年4月2日，阿里云宣布内部正在 全面推行 编程 ，未来的代码将由通义灵码编写。
两个多月过去，这一目标实现了吗？
神秀告诉智东西，截至目前，阿里云内部已有的代码是由AI生成。随着模型能力的提升，这个数值未来还有很大的提升空间。他谈道，阿里云的愿景是让AI来代替开发工作中的重复性工作，让程序员有时间和精力集中在更复杂、更能创造价值的工作当中，例如算法的创新、技术的改进。
在编码生产力工具上，大模型产品有很多种形态出现，最简单的就是通义千问等通用AI助手，在此基础上进行定向优化就得到了通义灵码；而更高的定向能力需求，需要更多的产品形态来支撑，因此阿里云在通义灵码的基础上，推出了创新形态的AI程序员。
关于AI程序员是否会代替人类开发者的问题，阿里云也有自己的思考。
神秀称，虽然AI程序员是全流程、端到端的一站式产品，但它在工作过程中不会完全脱离人类控制。人类程序员做好需求定义、需求分解、复杂架构分解等工作，AI程序员作为“分身”，基于人类定义去做详细拆解、编码、知识获取等，最终项目的上线拍板仍由人类负责。
目前，通义灵码在综合人效的提升上达到，未来结合AI程序员，预计可以达到的水平。
从AI程序员产品的终态来看，神秀认为，“人机协同模式的改变”是大模型对软件研发带来最重要的变化，将是颠覆性的创新，可能会改变整个软件行业。
在实际落地过程中，产品形态也将一步步进行优化，阿里云认为其大致基于三种模式演进。
首先是 LLM as Copilot ，不改变软件工程专业分工，AI工具通过与人协同提升开发效率，解决单点事务性工作，像通义灵码一样，在IDE中完成一些简单的任务。
其次是 LLM as Agent ，AI智能体作为单一领域职能专家，自主使用工具完成预定任务，人类主要负责给定上下文，完成知识对齐这将独立于现有的工作流程。
最后是 LLM as Multi-Agent ，多个智能体可以相互协作完成复杂任务的开发，人类只需负责创意、纠偏和确认。在这个过程中，测试人员、开发人员之间的协同关系可能会发生变化。阿里云此次推出的AI程序员就属于这一形态。
就像大模型的出现带来了提示词工程师等新的工种，在神秀看来，AI程序员也可能带来现有工作岗位的职责转换或是全新的岗位。例如，未来项目经理、产品经理也可以和AI程序员打交道完成任务，工程师则有可能向产品经理去转型，而不是去做琐碎的编码，二者之间的边界会变得模糊。
通过此次发布，阿里云也希望能引起业界对AI程序员这一方向的思考：AI程序员怎么去读懂原来的代码？如何对现有的代码进行改造，成让AI程序员更好理解？未来是否会出现专门面向AI的编程框架？
阿里云内部提出了“ AI原生研发范式 ”，针对AI时代的研发流程进行思考。
阿里云通义大模型业务负责人徐栋 谈道：“软件应用的开发范式正在发生改变，未来用户只需定义问题、提出需求，分钟级完成一个应用开发将成为常态。通过AI编程助手和AI程序员的加持，每一位人类程序员都将成为超级个体。”
结语：产品仍处于早期阶段，预计半年内落地应用
阿里云推出首个AI程序员产品，展现了其对AI编程的愿景——未来每个企业都会有虚拟AI员工加入，带来新质生产力。目前，该产品仍在初期阶段，暂未达到生产级可用和实现规模化的落地应用。
神秀谈道，之所以选择在早期就发布产品，主要有 三个层面 的考虑：
首先，让企业看到真实的AI程序员与人类交互的模式，引发其对未来发展远景的思考，当颠覆性的技术出现时，能随着技术发展及时进行组织变化调整。
其次，通过Demo的发布，让企业和开发者了解AI程序员技术最新的进展，后续阿里云也将详细解读产品底层技术。
最后，初期的产品仍有很大的提升空间，阿里云希望更多的企业和开发者能参与到产品共创当中，为AI程序员提出优化建议。
据透露，阿里云AI程序员将在未来几个月内推出内测版本，并预计在半年内正式落地应用，我们期待看到这一虚拟的AI助手为企业和开发者注入新质生产力。
c语言和c++和VB有什么区别？
C：经久不衰的语言 主要应用在嵌入式编程，硬件驱动程序设计中 说白了是计算机底层的编程设计 优点是可以嵌入汇编，可以直接与硬件打交道，做底层开发 缺点是在企业级开发中，几乎无用武之地 我朋友是做这个的，在长沙这种小地方，年薪也能达到10万以上 与北京的java程序员收入差不多 在北京的话，年薪20万不是大问题。 c++ ：我非常钦慕的语言，又AT&T的贝尔实验室研发 主要开发工具是微软的Visual C++和Borload的BCB（Borload C++ Builder） 优点在于含有大量的库，如MFC，可直接调用windows库函数干很多事情 其中的消息处理机制令我感觉尤为经典 缺点是，要想精通真不容易 主要领域一是做桌面程序，像QQ，迅雷这种桌面软件 领域二是做游戏后台开发，大部分游戏（包括魔兽等）后台语言就是使用C++ 精通的话，收入和C程序员差不多 vc ： 刚说过了，vc全名是（Microsoft Visual C++） 是微软研发的一种开发C++的开发工具（IDE） vc++：同vc 注意c++是语言，vc++是工具，是一门使用c++语言的工具，记清楚，以后不要问这样肤浅的话。 以上几种，对比一下 学java，学的不仅仅是技术，而是一种思想 架构项目的思想 所以java是培养架构师,培养System Designer，Project Manager的 c语言和c++只能培养技术专家，资深程序员 vb：曾经很流行的一种桌面程序开发技术 微软研发的（Visual Basic）是一种工具，用的语言是Basic Basic是比尔盖兹发家致富的一大工具 主要用来做桌面程序，C/S系统 后来因为Delphi的冲击，被强占一部分市场 现在有了，基本上VB被淘汰是时间问题 顺带一提 : Microsoft Visual 最新出了2005版（2007出的） 微软用来抗衡Java的新产品 主要市场是企业级开发，和SUN的java ee竞争尤为劲烈 在企业级开发里，基本上是java ee和平分秋色，其他的靠边站 在C/S B/S里表色都还算不错 用的语言有Basic c++ 不过，目前在平台里最流行的还是C#语言的开发 winform,技术都是使用 c#
混沌碎片是什么任务用
做远古套装用，具体流程如下
1.20次E.X机械牛的任务道具
2.虫子MA获得的任务道具20个
3.大魔石25个加下级元素结晶200个加西瓜200个
4.和莎兰MM聊聊天
5.死亡塔APC掉落的道具任务道具100个
6.继续死亡获得另外30个
7.40个大魔石加200个下级元素结晶还有前面得到的特殊任务道具2个
8.与雪山大妈聊天
9.冰龙MA以上的任务道具10个
10.冰龙MA以上BOSS掉落的任务道具30个
然后是戒指
任务起始NPC为阿尔伯特，需要凑齐3个任务道具
一个是200个灵魂加200个下级元素结晶
一个是25个大魔石
(45级时有此任务.限定任务和45级以后boss有爆小魔石,每10个可以去莎兰那换取1个大魔石)
一个是刷雪山冰女5个绿名女人掉落的任务道具100个
手镯任务
也是需要3个特殊道具在告示板接任务，特殊道具分别为
一个是200个下级元素结晶找辛达换
一个是25个大魔石找罗莉安换
一个是雪山副族长,冰女boss爆的任务道具40个,难度MA以上,基本单刷一次就会给一个的!
项链任务，项链的任务主要牵扯到了死亡之塔，具体步骤如下!
先找莎兰
第一步是死亡塔14层召唤师APC掉落3个道具
第二步是死亡塔5，15，25，34层APC随机掉落任务道具2个
第三步是40个大魔石加上死亡塔所有法师APC掉落的任务道具10个
靴子任务，任务基本是在塔中完成!开始NPC也是莎兰
一是死亡塔21和31层玩具士兵掉落的任务道具80个
二是30个大魔石
三是21层和31层玩具士兵掉落的任务道具80个和阿尔伯特对话,得到靴子
腰带任务 从鸟人开始
1.遗迹5骑士掉落的任务道具，每个骑士爆的需要5个
2.50个大魔石
3.遗迹5骑士掉落的任务道具100个,每个的暴率都是100%的
4.阿尔伯特对话,得到腰带
肩膀任务 继续跟克伦特
1.E.X难度获得任务道具15个.
2.继续E.X难度.任务道具15个.
难度.菠萝的支配力15个.
4.40个大魔石，阿尔伯特对话
衣服任务 重新回到告示板接
1.盗贼犬人掉的任务道具30个
2.盗贼所有小怪掉的东西+200个下级元素结晶
3.做掉前面2个以后,出现新任务,交40个大魔石给阿尔伯特
4.死亡塔APC随机掉的任务道具40个和50个大魔石
5.和辛达对话
6.200个下级元素结晶加100个灵魂跟阿尔伯特对话
裤子任务 还是告示板接任务
有哪些原因，让你30岁还没走上管理岗位？
觉得自己不能够承担技术管理的工作，准备先进行技术沉淀后升级技术管理；这一部分候选人通常十分了解自己目前的技术发展水平，并能够理智对自己的职业进行规划。 资深图像算法工程师许之一就是这样的典型代表。 作为公司第一号图像算法工程师，许之一协助 CTO 搭建起了公司的图像算法团队，工作2 年后，公司伸出了升级技术管理的橄榄枝。 许之一觉得自己还没有足够的技术实力和技术沉淀承担起技术管理的工作。 最终放弃了这个橄榄枝，继续在技术上精进自己。 对于程序员而言，技术管理应该是一件水到渠成而不是揠苗助长的事情。 如果技术基础没有打牢，那么即使成为技术管理，未来的职业发展也会受限。 与其过早走上一条揠苗助长的路子，不如先脚踏实地夯实基础。 想要在技术上持续精进，成为某一领域的专家或者进阶成为架构师；除了还在积累走向技术管理的这些人，另外一条技术精进的路线也是很多30岁 +资深程序员的选择之路。 07年博士毕业的贺明就是明确决绝走向技术管理的候选人，曾在 BAT 等多家互联网巨头待过的贺明在迈入40岁的关口进入了一家中型互联网公司从事数学科学家的工作。 他的汇报对象是一名比他还小上许多的年轻人。 新技术的唤醒了贺明的战斗力，现在工作加班多多了，以前8 点就能下班，现在每天都要到10点。 但是在工作中，我还是感受到了久违的技术进步。 从技术管理回到一线业务上的贺明虽然明显感觉到经历没有年轻人旺盛，但是能够重新感受到自己技术的精进，贺明对于此次跳槽十分满意。 选择转行：不再和技术死磕。 选择转行的程序员也不少。 曾在某智慧城市公司担任开发部门主任的李魁就是这么一个人。 花了5 年时间，他从 c#程序员做到了架构师，并且成功帮助公司进行技术栈的选型。 在完成技术选型后，李魁转岗成为了一个产品经理。 觉得自己在沟通上更有天赋，并且更喜欢产品经理的工作，这是李魁做出改变的主要动机。 我做架构师的那家公司不能算纯粹的互联网企业，在里面能够做的技术发展已经到头了，李魁认为自己技术上的天花板来着太早。 之所以当时没有出来看机会的原因，因为我看好我所在的行业，并且我们公司能够给我其他的发展空间，在技术工作中点亮的演讲、沟通、项目管理等技能使得李魁的职业发展路径有了别的分叉路可以选择。 除了自己的主观原因外，李魁也发现自己的架构师经验无法在市场上给他带来他想要的一线互联网公司技术管理的岗位，在人才顾问的建议下，李魁在看机会的后期改变自己的求职方向，最终以产品经理入职某 AI 独角兽公司。 通过上述三种没有成为技术管理的路径梳理中，不难得出一个结论，30岁没有成为管理者，并不是一件值得焦虑的事情。 的确，市面上的技术经理、cto 等更高的面邀薪资，互联网圈对于管理者过分的顶礼膜拜，以及没有升职就意味着失败的焦虑传播等因素使大家产生了30岁不升就该反省人生的错误观念。 但这些都是过度贩卖焦虑的产物，没有梦想和咸鱼有什么区别的口号并不等于30岁不是管理者就是咸鱼。 职业发展本身就应该是一条根据自己特长进行发展选择的事儿，在国外60岁零 bug 的资深程序员同样值得尊敬，30岁没有成为管理者没什么毛病，更不是异类。
