商业智能的下一个时代：对话式、情境式和持续式
商业智能长期以来一直被定义为仪表盘、图表和静态报告。这些工具为组织跟踪和传达绩效带来了统一性。但是，企业的运营方式已经发生了根本性的变化。决策更加快速、分散和由更多的数据源驱动。静态商业智能是为一个较慢的世界而构建的，它不再足够。商业智能的下一个阶段不是关于构建更好的仪表盘，而是关于使数据与自然、对话式的交互和语境感知、一致性和确定性的洞察力相结合。实现这一转变的组织将从报告过去转变为随着事件的发生而做出更好的决策。仪表盘正在成为瓶颈静态仪表盘是为一个分析主要是回顾性和由专家拥有的世界而构建的。分析师创建报告，业务用户使用它们，决策随之而来。这种模型不再成立。几个局限性现在已经无法忽视。仪表盘捕获了一组预定义的指标，但业务问题会不断变化以响应新的信号和意外的模式。用户必须解释图表、过滤视图并理解数据模型，然后才能得到答案——这会减慢决策的速度，而数据本应支持这些决策。即使所谓的自助仪表盘也需要一定的数据素养，而大多数员工并没有接受过这种培训。这个问题的规模很大。研究表明，76% 的企业在 2025 年由于数据过载而在其商业智能仪表盘上经历了性能下降。决策者被迫在行动时机已经过去之后解释信息。在快速变化的环境中，这种滞后性不仅仅是一个小问题，它成为了一种竞争劣势。对话式分析的崛起对话式分析通过重新定义人们与数据的交互方式来解决这个瓶颈。用户不再需要导航仪表盘，而是可以用自然语言提问：“为什么上周客户流失率突然上升？”或“哪些产品在东北地区表现不佳？”在背后，人工智能和搜索驱动的界面将这些问题转化为查询，检索相关数据，并以人类可读的形式返回结果。根据 斯坦福大学的人工智能指数报告，语言模型的进步显著提高了机器理解和生成类似人类文本的能力。这一模式已经在消费者技术中得到体现。搜索取代了目录。语音助手取代了复杂的菜单。在每种情况下，获胜的体验都减少了意图和结果之间的摩擦。同样的转变现在正在企业分析中发生。挑战在于，并非所有对话式分析都是一样的，而这种差异在规模上至关重要。确定性洞察力的案例大型语言模型为业务用户提供了强大的新入口。但是，直接的文本到 SQL 方法引入了一个基本问题：LLM 是概率性的。它们根据查询最可能的解释生成响应，而不是保证的解释。在实践中，这意味着不同用户以不同方式提出相同的问题可能会得到不同的答案。问“我们的流失率是多少？”三种不同的方式，得到三种不同的数字。在个体层面，这感觉像是一个小问题。在整个组织中，这会完全破坏对数据的信任。新的研究证实，这已经正在发生：不到四分之一的数据和分析领导者（24%）报告对其 GenAI 输出的准确性完全有信心。解决方案不是放弃人工智能，而是将其与确定性系统配对。通过将自然语言查询路由通过搜索令牌而不是仅依赖文本到 SQL 生成，分析平台可以坐在受治理的语义层上，在那里业务逻辑得到执行，查询结果是可复制的，答案是可追溯的。人工智能的可访问性，以确定性系统的精度为锚点。语境是缺失的成分确定性的答案本身是不够的。一个没有语境的数字只比没有解释的图表好一点。没有语境的数据可能会导致不完整或误导性的结论。来自非结构化来源的叙述，如电子邮件、电话录音、协作工具，是连接原始数字与现实世界意义并使决策可靠的关键因素。近 90% 的企业数据是非结构化的——电子邮件、客户笔记、支持票、电话录音、内部消息。这是数字背后的“为什么”所在。客户留存率下降可能在仪表盘上可见，但其原因却埋藏在支持对话、产品评论和现场笔记中，这些是传统商业智能永远无法触及的。当分析平台能够跨结构化指标和非结构化内容进行推理时，它们会产生更有意义的洞察，这正是 企业正在寻找的。而不是仅仅报告本季度回报率增加了 12%，一个语境感知系统可以表明客户在最近的产品评论和支持聊天中一致地提到了尺寸不一致的问题，将指标与原因在一次交互中连接起来。这种融合将商业智能从报告层转变为真正的智能层。领导者现在应该优先考虑什么三个能力将准备好进行这一转变的组织与那些没有准备好的组织区分开来。第一个是治理的语义层。对话式分析仅在共享、权威的业务定义存在时才有效——指标、层次结构、关系——每个查询都必须通过它。没有它，易用性的收益会以一致性的代价为基础。第二个是整个技术栈的集成。分析不能孤立地存在。洞察力需要在决策发生的地方到达人们，无论是在 Slack 还是在 CRM 工具中，输出需要在团队每天使用的应用程序中可访问。需要上下文切换的分析平台将被绕过。第三个是故意的采用策略。技术本身并不会改变行为。成功转型的组织在平台本身的投资和培训、沟通以及领导层对齐方面投入同样多的资源。向隐形分析迈进商业智能的最终目标不是一个更美丽的仪表盘或一个更快的查询引擎。它是分析在需要时存在、不需要时隐形的分析。当员工可以简单地提问并获得有意义、有语境的答案时，分析不再是一个目的地，而是工作中嵌入的一种能力。成功将不再由组织构建的仪表盘数量来衡量，而是由其将数据转化为日常决策的有效性来衡量。从仪表盘到对话的转变不仅仅是一个用户界面升级。它标志着商业智能的根本性重新思考：从报告过去转变为随着事件的发生而使决策更好。
Marina Wyss是亚马逊高级应用科学家，《AI Agents: Complete Course》是一篇从零基础到生产级落地的完整AI Agent课程指南。文章严格按Beginner → Intermediate → Advanced → Bonus分层展开，像一本浓缩教材。入门：工作原理核心理念：AI Agent不是一次性生成答案，而是迭代循环（ReAct Loop：Reason思考 → Act行动 → Observe观察 →Repeat循环或输出），模拟人类写论文的过程（规划→研究→草稿→批判→修订），从而大幅减少幻觉、提升准确性。使用步骤定义任务并分解：把大任务拆成小步骤（LLM能做、代码能做、API能调用）。示例（写论文代理）： LLM生成大纲 → 生成搜索词 → 调用搜索API → 获取网页内容 → LLM写初稿 → LLM自我批判 → LLM修订。设置上下文工程：给代理提供“背景+角色+工具+记忆”。示例提示模板：“你是发票处理专家。任务：从PDF提取字段。可用工具：extract_invoice_fields、save_to_db。”实现ReAct循环（核心使用方式）：while 任务未完成： 思考 = LLM(当前上下文 + 历史记录) if 需要工具： 调用工具（例如查询数据库） 观察结果 → 加入上下文 else： 输出最终答案中级：实际解决问题加入记忆机制、设置护栏（Guardrails，防非确定性问题） + 应用四大设计模式，让代理更可靠、更强大。其中，应用四大设计模式是“如何使用”的核心技巧：Reflection（反思）：让代理自我批判并重写。Tool Use（工具使用）：代理只“请求”工具，系统执行后反馈。Planning（规划）：LLM先生成JSON步骤计划，再逐一执行。Multi-Agent Collaboration（多代理协作）：分工合作。高级：企业落地高级任务分解：按领域（功能型）、文件（空间型）、阶段（时间型）、数据分区（数据驱动型）拆分。最后作者还推荐一篇关于智能体系统设计的博客，以及Deeplearning.AI 的“智能体人工智能”和“多智能体系统”课程。
氛围编程（Vibe Coding）火了。氛围编程是一种新兴的软件开发方法，极大地依赖于人工智能。该术语由计算机科学家 Andrej Karpathy 提出，用于描述一种流程，在该流程中，开发者主要使用自然语言提示（以普通语言说出或输入）来指示 AI 工具生成、优化和调试代码。@karpathy氛围编程的核心理念是让用户专注于描述他们希望软件执行的操作（“氛围”或意图），让 AI 处理大部分实现方式（实际的代码实现），业余爱好者只需输入提示即可构建应用程序和网站；开发者则可以将工作重点从手动编程转变为指导、审查、测试和优化 AI 生成的源代码，以及编程领域之外的产品创意、系统设计、架构决策和业务逻辑。最终，人类工程师更专注于体现人类价值的创造性任务，即整合角色（见《山巅周刊第271期》“AI时代需要的三大人类能力”）。就像 Reddit 用户所说，”现在真正的技能是系统设计、架构、DevOps、云计算——这些技能是区分初级和高级程序员的关键，这些才是真正重要的。“另外，”更高的生产力将成为未来一代人与生俱来的进化特质。“Sam Altman最新关于AI奇点加速到来的文章中说，2025 年，编写计算机代码将不再是以前的样子。一些科学家的生产力比人工智能出现之前提高了两到三倍；到2030年，一个人能够完成的工作量将远超2020年。开发者使用 AI 助手实时编写、审查和优化代码这一“氛围”理念正迅速从软件开发扩展到其他各个领域，比如，氛围营销（Vibe Marketing）直接作为生产力工具，能够更快产出、减少延迟、突破瓶颈。现代营销不就是吸引潜在客户、讲述故事、打造品牌吗？相比传统营销，氛围营销具有截然不同的创意、预算和速度优势，一个拥有 AI 工具的营销人员现在可以完成传统上需要 10 多名专家才能完成的工作——生产少量广告变体、快速部署多渠道营销活动、自动分析转化数据等。营销活动具有先天的不确定性，自然是多快好省占据优势，氛围营销比氛围编程更为灵活、质量风险更小。相信“氛围”在非技术领域有更多的发展，比如氛围管理（Vibe Managers）、氛围写作（Vibe Writing）、氛围设计（Vibe Designing）……在以上开发者和整合角色的描述中，实际上包含了在氛围编程结果上加以人工监督的过程，而纯粹的氛围编程只包括（重点就是，只有“氛围”，不关注技术）：明确目标和需求；选择合适的 AI 工具；通过自然语言描述你想要实现的功能；运行 AI 生成的代码；通过反馈循环不断迭代。“氛围”在氛围编程中的核心是开发者专注于项目的整体意图或感觉，通过自然语言指令、概念性概述和逐步细化来传达期望的“vibe”，而非代码的技术细节。具体来说，“氛围”指的是编程过程中的一种轻松、对话式的状态。就如 Karpathy 形象地描述：“这不是真正的编程——我只是看东西，说东西，运行东西，复制粘贴东西，大多数情况下它都能工作（but it's not really coding - I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works.）。”尽管批评者指出，氛围编程缺乏问责制，并且增加了在最终软件中引入安全漏洞的风险。但Karpathy曾是斯坦福大学深度学习课程CS 231n的作者、特斯拉人工智能总监和OpenAI的联合创始人，氛围编程也阐述了他之前“最热门的新编程语言是英语”（the hottest new programming language is English）的说法，可行性和可信度非常高。在还未实现代理编程（Agentic Coding）自主软件开发（至今，通用人工智能仍旧是一个理论概念）之前，人类就可以不再需要学习特定的编程语言来控制计算机，这在编程民主化方面具有重要意义（此前，短视频平台彻底改变了视频创作）。氛围编程工具有哪些 AI 工具适合氛围编程呢？一类是直接使用人工智能大模型，适合快速验证想法，更方便进行多轮交互。在这里自然推荐“AI四大家”——OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini和xAI Grok，它们在氛围编程应用的最佳表现排名可能是Anthropic Claude > xAI Grok > Google Gemini > OpenAI GPT。Anthropic Claude 在氛围编程中表现最佳，特别是在其 Claude Code 工具中，能够快速生成高质量代码。但后来者 Grok 4 在氛围编程中的速度和准确性优势显著，尤其是在实时性和上下文理解方面。另一类是人工智能大模型驱动的 AI 代码编辑器，适合即时编程与迭代重构，提升效率。AI 代码编辑器就像传统IDE一样整合了编程专用界面和流程，特别是本身具有代码编辑功能。Anysphere Cursor 就是一个 AI 代码编辑器，最近比较受推荐，它是 VS Code 的修改版本，使用 GPT-4 等模型集成了 AI 配对编程，在实现氛围编程自动化方面更有优势。Amazon Kiro 的聊天介面有 Vibe 与 Spec 两种模式Amazon Kiro 是另一个代理 IDE，整合 Claude 模型、VS Code 介面与开发流程，支持从原型到生产，实现更复杂的任务，标志着亚马逊的战略布局从简单的代码补全向自主软件开发迈进，同时还开辟出了一个独特的利基市场：规范驱动（Spec-Driven）。由于企业对采用氛围编程缺乏结构和文档的工作流程持谨慎态度，Kiro 引入 AWS 的规范编码（Spec Coding）模式，提供结构化开发指导的规范（不用担心这些概念，它只是让氛围编程的成品率更高）。Kiro 目前现正推出预览版，可免费使用Claude Sonnet 4.0 模型。Cursor和Kiro都是建立在 Visual Studio Code 的开源基础——Code OSS 平台之上，这是一种当前广为流行的做法。这些 “VS Code 分支”复用了 VS Code 的核心编辑器、用户界面以及插件生态系统，直接拥有 VS Code 提供的大部分 IDE 功能（比如文本编辑、语法高亮、语言服务支持、调试等），然后在此基础上叠加自己的 AI 功能——当然大模型还是外部的，并都偏向使用Claude——你说它们是套壳或者换皮的 VS Code 也没有什么不妥。作为测试，在Kiro中仅用一句描述——使用php开发一个番茄时钟——就自动生成了项目运行所需的文档，并且自带使用说明和奉送API。一句话构建一个应用程序或者网站，是氛围编程的魅力所在，特别对于业余爱好者，最好先构建熟知的东西（比如俄罗斯方块游戏），以此开始编程之旅。在线看看这个番茄时钟的效果吧，完美！注意：能够即时编程与迭代重构，AI 代码编辑器就具有很快的权限，会自动建立、修改和删除项目文件，在使用中要额外实施版本管理，以防止正确的好用的东西找不到了。同期一个行业事件是：SaaStr创始人Jason Lemkin在为期 12 天的“氛围编程”实验进行到第9天时报告，Replit的AI助手不仅删除了生产数据库，还生成了4000个虚构用户和虚假数据，甚至声称所有历史版本已被彻底销毁。幸运的是实际上可以回滚数据库，Replit自己搞错了。使用Visual Studio Code、Continue、Ollama 和 Qwen2.5-Coder 搭建免费的本地 AI 编程助手如果您想打造一个本地的免费软件栈，使用 Visual Studio Code、Continue、Ollama 和 Qwen2.5-Coder 就可以实现。这个软件栈结构的核心是由Ollama负责运行Qwen2.5-Coder编程模型，VS Code实现代码编程，Continue在二者中间起桥接作用。利用这个软件栈，最终将显著增强代码生成和补全能力，但与 Cursor 或 Kiro 等工具相比，Continue 的目标是增强现有 VS Code 工作流，而非替换 IDE，因此没有全自动的文件或项目生成能力，不能完全实现氛围编程可以自动构建的目标。我们来收录一些氛围编程话题常提到AI辅助代码工具，分类为：原生IDE：独立开发的完整集成开发环境。分支（fork）：基于VS Code开源核心（Code OSS）的修改版编辑器。扩展：插件形式集成到现有编辑器。终端：命令行代理工具。免费软件栈：开源/本地组合，实现零成本AI编程。原生IDEMicrosoft Visual Studio Code（VS Code），code.visualstudio.com简介：开源代码编辑器，支持桌面、CLI和Web版本，内置扩展市场。许多工具基于其Code OSS核心。自主能力：本身无内置AI；依赖扩展如Copilot Chat；官方新增AI Toolkit扩展支持本地模型fine-tuning和多模态（如图像+代码）。自主性有限，需用户确认。社区反馈：扩展过多导致混乱。JetBrains，jetbrains.com简介：语言特定IDE套件（如IntelliJ、PyCharm），深度集成AI。自主能力：AI Assistant提供代码补全、聊天；Junie代理支持自主模式（规划+执行多步任务，如TDD循环）。自主性高，可本地模型。社区反馈：集成度高，胜过VS Code。Cognition Devin，devin.ai简介：“首位AI软件工程师”，完全自主代理。自主能力：完全自主规划、执行复杂任务，支持并行代理。社区反馈：AI爱好者乐观（10x生产力），但开发者恐慌（取代中层工程师）。Replit Agent，replit.com简介：在线协作IDE内置编码代理。自主能力：强调自主，从提示构建/测试/部署app，支持浏览器测试循环。社区反馈：新手友好，免费可用。IDE分支Neovim，neovim.io简介：Vim 分支的终端编辑器。自主能力：无内置AI；插件提供自主。社区反馈：轻量，可扩展，插件碎片化。Cognition Windsurf，windsurf.com简介：AI代码编辑器领导者，VS Code 分支；提供跨编辑器插件。由 Cognition 从 Codeium 收购。自主能力：自主代理规划+执行，支持本地模型。社区反馈：UI优于Cursor。Anysphere Cursor，cursor.com简介：AI代码编辑器，VS Code 分支；支持GPT/Claude。自主能力：自主端到端任务（Cmd+K编辑+代理），隐私模式不存代码，可移动编程。社区反馈：氛围编程神器。Alibaba Qoder，qoder.com简介：AI代码编辑器，VS Code 分支；集成Qwen模型。自主能力：自主代理工具调用（读/写文件+CLI）。社区反馈：免费，全栈app速建。ByteDance Trae，www.trae.aiAI 辅助代码编辑器，一个VS Code 分支，可选用GPT、Claude等主流编程模型，有自主模式简介：AI代码编辑器，VS Code 分支；支持GPT/Claude。自主能力：自主生成项目级代码+测试。社区反馈：海外发布，胜于部署。不要为有这么多 VS Code 分支而困惑，因为还有更多没有收录，连谷歌都有基于VS Code的 IDE 产品Google Antigravity，支持访问 Gemini 3 Pro、Claude Sonnet 4.5 和 GPT-OSS 模型。IDE扩展GitHub Copilot，github.com/features/copilot简介：跨编辑器（VS Code/Neovim/JetBrains）编程助手+CLI，支持本地模型。自主能力：有限协作，代理模式支持多模型，但需批准。社区反馈：多模型自由，企业首选，贵。文后将有章节将专门谈GitHub Copilot。Kilo Code，kilocode.ai简介：开源代理扩展，支持VS Code/JetBrains/Cursor等编辑器，支持本地模型。自主能力：自主多模式，MCP服务器扩展。社区反馈：开源神器，账号容易被踢。终端OpenAI Codex，openai.com/codex简介：编程代理，CLI/Web+扩展（VS Code/Cursor/Windsurf），可移动编程。自主能力：自主云/本地任务（并行代理+测试），但需批准。社区反馈：终端神器，贵。Anthropic Claude Code，claude.com/product/claude-code简介：基于Opus/Sonnet的终端代理。自主能力：自主多步推理+工具（代码执行+MCP）。社区反馈：终端速度无敌，贵。Cline简介：VS Code 插件，支持本地模型自主能力：强调自主感社区反馈：很挑模型Zed简介：独立编辑器，支持本地模型自主能力：完全自主社区反馈：格致简洁，没有独立的时间线！Aider简介：终端，支持本地模型自主能力：完全自主社区反馈：快免费软件栈VS Code + Continue + Ollama + Qwen2.5-Coder简介：实现在VS Code中使用本地模型编程。自主能力：有限协作（本地代理补全+调试）。社区反馈：隐私天堂，全栈免费，但GPU要强。关于本地模型“支持本地模型”是一个本文比较集中的关键词。为什么强调支持本地模型呢？我和许多Vibe Coders一样，一是考虑到订阅模型有成本，二是担心网络原因。但实际部署本地Vibe Coding环境时我发现以下几点：一是模型的问题：许多开源模型在编程领域并不在行，而且也不支持代理模式（文章后面会讲到，代理模式是氛围编程的灵魂）。许多模型用于闲聊吹水可以，但编程有高精确性和‌强结构化需求，许多编程智能体对热门MoE模型的质量都感到不满。二是硬件的问题。本地硬件可能不够支持复杂的编程。以7B参数规模的编程模型来看，就需要配置顶级的消费级显卡。但显然，7B模型精度有限。三是成本问题。为什么有那么多免费的VS Code分支出现，大多是为了分销模型会员的订阅，好用的模型是要花钱的。本地部署虽然使用开源模型，看起来免费，但硬件成本过高，不如订阅。我倾向于通过订阅来获得高质量模型，本地资源图个乐。综合以上三个因素，即使用户能够在自己的计算机很快地聊天和生成图片，也可能玩不了氛围编程（即放弃 Agent 模式）。2026更新：开放权重模型生态系统发展迅猛，有兴趣可以挑战一下使用本地模型氛围编程一个项目，Qwen3-Coder-Next、Gemma 4、Medium 3.5都是热门的本地编程模型。说明1、部分工具名称以当前状态为准，建议实质关注其技术能力和社区声誉。2、氛围编程青睐高自主能力工具，但需权衡可靠性，社区建议“优先测试小型项目”。3、许多编程助手都在向编程代理进化，编程代理的实现更依赖于编程模型的功能。4、隐私与成本：注意隐私风险及成本，免费栈提供本地替代，兼顾隐私与零成本，但硬件需求高。5、自主代理（如Devin/Replit Agent）从“助手”转向“工程师”，可能更适合重型商业项目。6、AI编程工具市场已进入红海，工具数量激增，列表可能但不承诺更新。目前推荐VS Code+GitHub Copilot（文章后面有分析）和Qoder。最佳工具实践更新：GitHub Copilot 已经不再是单纯的“代码补全”助手，而是自主编程的首选。购买 GitHub Copilot 的订阅，将其集成到标准的 VS Code 中，而且订阅能按请求收费，而不是按令牌收费。也就是说，编写极其详细的提示，并设定严格的成功标准，告诉代理不修复所有错误不收工，它只计一次请求大约 0.04 美元费用。更新：GitHub Copilot使氛围编程变成烧钱。GitHub Copilot新推出的计费模式于2026年6月1日正式落地，该收费模式将以往的固定订阅费转向基于token的用量计费，每个套餐会附赠一定数量的GitHub AI积分（1AI Credit=0.01美元），积分用完了就需要额外付费。2026年，Visual Studio Code（VS Code）有了新的产品定位：“The open source AI code editor（开源人工智能代码编辑器）"，而在2025年，它的产品定位还是“Your code editor. Redefined with AI.（你的代码编辑器，由 AI 重定义）"，更早的2024年，它的产品定位则是"Code editing. Redefined.（重新定义的代码编辑）"。可见传统软件开发工具拥抱AI的积极态度。VS Code是当前最受欢迎的开发工具，也是最受欢迎的最IDE，不只开发者欢迎它，许多开发工具都是它的分支（如前述。请留意，一些并不那么深度集成智能体的分支，只是在转售模型订阅而已）。随着人工智能辅助在IDE中的应用日益广泛，基于智能体（AI Agents）的智能开发环境（Agentic Development Environment，ADE）的概念也开始出现。智能体不仅能提供代码补全建议，还能解释代码、分析错误、提出解决方案、规划并实现这些方案。一些 ADE 以插件的形式集成到常规 IDE 中，例如 GitHub Copilot、Visual Studio Code 的 Cline 和 Continue；而另一些则与 IDE 深度集成，例如 Windsurf、Curros 和 Google Antigravity。GitHub Copilot是微软生态工具，Cline 和 Continue 是独立开源社区工具，对于Vibe Coders来说，这些ADE没有显著差异。GitHub CopilotGitHub Copilot的产品定位：Your AI pair programmer。GitHub Copilot的优势在于，它使用自然语言文本和源代码进行训练，包括 GitHub 公共存储库中的代码，而 GitHub 公共存储库是目前人类编程智慧最大的资源库，通常是经过大众评审的最佳实践。GitHub Copilot是 GitHub 的原生内置工具。GitHub Copilot 面向个人开发者推出免费版本，功能有限。但 GitHub Copilot 可作为扩展程序集成到VS Code中，支持所有语言、代码补全和聊天功能。这为开启您的氛围编程之旅提供了最佳便捷路径。编程模型在VS Code中开启GitHub Copilot扩展程序，如果是订阅用户，将可以使用当前领先编程模型。核心模型性能评估GPT-5.2-Codex (当前勾选) —— 综合最强代理：目前 Copilot 的旗舰级选项，专门为氛围编程优化。它能自主纠错，不会在复杂的 API 回调逻辑中迷路。Claude Opus 4.5 —— 代码审美与复杂逻辑的天花板：许多顶尖 Vibe Coders 的首选，在架构设计上具有更强的品味，上下文窗口极长，适合实现大型的复杂项目。Gemini 3 Pro (Preview) —— 长上下文与多模态神器：拥有海量的上下文窗口，在需要参考大量本地数据进行本地推理实践时，检索精度目前处于领先地位。注意：一些计费率低的模型接近过时或者性能表现不佳；不要将高计费的模型用于简单任务，比如使用标记 3x 消耗的 Claude Sonnet 4.5 修改一个 HTML 字体颜色，就进入了计费陷阱。特定任务类型的“最佳配方”让我们来模拟一些典型的任务类型，以及对应的推荐模型。因此，一个模型可能能够应对任何任务，但应该只使用它的强项，在AI编程工具链的红海时代，您的军备可选项非常多。分阶段切换模型的最佳实践规划阶段：用 Claude Opus 4.5 制定整个网站的交互架构。执行阶段：切换到 GPT-5.2-Codex 进行大规模代码生成和文件写入。调试阶段：用 Gemini 3 Flash 或 GPT-5.1-Codex-Mini 快速处理琐碎的语法报错。工作模式除了模型的选择，GitHub Copilot 的工作模式更是氛围编程的核心。因为模型只决定编程的质量，而工作模式更实现了什么程度的自动化，这才是氛围编程的核心。Ask，提问模式：只动口不动手的技术顾问，它不会修改你的任何本地文件，适用用户看不懂代码时使用。如果Vibe Coders只想生成结果，不使用；如果想学习编程，可以多用。Edit，编辑模式：熟练的代码工，它能感知当前打开的文件，并在提示下直接修改文件。Plan，规划模式：在写代码之前，根据提示先生成一份技术方案说明书，不编写代码。Agent，代理模式：自主编程替身，Vibe Coding 的灵魂，它会分析目录 -> 创建文件 -> 配置运行环境 -> 运行代码 -> 发现文件和环境错误并修改 -> 再次运行。许多人要的就是这个。AIAgentExpert，AI 开发专家模式：专注于 AI 应用的工程化任务，提供更符合 AI 最佳实践的模板，用AI来开发 AI 应用。也许你会发现只有三种模式——提问、编辑和代理，访问官方文档的实用指南。Vibe Coding可以使用Agent工作模式来体验氛围编程，但更可以遵循以下路径：第一步：使用 Plan 模式，提示用户的想法，让它作出规划。第二步：AIAgentExpert 模式，询问在当前软、硬件运动环境中运行项目的最优参数建议，如果只是想写一个HTML番茄时钟，就跳过这一步。第三步：Agent 模式，完成环境搭建和代码编写。第四步：Edit 模式，微调代码。关键技巧：在第三步自主编程过程中，如果用户不确定下一步如何提示，可以重新选择 Ask 模式，看看模型有什么建议；或者重新选择 Plan 模式，在与模型的交互中“商量”出下一步方案，再使用 Agent 模式根据这个新方案继续编程。Claude Code如果有较充足的预算，Claude Code 在跨文件重构和代码完全自主生成这两点上，综合表现最强，vibe coding 质量也最高。如果工作的时候还需要足够的沉浸感，Cursor 仍然是大多数人的最爱。氛围编程实践Andrew Ng在DeepLearning.AI开设氛围编程课程，不到 30 分钟学会用文字描述一个想法，并让 AI 将其转化为为量身打造的应用程序。首先，在提示（Prompt）中包含一些基本的构建模块：目标、输入、布局、功能、输出。这些要素没有特定顺序；可以一次写齐长提示，也可以分步提示。业界响应业界给予氛围编程积极响应。尽管许多氛围编程工具是开源代码编辑器的分支，甚至只为热门IDE提供扩展和插件，但用户们觉得挺管用，资本市场也闻风而动。在OpenAI 报价 30 亿美元后，谷歌以 24 亿美元的价格获得了 Windsurf 的技术授权，随后编程代理 Devin 的制造商 Cognition 收购了 Windsurf 剩余的员工和资产；与此同时，Cursor 的母公司 Anysphere 也正在以 90 亿美元估值融资 9 亿美元！Y Combinator 的首席执行官Garry Tan表示，目前约有四分之一的公司使用人工智能编写 95% 或更多的代码。氛围编程的时代已经到来。以色列独立开发者 Maor Shlomo 将其成立仅六个月、白手起家的氛围编程初创公司 Base44 以 8000 万美元的价格出售给了 Wix。Wix 提供无需代码的网站构建服务，而且看起来设计专业。在其产品线中增加一款盈利颇丰的 LLM 氛围编程产品，实属合乎逻辑。进展2025年度词汇“vibe coding”被英国《柯林斯英语词典》（Collins English Dictionary）评为2025年度词汇。Gas TownSteve Yegge是一位美国计算机程序员，他在亚马逊和谷歌都工作过，但是因在Stevey's Blog Rants网站上撰写有关编程语言、生产力和软件文化的文章而闻名（不过在人工智能热潮启动时，他就不写那些长篇大论浪费时间了）。Yegge 已成为氛围编程的积极倡导者，他使用聊天机器人为用户编写代码，甚至写了一本书就叫《氛围编码》 （Vibe Coding）。AI 编程的最高级别：使用 AI 任务编排器，让计算机管理并行的多个 AI 编程。2026 年 1 月，Yegge 推出了一个名为 Gas Town 的项目，这是一个氛围编码协调器，用于 Claude Code 的多智能体编排系统，具有持久工作跟踪功能。Yegge 声称 Gas Town “100% 采用氛围编码。我从未看过代码，也从不关心，这可能会让你有所顾虑。”Gas Town 的命名来自电影《疯狂麦克斯》（Mad Max）第四部，是里面大反派老乔的老巢。那里到处都是二手零件组成的燃气机，能正常工作，但是看上去摇摇欲坠。Yegge 说，Gas Town 的开发就是东拼西凑，不考虑合理性，能用就加上去，没抛错就接受。Yegge 建议用户不要使用 Gas Town，因为使用它需要全心全意信任 AI。并且，就算相信它，它也可能把事情搞得一团糟。另外，多个 AI 一起跑，很费钱。许多人不信邪，项目上线一个月点赞6000多。OpenClaw开发者工具PSPDFKit的创始人Peter Steinberger，以1亿欧元的高套利身价和科技行业最热门的人工智能项目回到人们的视野。这位奥地利人做了十多年的 iOS开发，现在沉浸在氛围编程模式中，以惊人的速度构建人工智能驱动的开发者工具。“最近我比较安静，因为我正全身心投入到最新的项目中。智能工程已经发展得非常成熟，现在几乎100%的代码都是它生成的。”Peter 利用周末时间拼凑的项目最初叫“WhatsApp Relay”，然后不断地改成Clawdbot和Moltbot，几天后又有了新名称OpenClaw。OpenClaw相当于一个网关，接入WhatsApp、Telegram 等常用聊天应用，并让模型的输出直接变成动作，指挥用户的电脑。OpenClaw的功能描述中有三点很是吸引人：1、支持支持 Mac、Windows 或 Linux 系统本地运行；2、可以通过任何聊天应用对话；以及，3、完全的系统访问权限。一个真正能干活的极客玩具出现了，并且成为 GitHub 社区最热门的话题。Agentic EngineeringVibe Coding 这个名字诞生一年后，Andrej Karpathy又为“通过LLM代理进行编程”想出一个更好的名称：Agentic Engineering（代理工程或者智能体工程）。@karpathy“代理”：新的默认设置是，99% 的情况下你不会直接编写代码，而是协调代理来编写代码并进行监督。“工程”：为了强调它既是一门艺术，又是一门科学，还需要专业知识。氛围编程强调创意流程和人类直觉，非常适合快速原型制作和探索性工作。代理工程提供结构化和系统化的流程，非常适合生产系统和可扩展的解决方案。模型层和代理层都将持续改进，当代理承担了执行层面的所有琐碎，人类的角色正在发生显性的重构。
英伟达（NVIDIA）全新的机器人计算平台Jetson Thor正式发售，基于最新的Blackwell GPU架构，可提供高达 2070 FP4 TFLOPS 的 AI 计算和 128 GB 的内存，与上一代产品NVIDIA Jetson Orin相比，它的AI计算能力提升了7.5倍，CPU性能提升了3.5倍，内存容量提升了2倍。Jetson Thor 是一款功能强大的新型机器人超级计算机，有望成为下一代人工智能人形机器人的大脑，并可安装在亚马逊或 Meta 制造的生产级机器人中。新模块的早期采用者包括 Agility Robotics、Amazon Robotics、Boston Dynamics、Caterpillar、Figure、Hexagon、Medtronic 和 Meta。英伟达机器人与边缘AI副总裁Deepu Talla提出了一个观点：要真正实现物理AI和机器人，需要三台计算机协同工作。当然这三台计算机都是英伟达的。第一台是用来训练AI的DGX系统，第二台是用来在仿真环境中测试AI的Omniverse平台，第三台才是装在机器人身上的”大脑”Jetson Thor。NVIDIA Jetson 是 NVIDIA 在 2014 年推出的嵌入式系统，用于在机器人上部署人工智能应用，基本都配置当前架构的图形处理器。2019年，NVIDIA 推出首款 AI 计算机 Jetson Nano（但为了节省成本，例外使用了2014年推出的Maxwell架构），此后的 NVIDIA Jetson Family 硬件都可以看作一台增强图形处理器的小电脑。via NVIDIA Jetson：适用于一切自主机器的 AI 平台
扎克伯格分享了对“个人超级智能”的愿景
Meta 首席执行官马克·扎克伯格2025年7月30日概述了他对“个人超级智能”（Personal Superintelligence）的愿景，并预测“个人赋权新时代”的到来。扎克伯格在 Meta 博客和社交媒体平台上发表的一封信中写道：“我非常乐观地认为超级智能将帮助人类加快进步的步伐。”在过去几个月里，我们已经开始看到 AI 系统自我提升的端倪。眼下这种提升还很缓慢，但毋庸置疑。开发超级智能已在望。很明显，在未来的几年里，AI 将改进我们现有的一切系统，并让我们创造和发现当下难以想象的新事物。但我们会把超级智能引向何处，仍是一个悬而未决的问题。某种意义上，这将是人类的一个新纪元；但从另一面看，它也只是历史趋势的延续。就在两百年前，90% 的人都是农民，种地为生。技术进步不断把人类从生存压力中解放出来，让我们把更多精力投入到自己选择的追求之中。每一步，人们都把新增的生产力用来实现过去不可能的事，推动科学与健康的前沿，同时也把更多时间用在创造、文化、人际关系和生活享受上。我非常乐观地认为，超级智能将帮助人类加速进步的步伐。但也许更重要的是，超级智能有潜力开启一个个人赋能的新纪元——人们将拥有更大的自主权与能动性，把世界朝自己选择的方向改善。尽管 AI 未来可能带来的物质富足会十分深刻，但对我们生活更有意义的影响，很可能来自人人都拥有一个“个人超级智能”：它能帮助你达成目标，创造你想在世界上看到的事物，体验任何冒险，成为你关心的人眼中更好的朋友，并成长为你渴望成为的自己。Meta 的愿景是让个人超级智能走向每一个人。我们相信，应当把这股力量交到人们自己手中，让他们把它引导到各自看重的价值上。这与业内一些观点不同：他们主张把超级智能集中起来，用于自动化所有有价值的工作，然后让人类靠其产出发放的“救济”生存。在 Meta，我们相信，正是人们追求各自的理想，才不断扩展繁荣、科学、健康与文化。未来，这一点只会愈发重要。技术与人们生活方式的交汇点，是 Meta 的核心关注；而且在未来只会更加重要。如果趋势延续下去，你可以预期人们会在传统生产力软件上花更少时间，把更多时间用于创造与连接。深刻了解我们、明确我们的目标并能帮助我们达成的个人超级智能，将远比其他任何东西更有用。能够“看你所见、听你所闻”，并在整天与我们互动、理解情境的眼镜等个人设备，将成为我们的主要计算设备。我们认为，超级智能的收益应尽可能广泛地与全世界分享。当然，超级智能也会带来新的安全关切。我们需要以严格的态度去缓释这些风险，并谨慎对待我们选择开源的内容。即便如此，我们仍然相信，要建设一个自由的社会，就需要尽可能多地赋权于人。本十年余下的时间，很可能是决定这项技术走向的关键时期：超级智能究竟会成为个人赋能的工具，还是成为一股致力于大范围替代社会岗位的力量？Meta 坚定主张打造能够赋能所有人的个人超级智能。我们拥有构建所需庞大基础设施的资源与专业能力，也有把新技术通过我们的产品带给数十亿人的能力与意愿。我很高兴将 Meta 的努力聚焦于建设这样的未来。
2025年7月，OpenAI首席经济学家Ronnie Chatterji领导的团队发布了名为《解锁经济机会》（Unlocking Economic Opportunity）的深度报告，揭示了AI对经济增长的巨大潜力。每天，全球用户向ChatGPT发送的消息超过25亿条，仅美国用户每天就贡献了3.3亿条。在美国，ChatGPT的主要使用场景包括支持学习和提升书面沟通能力，分别占20%和18%。生成式AI高速发展的核心原因：易于访问的接入体验低门槛、高扩展性应用场景无边界美国人使用 ChatGPT 的主要用例：学习与技能进阶 (20%)写作与沟通 (18%)编程、数据科学与数学 (7%)OpenAI 的大型企业客户：20% 属于金融和保险行业9% 属于制造业6% 属于教育服务行业AI带来的初步经济效益，正集中爆发在那些高度依赖语言处理或模式识别的工作任务中，比如文档扫描、博客撰写、客户问答等。有五个领域的生产力提升尤为惊人：法律服务客户获取与支持咨询行业政府服务教育领域
路透社（reuters.com）2025 年 7 月 14 日报道，美国国防部（DoD）表示，OpenAI、Google、Anthropic 和 xAI 分别获得高达 2 亿美元的合同，旨在扩大美国国防部对先进人工智能功能的采用。国防部在一份新闻稿中表示：“首席数字和人工智能办公室 （CDAO） 宣布与领先的美国前沿人工智能公司签订合同，以加快国防部采用先进的人工智能功能（在一系列任务领域构建 AI 代理工作流）来应对关键的国家安全挑战。五角大楼首席数字和人工智能官 Doug Matty 在一份声明中表示，人工智能的采用正在改变国防部支持我们的作战人员并保持对对手的战略优势的能力。将商用解决方案利用到集成能力方法中，将加速先进人工智能的使用，作为我们在作战领域以及情报、商业和企业信息系统的联合任务基本任务的一部分。该消息发布在同一天，马斯克的 xAI 推出了“Grok for Government”，这是一个专为服务美国政府客户而构建的新产品套件。OpenAI 一直在为公共部门的工作奠定更多基础，此前于 2024 年从国防部获得了一份价值 2 亿美元的一年期合同，将其 AI 技术引入国家安全用例。2025 年 6 月，该公司推出了“OpenAI for Government”，面向联邦、州和地方政府机构的工作人员。AI五大家综合对比表由于Perplexity的核心优势在于‌公开信息检索‌，创意和生产力不足，整体声量较低‌，与国防需求匹配度较低。但酷玛DS列出了包括Perplexity在内的前沿人工智能AI五大家综合对比表。
被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔（Mary Meeker）发布《Trends – Artificial Intelligence (AI)》，长达340页。报告指出，AI的发展速度前所未见，其用户增长、使用量和资本支出均呈现出爆炸式增长，正在深刻改变全球互联网格局和工作方式。特别地，ChatGPT 处于绝对的主导地位，是目前 AI 产品中必须超越的目标。米克尔发布的首份AI趋势报告延续了一贯的宏大视野，从印刷术发明到Roomba扫地机器人应用无所不包，试图为AI时代描绘全景图。AI的变革速度“前所未有”技术优势将转化为全球主导权印度用户撑起OpenAI估值神话推理成本暴跌背后的残酷现实中国AI企业崛起，烧钱模式遭遇生存危机斯坦福人工智能指数报告“人工智能教母”李飞飞联合领导的斯坦福人工智能研究所（Stanford HAI）发布了第八版人工智能指数报告（2025 AI Index Report），报告的主要观点：人工智能在高要求基准测试中的表现持续提升。人工智能日益融入日常生活。企业全面投入人工智能，推动创纪录的投资和使用，因为研究继续表明人工智能对生产力有强大的影响。美国在生产顶级人工智能模型方面仍然处于领先地位，但中国正在缩小性能差距。负责任的人工智能生态系统发展不平衡。全球对人工智能的乐观情绪正在上升，但地区间分歧依然严重。人工智能变得更加高效、经济实惠且易于获取。各国政府正在加大对人工智能的监管和投资力度。人工智能和计算机科学教育正在扩大，但在获取和准备方面的差距仍然存在。工业界在人工智能领域正在快速发展，但前沿领域正在缩小。人工智能因其对科学的影响而获得最高荣誉。复杂推理仍然是一个挑战。
Gemini Code Assist 是一个依托 AI 技术的协作工具，可提供指导，帮助您解决代码问题、为项目生成代码，以及在编码时接收内嵌建议。Gemini Code Assist免费个人版全球上线，只需Google账号就可以使用。Gemini Code Assist使用Gemini 2.0模型为底层，又经过Google根据真实程式撰写情境微调及优化，支持所有主流编程语言，每月18万次代码补全，长达128K tokens适用大型档案，已经登录VS Code、JetBrains、Android Studio、Firebase……等主流开发工具。Phi-4系列模型微软正式发布Phi-4系列模型，在具备高级推理能力的Phi-4（14B）模型基础上，再推出Phi-4-mini-instruct（3.8B）和Phi-4-multimodal（5.6B）。终极提示工程指南Google 发布了一份长达 68 页的终极提示工程指南 Prompt Engineering Whitepaper（Google，2025），专注于 API 用户，由Google AI 软件工程师 Lee Boonstra 撰写。2025年4月14日，OpenAI 在 API 中引入 GPT-4.1 模型，在编码和指令跟踪方面均有显著提升，支持多达 100 万​​的上下文窗口，知识截止日期已更新至 2024 年 6 月。OpenAI 同步发布 GPT-4.1 Prompting Guide。构建代理实用指南OpenAI 发布《A practical guide to building agents》（构建代理实用指南），讲解如何构建智能体。AI代理非常适合那些超出传统基于规则的自动化能力的工作流。典型的场景包括：复杂的决策、高维护规则系统及与非结构化数据的交互。Claude Code 编码助手最佳实践Anthropic 发布《Claude Code: Best practices for agentic coding》（Claude Code 编码助手最佳实践），帮助用户在不同的代码库、语言和环境中使用 Claude Code。
多年来，NVIDIA 的 CUDA 软件工具包一直没有原生 Python 支持，开发者可能被官方编程语言 C/C++ 劝退。在 GTC 2025 上，NVIDIA 宣布其 CUDA 工具包将原生支持并全面集成 Python，开发人员将能够使用 CUDA Python 在 GPU 上直接执行算法计算。负责任的 AGI 之路Google DeepMind 发布了一份145页的报告文件An Approach to Technical AGI Safety and Security（PDF），系统阐述了其对AGI安全的态度。DeepMind缓解AI恶意使用的方法框架DeepMind将各种风险分为四大类：恶意使用（misuse）模型不对齐（misalignment）AI无意中造成伤害（mistakes）系统性失控（structural risk）“恶意使用”和模型“不对齐”是他们最关心的，前者是坏人用AI做坏事，后者是AI做事的方式与人类期待不同，甚至AI自己偷偷改变目标。为了应对不对齐问题，DeepMind提出两条防线，灵感来自网络安全与高风险行业（如核能、航空）。第一防线是在训练模型阶段，让AI尽可能“听话”，使用对抗样本，打造尽可能“对齐”的模型。第二防线是在部署推理阶段，让AI就算“不听话”，也要保证别让它乱来。