微软发布全新智能体「Copilot SWE Agent」，预告2025年编程领域巨变

「编程革命：Copilot SWE Agent引领智能时代」

　　 阿尔特曼预言，2025 年软件工程将迎来巨变。

　　 开年之际，智能技术的大规模应用已成定局，AI在自动化软件工程领域的突破性进展不容忽视。 这种趋势不仅展示了人工智能技术的飞速发展，也反映了其在实际应用场景中的巨大潜力。随着AI技术不断成熟，它正逐步渗透到各行各业，推动着软件工程领域向着更高效率、更低成本的方向迈进。这不仅是技术进步的必然结果，也是市场需求驱动下的自然选择。未来，我们有理由期待AI将在更多领域发挥关键作用，为社会带来深远影响。

　　 就在今天，纳德拉宣布，GitHub Copilot 将全面转向智能体领域，微软自家的 SWE 智能体也将首次登场。 这一决定标志着GitHub Copilot将从现有的代码辅助工具转变为更广泛的智能助手。这不仅会提升开发人员的工作效率，还能进一步推动人工智能技术在软件开发领域的应用。同时，微软自主开发的SWE智能体首次亮相，也显示了公司在构建未来开发者生态系统的雄心壮志。随着这两款工具的推出，我们可能会看到开发工作流程发生重大变革，进一步促进技术创新和效率提升。

　　 GitHub的首席执行官Thomas Dohmke近日宣布，自主软件工程师智能体（项目代号Padawan）计划整合进GitHub的用户界面，但该功能预计要到今年晚些时候才会发布。 当前时间为2025年02月。

　　 「它可以将 GitHub Copilot 体验从搭档提升到人类程序员水平」。

　　 不论是修复漏洞还是开发新模块，无需特别说明相关代码，SWE智能系统会自动定位并处理这些问题，就如同聘请了一位资深工程师一般。

　　 有网友对此表示，基本上，每一个 repo 都会有一个 AI 贡献者。

　　 2021 年，GitHub Copilot 一经推出成为了开发者们的得力助手。

　　 时隔 4 年，Copilot 终于迎来了重大升级。

　　 如前所述，此次更新的最大亮点是推出了Agent模式（预览版）。这一模式使Copilot具备了前所未有的自主决策能力，这标志着人工智能在工作辅助领域迈出了重要的一步。Copilot现在能够在更多场景下独立完成任务，大大提高了工作效率和灵活性。这一进展不仅展示了技术的进步，也引发了关于人工智能自主性与责任归属的新一轮讨论。随着这种自主性的增强，如何确保技术的安全使用和防止潜在滥用成为了一个亟待解决的问题。

　　 自主迭代代码，识别错误并自动修复

　　 主动建议终端命令，并请求执行

　　 识别运行时错误，主动修复

　　 在智能体模式下，Copilot 不仅会对其输出进行迭代，还会不断优化输出结果，直到完成所有子任务并满足开发者的需要。

　　 更强大的是，它不再仅仅局限于完成指定的任务，还能主动推断出额外的必要步骤，从而确保整个请求能够全面且顺利地执行。 这种能力大大提升了系统的智能性和自主性，使得技术应用更加高效和人性化。在当今这个信息爆炸的时代，这样的改进无疑为用户提供了更优质的服务体验，减少了用户的操作负担，也让我们对未来的智能化服务充满了期待。

　　 在 Copilot 自我纠错过程中，比较省事的是，开发者不必从终端手动复制粘贴内容回到聊天窗口。

　　 在调用模型方面，开发者有 Anthropic、OpenAI 系列的模型可选。

　　 在全新的VSCode智能体模式下，Copilot不仅能够对自身的代码进行迭代优化，还能够引导用户执行特定的终端命令，通过分析和解决问题来提升开发效率。这一功能无疑为开发者提供了极大的便利，使得编写代码变得更加高效和便捷。同时，这也标志着软件开发工具向着更加智能化的方向迈出了重要的一步。

　　 举个栗子，用 GitHub Copilot 构建一个 Web 应用程序来跟踪马拉松训练。

　　 这里有一个RunnerTracks网站，展示了一些比赛的成绩。如果想要改善该网站的分页功能，并增加更多参赛者的数据，可以直接在CopilotChat中提出需求。

　　 —— 更新分页按钮，让其看起来更加美观。

　　 使用O3-mini模型后，Copilot立即开始生成代码。再次访问RunnerTracks网站时，你会发现「按钮」已经变成了蓝色。 这种技术进步不仅展示了人工智能在自动化编程方面的巨大潜力，而且也意味着开发者可以更高效地进行软件开发。通过利用先进的AI工具，我们可以预见未来会有更多的创新和更快的产品迭代速度。同时，这也提示我们作为用户和技术爱好者，需要持续关注这些技术的发展，并思考它们将如何改变我们的工作方式和日常生活的方方面面。

　　 接下来，继续迭代这个网站 —— 让用户可以选择每页显示的行数。

　　 这时，涉及到了不止一个文件的更改。

　　 在RunnerTracks网站上，若要根据名称搜索比赛，则需要对服务器端代码、用户界面以及多个文件进行大量的修改。这一任务的复杂度再次提升了一个等级。

　　 这个场合，轮到Agent模式上场了。它在项目中主要负责推理和反复迭代，并能高效地执行重复性任务。

　　 可以看出，Copilot Agent 自主更新了服务器后端、UI，主动修复错误。

　　 在这些基本项完成后，它又转向服务单元测试、页面测试、以及端到端的测试。直至测试更新后，系统会主动提示开发者去运行单元测试。

　　 这次，同时上线的还有多文件编辑工具 GitHub Copilot Edits。

　　 CopilotEdits现在能够一次性处理工作空间中的多个文件，并提供代码改进的意见。这项功能对于开发者来说无疑是一个巨大的福音，因为它大大提高了工作效率。通过这种工具，开发者不再需要逐一检查每个文件，而是能够批量处理，从而节省了大量的时间和精力。此外，这样的工具还能帮助开发者发现那些难以察觉的小错误，使代码更加精炼和高效。这不仅有助于提高软件的质量，还为团队协作提供了便利。

　　 所有这些操作都能在编辑器中直接进行，这极大地方便了我们对代码的快速审核，同时也能全面理解周边代码的上下文信息。这种即时反馈的功能不仅提高了开发效率，也使得开发者能够更加专注于解决核心问题，而无需频繁切换界面或查阅文档。这样的设计思路无疑是现代软件开发工具发展的一个重要方向，它强调用户体验与实际需求的紧密结合，从而帮助开发者更高效地完成任务。

　　 在操作过程中，用户可以对每次编辑选择接受或放弃，从而获得更灵活的控制。

　　 新的更新带来了显著的变化：在启用并排视图模式时，用于编辑的控制选项依旧保持可见状态。 这种设计思路无疑为用户提供了极大的便利性。它不仅简化了操作流程，还减少了频繁切换界面寻找编辑工具的麻烦。对于那些需要快速编辑和调整内容的用户来说，这样的改进无疑是十分贴心且高效的。通过保留编辑控件的可见性，软件或应用的设计者展现了他们对用户体验的深刻理解和重视。

　　 由此可以帮助用户了解大范围的改动。

　　 最后，CopilotEdits新增了一项配置，允许用户在超时后自动采纳编辑器的推荐。

　　 新设置“chat.editing.autoAcceptDelay”允许用户自定义CopilotEdits建议被自动接受前需要等待的秒数。这项功能设计旨在给用户提供更充分的时间来考虑和确认编辑建议，确保最终内容更加符合他们的需求。当用户点击接受按钮或者开始仔细审查更改时，倒计时即刻停止。 这种个性化调整为用户提供了更大的控制权，使得在使用AI辅助编辑工具时，能够更好地平衡效率与准确性。通过设定合理的延迟时间，用户可以减少因误操作导致的错误，同时也不必担心长时间的等待影响工作效率。这无疑是一个既人性化又实用的功能更新。

　　 这个设定对于许多周末喜欢宅在家里狂追电视剧的朋友们来说应该非常熟悉。 在这个快节奏的社会里，周末成了许多人释放压力、寻找个人时间的重要时刻。追剧成为了不少人在忙碌了一周之后放松身心的一种方式。无论是沉浸在一部扣人心弦的剧情中，还是享受轻松幽默的喜剧，这些电视剧都为观众提供了一个逃离现实、进入另一个世界的机会。这样的娱乐方式不仅有助于缓解工作或学习带来的压力，还能够帮助人们建立社交联系，通过讨论共同喜爱的剧集来增进彼此之间的交流。

　　 而「Project Padawan」，则可以进一步将 SWE 智能体融入 GitHub 的用户体验中。

　　 我们一起看看这个例子，GitHubcli库每天被调用数百万次，尽管有数百位贡献者参与，但仍积压了许多问题。

　　 其中一个错误报告指出，在GH报告的重命名命令中缺乏验证步骤，若依靠人工来完成这项工作，将会消耗大量的人力和时间。

　　 要知道，在这个代码库中包含了700个文件和大约20万行代码。现在，借助「自主SWE智能体」，我们或许可以更加信任这个AI助手来处理这些繁重的工作。 随着人工智能技术的发展，「自主SWE智能体」的出现无疑为我们提供了一种全新的解决方案。然而，在将其完全依赖之前，我们也需要仔细评估其可靠性和安全性。毕竟，软件工程不仅仅关乎代码的数量，更在于代码的质量和稳定性。因此，尽管「自主SWE智能体」提供了极大的便利，但如何确保其在实际操作中的表现仍是一个值得深思的问题。

　　 我们可以将问题分配给 Copilot，它便开始立即处理。几秒钟后，它便从 draft PR 直接链接到开发者创建的问题。

　　 接下来，Copilot 会不断更新 PR 描述，并自主提交，在共享实时计划同时，可以让开发者清晰看到更改进度。

　　 在 PR 完成后，它还会推送最终更改的提交，自主请求代码审查，并将 PR 标记为「准备审查」。

　　 开发者在此还提交了自己的审查请求，Copilot 立即收到任务后开始了更改。并且，它还主动回复评论开发者的更改内容，并将最新进展推送到 PR。

　　 以上所有流程，展示了 Copilot 成为一个真正的「AI 工程师」，能与开发者合作完成编码任务。

　　 对此，有网友分享道，“近一个月来我一直都在使用智能体，感觉它的编码风格与Karpathy的非常相似。一旦形成了构建、测试和迭代的反馈循环，你便能迅速与智能体一起进入工作状态。”

　　 开发者领导 SWE 智能体，和项目经理一起编写详细的工单，审查工作、必要时接入。

　　 这，就是编码的未来。

　　 为了能够使用Copilot Agent的新功能，用户需要先下载VSCodeInsiders版本，之后开启GitHub Copilot Chat智能体模式的设置。 对于那些热衷于尝试最新技术工具的开发者来说，这无疑是一个令人振奋的消息。Copilot Agent的这一更新不仅为开发工作带来了更多的便利，还进一步提升了编程体验。通过利用这样的工具，开发者们可以更高效地完成任务，同时也能够享受到更加智能化的工作环境。这种趋势也预示着未来软件开发领域的更多可能性，值得我们持续关注。

　　 然后，在「Copilot 编辑」面板中，从模型选取器旁边的「编辑」切换到「智能体」。

　　 智能体模式的采用，将重新定义开发者在编辑器中的操作方式。

　　 为了无缝衔接，微软同时将其植入到所有支持 Copilot 的集成开发环境（IDE）中。

　　 2 月 5 日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 与印度联邦信息技术部长 Ashwini Vaishnaw 进行了一场对谈。

　　 在此次访谈中，阿尔特曼也强调了智能体以及软件工程如何在未来变革中扮演的至关重要的角色。

　　 在谈及 AI 如何改变软件工程时，Altman 给出了令人期待的前景。

　　 他表示：到2025年底，软件工程领域将经历巨大变革。这不仅仅会带来开发效率的显著提升，也可能对网络安全格局产生重大影响。

　　 AI将成为软件工程中的重要伙伴，自动化测试、代码优化和漏洞检测等工作将不再仅依赖于人类工程师的努力，而是通过与AI的紧密合作来实现。

　　 AI 在软件工程中的应用，不仅能提高开发效率，还能帮助解决一些长期以来困扰开发者们的问题。

　　 例如，AI能够迅速识别代码中的潜在问题并提供解决方案，显著缩短了开发时间。与此同时，AI在网络安全领域的应用也将愈发重要，尽管这需要我们审慎处理，因为AI的广泛应用可能也会引发新的安全挑战。

　　 Altman表示：“截至2025年底，人工智能将在智能层面实现更大提升，特别是在软件工程方面。届时，我们将迎来一个更为智能的编程环境，AI将在应对复杂挑战中发挥关键作用。”

　　 x 上有网友已经开始期待软件智能体时代的到来。

　　 甚至有网友开始畅想利用AI智能体来打造价值百万美元的企业了。

　　 智能化的 AI 软件工程不仅可以提高生产力，还能够更高效地进行系统开发和优化，甚至可能在未来改变整个软件开发行业的格局。

　　 这种变革好比工业革命时期的自动化流水线，人工智能将辅助软件开发者免除复杂的重复劳动，让他们可以将注意力集中在更高层次的创新和设计上。

　　 但同时，如何保障AI技术在实际应用中的安全性，防止其被不当使用，将是今后亟待解决的关键议题。

　　 关于这些议题，Altman表示：“我们必须在推动技术进步的过程中，保证其安全性与可控性。AI所带来的影响是深远的，我们的目标是确保它能够在全球范围内带来正面的变革。”

　　 在最近的一次访谈中，主持人向阿尔特曼提出了一个重要问题：“在目前的深度学习环境下，AI技术是否已经足够成熟，在某些关键领域发挥重要作用？” 从我个人角度来看，AI技术确实已经在多个领域展现出了其强大的潜力与应用价值。例如，在医疗诊断、自动驾驶以及个性化教育等方面，AI的应用不仅提高了效率，还带来了前所未有的精准度。当然，AI的发展仍然面临着诸多挑战，包括算法偏见、数据安全和隐私保护等问题。因此，我们需要持续关注AI技术的进步，并确保其发展能够惠及更广泛的社会群体。 总的来说，AI技术已经具备了一定程度的成熟度，能够在特定的关键领域发挥重要作用，但仍有很长的路要走。

　　 对此，Altman表达了坚定的信心：“底层技术已经达到了一个关键水平，特别是在疾病诊断和教育领域，我们已经取得了显著成就。在未来几个月里，我们将推出能够应对实际问题的模型。”

　　 他特别提到，AI的发展不仅限于学术研究，其实际应用正在逐步增多，从疾病诊疗到教育指导，AI的潜能正逐渐被发掘。

　　 例如，在医学研究领域，AI辅助工具不仅能帮助科研人员快速查阅现有的学术资料，还能在海量信息中挖掘出潜在的关联性，从而有力地推动科学发现的进程。

　　 然而，尽管AI确实能够显著提升工作效率，但其应用范围仍然有限，正如Altman所指出的：“DeepResearch工具在文献回顾、数据整理这些繁琐的低层次工作中可以发挥重要作用，从而帮助科研人员节省大量时间。然而，AI目前还无法独自处理复杂的研究任务。比如，在癌症研究领域，AI并不能直接治愈疾病，但它能够协助科学家们更快地发现潜在的治疗方案。” 这种观点强调了AI技术的优势及其局限性，提醒我们在享受其带来的便利时，也需要理性看待其能力边界。AI在辅助科学研究方面展现出巨大潜力，但真正推动科学进步的核心力量仍然是人类的智慧与创造力。

　　 这种高效的支持无疑为科学研究注入了强大的动力，使科研人员能够从重复性和耗时的任务中解放出来，从而将更多的精力集中在创新和突破上。这样的进步不仅极大地提升了研究效率，还可能催生出更多具有深远影响的科研成果。在当前这个科技飞速发展的时代，这样的支持显得尤为重要，它帮助科研人员跟上了日益增长的研究需求和技术挑战。 通过这种方式，我们可以预见科学探索的步伐将会显著加快，而科研人员也将有更多的机会去实现他们的创新梦想。这不仅是对现有科研模式的一种革新，也是对未来科学发展的一种有力推动。

　　 无论是微软CEO萨蒂亚·纳德拉宣布GitHub Copilot全面支持智能体，还是OpenAI CEO山姆·奥特曼对未来软件工程的展望，都清楚地表明：AI智能体正在引领软件工程领域迈入一个全新的时代。 随着技术的进步，这种趋势不仅预示着开发效率的巨大提升，还意味着软件开发者需要不断学习和适应新的工具与环境。AI智能体的应用不仅能够帮助开发者更高效地编写代码，还能在一定程度上提高代码的质量和安全性。因此，未来软件工程师不仅要掌握传统的编程技能，还需要具备与AI协作的能力，以充分发挥这些智能工具的潜力。这无疑对教育体系和职业培训提出了新的要求，促使行业内外共同探索如何培养出适应这一新时代的专业人才。

　　 AI智能体不仅会成为开发者的重要助手，还可能成为引领整个行业创新的关键角色。 随着技术的发展，AI智能体正逐渐展现出其在软件开发领域的巨大潜力。它们不仅能帮助开发者提高工作效率，还能通过自动化测试、代码审查等功能，显著提升软件质量和安全性。未来，随着AI智能体能力的进一步增强，我们可以预见它们将在推动行业标准、促进技术创新等方面发挥更加重要的作用。这不仅是技术进步的必然趋势，也是行业发展的一大机遇。

　　 从代码编写、从错误修正到项目开发，直至深度科学研究，AI的应用潜能正迅速得以展现。

　　 这场变革引发了一系列值得深思的问题：开发者应如何适应与AI共同工作的全新模式？如何确保AI在网络安全领域的应用既能增强防护能力，又不会带来新的安全隐患？如何权衡AI带来的效率提升与可能产生的就业冲击？

　　 尽管人工智能并非无所不能，但无论如何，到2025年底，我们有望见证一个更加智能、高效的软件工程新时代。随着技术的不断进步，人工智能将在提高开发效率、优化代码质量和增强系统安全性方面发挥更大的作用。这一变革不仅会推动软件行业的发展，还将深刻影响其他依赖于高质量软件的领域。因此，我们有理由对未来的软件工程前景保持乐观，并期待看到更多创新成果的涌现。 这种发展趋势令人振奋，因为它预示着软件工程领域将迎来前所未有的革新。通过利用人工智能的力量，我们可以预见软件开发过程将变得更加自动化和智能化，从而为工程师们提供更多的支持，使他们能够专注于更具挑战性和创造性的工作。这不仅有助于提升整个行业的生产力，还可能促进跨领域的技术融合与创新。

　　 微软近日正式宣布全面拥抱智能体技术，并首次公开了名为SWEAgent的新系统。这一举措预示着到2025年，编程领域或将经历一场前所未有的变革。随着人工智能技术的发展，SWEAgent有望革新软件工程师的工作方式，提高开发效率，减少错误率。 对于这个消息，许多人认为这是科技行业的一个重要里程碑。它不仅标志着人工智能在实际应用中的又一步进展，而且可能为软件开发带来革命性的变化。同时，这也引发了对自动化是否会取代人类工作的担忧。不过，更多的人持乐观态度，相信这种技术的进步能够创造新的就业机会，推动整个行业的创新与发展。