一凡 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
AI Coding,終于開卷協(xié)同作戰(zhàn)了。
我最近實測阿里Qoder「專家團(tuán)模式(Experts Mode)」后,發(fā)出了上述感慨。在「專家團(tuán)模式」下,Qoder直接給我組織了一支賽博工程團(tuán)隊,我就負(fù)責(zé)看,專家團(tuán)負(fù)責(zé)干。
它幫我自動解析需求,分配任務(wù),調(diào)配前端、后端、測試、運(yùn)維等不同職責(zé)的“工程師”,驅(qū)動多個智能體同時推進(jìn)任務(wù),直接讓我躺著當(dāng)了回CTO。
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這背后體現(xiàn)了AI Coding的新趨勢,氛圍編程正在走向多智能體協(xié)同編程,AI讓開發(fā)者變成了Agent管理者,而AI IDE也正在成為智能體管理工具。
Qoder專家團(tuán)帶我速通個人博客
打開Qoder后在Editor模式下,點擊右上角“切換AI側(cè)欄”,然后再點擊中間下方切換模式按鍵,就能使用「專家團(tuán)模式」了。
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為了快速檢驗專家團(tuán)的能力,我選擇從0開始,做一個簡單的個人博客項目。在我輸入項目需求后,專家團(tuán)的「指揮官」Team Lead自動將我的需求拆解為8個任務(wù),然后分派給了不同的賽博工程師
Team Lead首先派出的是通用工程師Nick,他并不負(fù)責(zé)具體的開發(fā),因為我目前只有一個空文件夾,也缺少項目需要的環(huán)境,所以需要Nick先幫我安裝依賴,以及搭建基本的項目結(jié)構(gòu),進(jìn)行項目初始化。
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在這一過程中,Nick還遇到了一些問題,它自己就克服了。
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最終Nick順利完成任務(wù),給我匯報了工作。
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接著Nick就把工作交棒給他的“同事”——后端工程師Jimmy。但和人類后端工程師既負(fù)責(zé)后端開發(fā),又負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫不同,Jimmy只負(fù)責(zé)初始化數(shù)據(jù)庫,從這也能看出「專家團(tuán)模式」的分工很細(xì)致。
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Jimmy建完數(shù)據(jù)庫后,項目就可以正式開工寫代碼了,Team Lead按模塊,把工作分給了5位工程師,他們分別負(fù)責(zé)前端頁面、中間件和后端API的開發(fā)工作,非常全面。
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看上去這似乎是個線性過程,但其實在開發(fā)時出現(xiàn)了多名工程師同時推進(jìn)項目的情況。這無疑加快了開發(fā)效率,同時也是專家團(tuán)模式下,多智能體協(xié)作編程的優(yōu)勢之一。
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等前面7位“同事”完成開發(fā)后,項目指揮官Team Lead還安排了測試工程師Chris進(jìn)行完整流程驗證
Chris會直接打開瀏覽器,輸入賬號密碼,登錄網(wǎng)站,然后完整測試一遍整個增刪改查邏輯。
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同時自動保存關(guān)鍵頁面的截圖,展示測試結(jié)果。
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測試工作完成后,項目開發(fā)還沒結(jié)束,我又讓系統(tǒng)評審了一下代碼質(zhì)量,于是Team Lead又追加了一個專家代碼評審員Mark,Mark找到了多個系統(tǒng)漏洞,還按嚴(yán)重程度分好了等級
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我接著就讓專家團(tuán)修復(fù)漏洞,專家們沒有直接逐一修復(fù),而是先分析情況,然后發(fā)現(xiàn)兩個任務(wù)互相沒有依賴關(guān)系,可以獨立開發(fā),于是兩個專家并行完成了任務(wù),這樣顯然效率更高。
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至此開發(fā)和測試工作全部結(jié)束。在Qoder專家團(tuán)8位專家的幫助下,我只花了16分鐘就擁有了一個個人博客網(wǎng)站。它具有完整的增刪改查邏輯,擁有前臺展示頁面和后臺管理頁面。
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但目前技術(shù)架構(gòu)還比較簡陋,沒有實現(xiàn)前后端分離,我決定上點難度,考驗一下專家團(tuán)的重構(gòu)能力,讓其用Spring Boot(Java開發(fā)框架)和MySQL(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫)重構(gòu)一下后端。
專家團(tuán)組團(tuán)重構(gòu),用AI開發(fā)AI工具
我首先依然是將我的需求告訴了Team Lead,Team Lead對這些需求進(jìn)行可行性分析后,問了我?guī)讉€問題,每個問題都提供了三個選項,我做出決策后,Team Lead接著為我派遣了一名新專家Alex。
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Alex是一名調(diào)研員,負(fù)責(zé)分析我目前的項目結(jié)構(gòu)和代碼接口,然后制定完整的重構(gòu)計劃,并將其寫成了markdown,以指導(dǎo)后續(xù)的規(guī)約開發(fā)。
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有了重構(gòu)計劃后,Team Lead開始指揮工程師團(tuán)隊干活了,新角色又出現(xiàn)了:運(yùn)維工程師Nick,他負(fù)責(zé)為我安裝MySQL。
本地裝好MySQL后,我擔(dān)心不同組件之間會有版本沖突,所以我在此時介入提出了內(nèi)心的疑問,系統(tǒng)給出了讓人放心的回答。這也是Qoder專家團(tuán)模式的特點,開發(fā)者可以隨時介入流程,提出問題或者改變需求
這個設(shè)計可以說是非常真實了,畢竟哪個開發(fā)沒被產(chǎn)品追加過需求呢(doge)。
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接下來就是正常推進(jìn)項目和自動Debug了,中間多次出現(xiàn)前后端同時推進(jìn)的情況,最終高效重構(gòu)了項目,改寫了技術(shù)棧。
但我并沒有止步于此。AI Coding做的軟件,怎么能沒有AI,我又要求專家團(tuán)給我接入Qwen API,設(shè)定主題,以后讓AI幫我直接寫文章。真不是為了以后能摸魚哈。
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接到我的需求后,Team Lead創(chuàng)建了新的任務(wù),同時安排前后端工程師交付了功能。
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從開發(fā)到重構(gòu),我動動嘴就拉來了13個程序員,完成多達(dá)30個任務(wù)。
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縱觀整個流程,對比其他AI IDE,Qoder的專家團(tuán)模式展現(xiàn)出許多獨到之處。那么,為什么我們現(xiàn)在需要一個「AI Coding專家團(tuán)」?
因為AI Coding正在迎來新的范式轉(zhuǎn)變。
為什么需要「AI Coding專家團(tuán)」?
“從去年12月開始,AI Coding已質(zhì)變”,大神卡帕西的這段發(fā)言,最近引起了行業(yè)熱議。
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卡帕西曾一手提出并帶火了“Vibe Coding”概念,現(xiàn)在他又一次洞察到AI編程風(fēng)向的轉(zhuǎn)變。卡帕西認(rèn)為,AI編程智能體現(xiàn)在的能力遠(yuǎn)超以往,可以攻克大型項目和長期任務(wù)了
這意味著AI編程已從Vibe Coding轉(zhuǎn)向了Agentic Engineering,AI不再只是簡單地補(bǔ)全代碼,而是開始通過智能體的形式,完整地構(gòu)建項目。
AI編程迎來新的范式,也引發(fā)了新的問題。
一方面是代碼質(zhì)量問題,目前很多主流AI Coding工具仍以單智能體為主,處理簡單任務(wù)還行,一旦面對復(fù)雜任務(wù),比如多輪迭代或者重構(gòu)項目,其上下文長度可能就扛不住了,最終導(dǎo)致開發(fā)就像狗熊掰玉米,做著手頭的功能,忘了前面的任務(wù),邏輯鏈條零散,最后代碼質(zhì)量堪憂。
另一方面則是效率存在提高空間。大型項目非常復(fù)雜,涉及方方面面的工作,比如前端UI、后端開發(fā)和數(shù)據(jù)庫設(shè)計,一些任務(wù)明明可以分開執(zhí)行,現(xiàn)實團(tuán)隊也往往是這么安排的,但單智能體編程的情況下,還是要被迫等待。
Qoder專家團(tuán)模式正好可以解決質(zhì)量和效率這兩大痛點。從前面實測體驗來看,專家團(tuán)并不是簡單地堆砌智能體數(shù)量,它是一個真正的多智能體系統(tǒng)。因為它給我分配的專家具有不同特長,據(jù)介紹他們其實是在各自獨立的上下文工作,互相協(xié)同之下,顯然能應(yīng)對更多的交互輪次。
針對上下文問題,Qoder還特意打造了工程知識引擎,這是一套可以使用多維數(shù)據(jù)源的代碼認(rèn)知系統(tǒng),它能整合你的代碼文件、提交歷史、RepoWiki、記憶,優(yōu)化專家們深度理解上下文的能力。
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此外,實測時我還多次發(fā)現(xiàn),多名專家同時推進(jìn)工作的場景,在這種情況下專家們分別寫不同頁面,或者分別開發(fā)前端和后端,這無疑加快了項目推進(jìn)速度。
這是目前我已感知到的特點,據(jù)說專家團(tuán)的智能體還會自主學(xué)到新的Skills,自我進(jìn)化,越用越聰明,越用越懂我。現(xiàn)在新模式剛上線,我暫時還沒發(fā)現(xiàn)這個特性,后面有機(jī)會我再和大家分享。
總的來看,「專家團(tuán)模式」加快了開發(fā)效率,提高了代碼質(zhì)量。Qoder采用內(nèi)部復(fù)雜任務(wù)基準(zhǔn)對「專家團(tuán)模式」進(jìn)行了代碼質(zhì)量測試,結(jié)果顯示專家團(tuán)模式得分較自身智能體模式提升67%,領(lǐng)先Claude Code Agent Teams 16%
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顯然,Qoder「專家團(tuán)模式」正在開啟一個新的階段。
開啟多智能體協(xié)同編程時代
氛圍編程和智能體編程之后,AI Coding正在轉(zhuǎn)向多智能體協(xié)同編程時代
這背后是用戶需求變化,他們不再滿足于簡單的AI寫代碼,而是希望AI能高效交付軟件,軟件質(zhì)量也要有保證。單智能體顯然已無法滿足這種需求,那么邁向多智能體協(xié)同編程就成為必然。
多智能體協(xié)同編程進(jìn)一步放大了個人能力,讓個人擁有了一支隨時待命、持續(xù)進(jìn)化、不只懂編程更懂工程的數(shù)字軍團(tuán)。
這一轉(zhuǎn)變也要求AI IDE也從簡單的編寫代碼和組織文件,轉(zhuǎn)向組織智能體。這也符合卡帕西的預(yù)判,即AI Coding時代人們依然需要IDE,甚至需要一個更龐大的IDE,用它來管理智能體。這就是IDE未來的發(fā)展方向
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現(xiàn)在,實測Qoder專家團(tuán)模式后,我已經(jīng)從中看到了AI Coding和AI IDE的未來。
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