微软官宣 All in 智能体、Copilot SWE Agent 首曝光，阿尔特曼预警 2025 编程巨变

阿尔特曼预告，软件工程将在2025年迎来重大变化。

智能体的迅猛发展与AI自动化软件工程的实际形成已是显而易见。

今天，纳德拉宣布，GitHub Copilot将全面拥抱智能体，微软的SWE智能体首度亮相。

GitHub现任CEO Thomas Dohmke指出，自主SWE智能体（代码名Padawan）将整合进GitHub用户体验，预计在今年晚些时候推出。

「它将把GitHub Copilot的作用提升到类似于人类程序员的水平。」

无论是修复Bug还是开发新模块，用户无需特别说明相关代码，SWE智能体会主动发现合适的代码并进行修复，就像雇佣了一位真正的工程师。

部分网友表示，几乎每一个代码库都将拥有一个AI贡献者。

软件工程AI智能体的崛起

自2021年GitHub Copilot问世以来，它已成为开发者的重要工具。

四年之后，Copilot终于迎来了重大版本更新。

如之前提及，此次更新的亮点是Agent模式（预览版）。在这一模式下，Copilot展示了非凡的自主性。

• 独立制定代码迭代，识别并自动修复错误

• 主动建议终端命令并请求执行

• 识别运行错误并进行主动修复

在智能体模式下，Copilot不仅对其输出进行迭代，还会持续改进结果，直至完成所有子任务，满足开发者的要求。

更令其出众的是，它不仅仅执行被请求的任务，还能推测出额外的必要步骤，以确保请求得以全面完成。

在Copilot自我修正的过程中，开发者无需手动将内容从终端复制粘贴回聊天窗口。

在模型选择方面，开发者可选择Anthropic或OpenAI的多种模型。

在全新的VS Code智能体模式中，Copilot将对自身代码进行迭代，主动提示并指导终端命令，分析解决问题。

例如，使用GitHub Copilot创建一个用于追踪马拉松训练的Web应用。

这里有一个Runner Tracks网站，展示了一些比赛的结果。如果想进一步优化分页并增加更多参赛者数据，只需在Copilot Chat中输入请求即可。

—— 更新分页按钮，使其更加美观。

接着选择o3-mini模型，Copilot开始输出相应代码，随后返回Runner Tracks网站，便可以看到按钮变为蓝色。

接下来，继续迭代该网站——让用户选择每页展示的行数。

这一过程涉及到了多个文件的更改。

如果想在Runner Tracks网站中按名称搜索比赛，需对项目服务器端代码的UI和测试多个文件进行修改，这无疑增加了任务的难度。

此时，Agent模式的作用便得以展现，其在推理和迭代整个项目上表现尤为突出，且能高效完成重复操作。

可以观察到，Copilot Agent自发更新了服务器后端及UI，并主动修复错误。

在完成这些基本任务后，Agent会继续进行单元测试、页面测试及端到端测试，直到更新完成，系统会提示开发者进行单元测试。

GitHub Copilot Edits

同时推出的还有多文件编辑工具GitHub Copilot Edits。

Copilot Edits可处理工作空间中的多个文件，并给出代码修改建议。

所有操作均可在编辑器内完成，便于快速审查代码且了解周围代码的完整上下文。

用户可以选择接受或放弃每一次编辑，使得控制更为灵活。

另一个新功能是，当切换至并排视图时，编辑控制选项仍可见。

这样便于用户了解大范围的更改。

此外，Copilot Edits增加了一个新设置，由于超时而自动接受编辑器建议。

这一新设置名为「chat.editing.autoAcceptDelay」，定义Copilot Edits建议被接受之前需等待的时间。当用户点击接受按钮或开始审查更改时，倒计时会停止。

这个设置对于那些喜欢在周末追剧的人来说或许很熟悉。

Project Padawan

而「Project Padawan」则将SWE智能体进一步融入GitHub的用户体验。

以GitHub CLI库为例，尽管有数百名贡献者，仍积压了许多问题，日均使用数百万次。

其中一条错误报告显示，GH命令重命名时缺少验证，若依靠人力解决，需耗费大量时间精力。

当前这个代码库中有700个文件，大约20万行代码。有了「自主SWE智能体」，开发者们可以将任务完全交给它。

只需将问题分配给Copilot，它便能够迅速处理。几秒钟后，它会在草稿PR中直接链接到开发者所创建的问题。

接下来，Copilot持续更新PR描述，自发提交，并在实时共享进度的同时，让开发者清晰了解变更情况。

PR完成后，Copilot将推送最终更改并请求代码审查，同时标记PR为“准备审查”。

开发者之后也提交了审核请求，Copilot随后接到了任务并开始迭代修改。同时，其也会主动回复开发者的评论，并将最新进展推送至PR。

整个过程表明，Copilot正在成为一名真正的“AI工程师”，与开发者共同完成编码工作。

对此，网友们表示：“我使用智能体已经一个多月，感觉与Karpathy的编码风格颇为相似。与AI建立了构建、测试、迭代的反馈循环之后，便能迅速进入状态。”

开发者主持SWE智能体，与项目经理合作撰写完整的工单，审核工作并在必要时介入。

这，就是编码的未来。

如何使用？

要使用Copilot Agent的新功能，需下载VS Code Insiders并启用GitHub Copilot Chat智能体模式设置。

在“Copilot 编辑”面板中，从模型选取器旁边的“编辑”切换到“智能体”。

智能体模式的推出，将改进开发者在编辑器中的工作方式。

为了无缝体验，微软已将其整合至所有支持Copilot的集成开发环境（IDE）中。

2025年底，软件工程将出现重大变革

2月5日，OpenAI CEO Sam Altman与印度联邦信息技术部长Ashwini Vaishnaw进行了对话。

在访谈中，阿尔特曼强调了智能体及其在未来的软件工程改革中将扮演的关键角色。

谈及AI如何改变软件工程时，Altman展现了令人期待的愿景。

他说：“到2025年底，软件工程将经历一次翻天覆地的变化。这不仅意味着开发效率的显著提升，亦将深刻影响网络安全。”

AI将成为软件工程高效的助手，自动化测试、代码优化与漏洞检测等工作将不再是人类工程师单刀直入，而是与AI的深度协作成果。

AI在软件开发中的应用不仅提升了开发效率，同时能够帮助解决长期以来比较棘手的问题。

AI可以迅速识别代码中的潜在问题并提出解决方案，极大地缩短开发过程。此外，AI在网络安全的应用也显得尤为重要，虽然这一过程需要谨慎处理，以避免带来新的安全隐患。

Altman表示：“到2025年底，AI将更加智能，尤其是在软件工程中。我们会看到一个更为智能的编程环境，AI将在解决复杂问题中扮演重要角色。”

x上的网友们也开始期待软件智能体时代的降临。

甚至有人设想利用AI智能体构建价值百万美元的公司。

自动化的AI软件工程不仅提升了生产力，还能有效促进系统开发与优化，甚至有可能在未来改变整个软件开发业态。

类似于工业革命时期的自动化生产线，AI将帮助软件开发者摆脱繁琐的日常工作，专注于更高水平的创新与设计。

然而，如何确保AI在应用过程中的安全性，避免其被滥用，将是未来需要面对的重要课题。

关于这点，Altman指出：“技术发展必须与安全性并重。AI的影响深远，我们需要确保其能为全球带来积极的改变。”

Deep Research推动研究进展

在访谈中，主持人向阿尔特曼提出了一个关键问题：“在当前的深度研究环境中，AI是否已经成熟到可以在一些关键领域发挥影响力？”

对此，Altman的答复充满信心：“基础技术已经达到了一个门槛，特别是在疾病诊断和教育领域，我们已经看到令人振奋的成果。未来几个月内，我们将发布一系列可以解决实际问题的模型。”

他特别强调，AI的进展并不仅限于研究领域，更在多种应用场景中悄然出现，从医疗诊断到教育辅导，AI的潜力日渐显现。

例如，在医学中，AI研究助手不仅能帮助科学家高效回顾文献，还能从大量数据中发现潜在关联，为科学发现提供支持。

尽管AI能够提高效率，但它并不是万灵药，Altman强调：“Deep Research可以帮助提高效率，比如在文献回顾和数据整理等繁重的低层次任务中，但它无法独立完成复杂任务。在癌症研究中，AI未必能直接治愈疾病，但能够加速研究人员找到解决方案的过程。”

这种高效支持大幅提升了科研进展，助力科研人员从繁琐工作中解放出来，进而更专注于创新和突破。

结尾

无论是微软CEO纳德拉将GitHub Copilot全面转向智能体，还是OpenAI CEO Altman对未来软件工程的展望，都明确表明：AI智能体正在推动软件工程领域进入一个全新的时代。

AI智能体不只是开发者得力的助手，更有望成为推动整个行业变革的核心动力。

从代码编写、错误修复到项目开发，再到深度科学研究，AI的应用潜力被迅速激发。

这场变革也引发了一系列值得思考的问题：开发者如何适应与AI协同工作的全新模式？如何确保AI在网络安全的应用中能够增强防御能力，同时避免新的风险？如何平衡AI带来的效率提升与潜在的就业影响？

尽管AI不是万能的，但在2025年底，我们期待看到一个更加智能、高效的软件工程未来。

本文来自微信公众号：新智元（ID：AI_era），原标题《微软官宣All in智能体，SWE Agent首曝光！阿尔特曼预警2025编程巨变》

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