Vibe Coding和Agentic Coding：从对话写作到自主开发的范式变革

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5月26日，一篇研究 AI 辅助编程领域，来自康奈尔大学与伯罗奔尼撒大学合作的论文《Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI》在arXiv上发表。这篇论文的研究引发人们对未来软件开发范式的全新想象——当人类程序员从“代码执行者”转型为“目标定义者”，当AI从“辅助工具”进化为“智能协作者”，软件开发的底层逻辑正在发生怎样的重构？

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论文聚焦于当前AI辅助编程领域最热门的两个方向：Vibe Coding（氛围编程）和Agentic Coding（代理编程）。这两个概念听起来有些抽象，简单来说，前者是“人机对话式协作”，后者是“AI自主式开发”，代表了AI在编程中两种截然不同的角色定位。

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（一）Vibe Coding：像指挥乐队一样编程

如果你想要开发一个用户登录功能，不需要自己写代码，只需告诉AI“我需要一个带JWT认证和二次验证的登录接口”，AI就会生成对应的代码框架。如果觉得不够完善，你可以继续追问“添加单元测试”，AI会逐步优化——这就是Vibe Coding的典型工作流。

根据论文定义，Vibe Coding的核心是“通过自然语言迭代引导AI生成代码”。它强调“人机共创”，程序员更像是“创意总监”，通过prompt（提示词）与AI进行多轮对话，完成从需求到代码的转化。这种模式特别适合早期原型开发和创意探索，比如快速搭建一个React仪表盘，或者用Python写一个自动化报表脚本。

论文指出，Vibe Coding的关键在于“半符号契约”——人类用自然语言描述“氛围”（Vibe），AI将其转化为代码符号。这需要程序员掌握新的技能组合：战略问题拆解、架构感知、版本控制意识等。例如在构建一个电商网站时，开发者需要先通过逻辑思维定义用户注册、商品浏览等核心功能，再用分析思维规划前端组件和后端接口，最后通过计算思维将这些抽象概念转化为AI可理解的prompt。

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（二）Agentic Coding：给 AI 一个目标，剩下的它自己搞定

将Vibe Coding比作“手把手带徒弟”，那么Agentic Coding就是“给任务让下属独立完成”。论文中提到的Agentic Coding，是指AI代理能够自主解析高层目标，将任务分解为可执行的子步骤，自动调用工具和API，甚至进行自我测试和迭代优化。

举个例子，当你告诉AI“将代码库从Python2迁移到Python3”，Agentic系统会自动完成代码扫描、语法转换、依赖更新、测试运行等一系列操作，全程无需人工干预。这种模式依赖于AI的“规划—执行—反馈”闭环，其核心组件包括推理引擎、任务分解模块、工具调用接口和长期记忆存储。

论文特别强调了Agentic Coding的“自主性”：AI不再是被动的代码生成器，而是具备意图理解、前瞻规划和自适应能力的智能体。例如Google的Jules系统，在处理API集成任务时，会自主克隆GitHub仓库、分析代码结构、生成数据类、更新文档并提交Git变更，整个流程一气呵成，甚至能自动处理边缘情况，如调整响应解析器和配置参数。

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（一）Vibe Coding 的优势与局限

优势方面，Vibe Coding显著降低了编程门槛。对于非专业开发者或需要快速验证想法的场景，它就像一个“智能代码助手”，能快速将创意转化为可运行的原型。例如在教育领域，学生可以通过自然语言与AI互动，学习新框架的使用；在创业场景中，创始人无需深厚技术背景，即可快速搭建产品Demo。

但局限性也很明显：首先是“黑箱问题”，AI生成代码的逻辑不透明，可能存在安全漏洞或性能缺陷；其次是“上下文依赖”，受限于LLM的上下文窗口，复杂任务需要频繁拆分，增加沟通成本；最后是“技术债风险”，快速生成的代码可能缺乏规范，长期维护成本高。

（二）Agentic Coding 的突破与挑战

突破性在于，Agentic Coding实现了从“代码生成”到“系统构建”的跨越。它通过模块化架构（如规划器、执行器、测试器），让AI能够处理跨文件、跨组件的复杂任务，例如自动生成完整的微服务架构或部署CI/CD流水线。这种自主性极大提升了开发效率，尤其适合重复性高、规则明确的企业级任务，如依赖项更新、安全审计和大规模代码迁移。

然而，挑战同样不容忽视：首先是“信任危机”，AI自主决策的可解释性不足，一旦出现问题难以追溯根源；其次是“安全风险”，自主执行可能导致未经审核的代码变更，引发生产事故；最后是“认知门槛”，开发者需要学习如何与AI代理协作，从“代码编写者”转型为“任务定义者”，这对传统开发团队是不小的挑战。

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（一）Vibe Coding的最佳实践场景

1、创新探索与教育：适合用于头脑风暴、算法验证和新手教学。例如，数据科学家可以通过Vibe Coding快速生成数据可视化代码，无需深入学习前端框架；编程课程中，学生可以通过自然语言与AI互动，逐步理解编程逻辑；

2、快速原型开发：在MVP（最小可行产品）阶段，Vibe Coding能显著加速开发进程。例如，创业者可以用它快速生成网站前端、API接口和简单测试，快速验证商业模式；

3、轻量级自动化：处理日常重复性任务，如生成报表脚本、格式化代码、编写简单工具等。例如，运营人员可以通过自然语言指令，让AI生成数据统计脚本，无需等待开发团队排期。

（二）Agentic Coding的企业级应用

1、代码基重构与维护：对于遗留系统的升级，如从Python2迁移到Python3，或从单体架构拆分微服务，Agentic系统可以自动分析代码结构、执行转换并运行回归测试，大幅降低人工成本；

2、CI/CD流水线自动化：从代码提交到测试、部署的全流程自动化。例如，Agentic系统可以自动检测代码变更，运行单元测试，生成Docker镜像，并部署到Kubernetes集群，实现真正的持续集成与交付；

3、安全与合规管理：自动扫描代码中的安全漏洞（如OWASPTop10），应用补丁并生成安全报告。在金融、医疗等对合规要求高的行业，这种自动化能力尤为重要。

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论文的结论部分提出了一个重要观点：Vibe Coding与Agentic Coding并非对立，而是互补的。未来的软件开发范式，可能是“前端创意用Vibe，后端执行用Agentic”的混合模式。

想象这样的场景：开发者先用Vibe Coding与AI对话，快速确定产品原型的交互逻辑和界面设计；然后将详细需求提交给Agentic系统，由其自动生成完整的后端服务、数据库结构和测试套件；最后，开发者只需审核关键节点，即可完成从创意到部署的全流程。这种“人机分工”模式，既能发挥人类的创造力和判断力，又能利用AI的执行效率和规模化能力。

小编通篇看完后，觉得这两种范式有几点待观察：首先Vibe Coding可能重塑编程教育：未来的编程学习可能不再过度强调语法记忆，而是转向“需求拆解”和“prompt工程”。这对编程教育体系是颠覆性的，但也可能导致基础薄弱的问题。

其次Agentic Coding需建立“人类介入机制”：完全自主的AI开发存在风险，企业需要制定明确的审核流程和紧急停止机制，避免“失控”的技术债。

混合模式的关键在“上下文贯通”：如何让Vibe阶段的需求描述无缝传递给Agentic系统，确保前后端逻辑一致，是混合架构的技术难点，也是未来的研究重点。

联想工业革命时期，当纺织机器出现时，工匠并没有消失，而是转型为机器的操控者和维护者。在AI辅助编程的浪潮中，程序员的角色也正在发生类似的转变——从“代码的生产者”进化为“价值的定义者”。

Vibe Coding和Agentic Coding，本质上是AI为人类提供的两种“生产工具”：前者是“画笔”，帮助我们快速勾勒创意；后者是“工厂流水线”，将创意转化为规模化的产品。而真正的挑战，在于我们如何驾驭这些工具，在效率与可控性、创新与风险之间找到平衡点。

未来已来，软件开发的“AI纪元”正在开启。作为从业者，或许我们应该少一些对“AI取代程序员”的焦虑，多一些对“人机协作新范式”的探索。

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参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.19443

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