2025 年，10000个 AI 编程工具迎来井喷式发展。
这一年注定会作为 “AI 编程元年” 被写进技术发展史册。一大批创新工具正以前所未有的方式，重塑着编程的模式。
这些产品快速融入实际生产场景，能力也早已超越简单的代码补全，进化成能自主理解需求、规划任务，甚至编写完整应用的 “AI 程序员”。
开发者的角色也在发生历史性转变：从 “写代码” 转向 “审代码”，以及带有某种品味导向的创造性工作。“Vibe Coding”（氛围编程）一词异军突起，迅速成为硅谷乃至全球开发者社区里最热门的概念。
我们整理了近期密集更新和发布的 AI 编程工具，涵盖国内外主流大厂与创业团队的产品，梳理了它们的基本信息，并尝试拆解这些让人眼花缭乱的产品在设计思路和细节上的差异，看看它们之间到底有何不同。
AI 编程大乱斗
在国内，AI 编程是几乎所有大厂都已布局的方向，同时一些有想法的创业公司和产品也初具雏形。
- 字节 – Trae
定位 “真正的 AI 工程师”，Trae 以 Builder 模式颠覆传统流程。用户用自然语言描述需求，AI 会自动拆解任务、生成文件结构并实现代码。它原生支持中文，集成了 Claude 3.7、GPT-4o 及国产大模型，月活用户已突破 100 万。
近期更新开放了 MCP 工具协议，实现设计工具（如 Figma）与代码的无缝衔接，让设计图能直接 “生长” 出应用。 - 阿里 – 通义灵码（Lingma IDE）
插件下载量突破 1500 万，累计生成代码超 30 亿行，月采纳量增速达 20%-30%。其 AI 原生 IDE Lingma 深度集成 Qwen3 大模型，并接入国内最大的魔搭 MCP 市场（含 3000 + 工具库），构建起智能开发生态。 - 美团 – Nocode
专注 “Vibe Coding” 理念，通过自然语言多轮对话生成可部署应用。即将升级 UI/UX、强化协同编辑与后端能力，并构建极速调度容器系统，实现依赖安装、数据存储的秒级响应。 - 百度 – Zulu / 秒哒
Zulu 瞄准专业开发者，以多模态理解（设计图 / 文档→代码）为核心，能自主调用工具链完成环境配置与全栈开发，实现从需求到部署的端到端自动化，兼容主流 IDE，达成需求→代码→验证的闭环。
秒哒定位非技术用户，通过多智能体协作（策划 agent、设计 agent、开发 agent）实现纯对话式应用生成，践行李彦宏 “让想法直接变成产品” 的理念，真正做到零代码开发。
近期，文心快码的独立 AI 原生开发环境工具 ——Comate AI IDE 也正式发布。 - YouWare
由月之暗面前产品负责人明超平操刀，这个 AI 编程社区专门解决 “有想法做不出网页” 的难题。无论技术小白还是老手，都能快速上手，把灵感变成可分享的网站或前端作品。它大幅降低了实现门槛，让想法到作品的过程更快，还有热闹的社区和激励机制，让创作成为一件让人持续上瘾的事。 - AIGCode
核心产品 Autocoder 是全球首个 LLM-native 的 “Autopilot” 自动编程工具。与传统 Copilot 类工具仅辅助程序员不同，Autocoder 旨在实现端到端的软件生成 —— 用户无需编程基础，通过自然语言描述需求即可直接生成完整应用（含前端界面、后端逻辑及数据库）。
其终极目标是推动 “个人化应用（Personal App）” 生态，让用户像 3D 打印一样定制专属软件（如小微企业定制化管理工具）。 - Clacky Ai
开发者的云端开发搭档，让 Agentic AI 真正替你写代码。作为专为开发者设计的云端开发环境，其核心是打造具备 L3 级别自主能力的智能编程助手。
它全面支持主流开发栈（Python、Node.js、Golang、Ruby、Java 等），帮助用户高效地将创意变成可运行的系统。秘诀在于：结构化任务拆解、多线程协作推进以及自我排查与修复能力。这些特性显著提升开发效率，降低技术门槛，是团队协作和快速迭代项目的理想选择。更有 “时光机” 功能保驾护航，随时回溯开发历程中的关键节点。 - Cursor
AI 编程领域的先行者，定位 “AI 高效协作助手”，是全球增长最快的开源友好型代码编辑器。采用 GPT-4 Turbo 和 Claude 3.7 Max 双模型驱动，支持超长上下文处理和复杂工具链调度，显著提升人机协同编程效率。独有的 Composer 模式能自动拆解需求并跨文件编辑代码，有效提升全栈开发效率。 - Windsurf
专注于复杂系统级联重构的 “自治式” AI 原生 IDE。核心突破在于全代码库动态索引技术，实现项目级上下文感知。其 Cascade Engine 能自动分析代码变更的级联影响，例如修改一个 API 参数可触发十个关联文件的智能更新，将大型重构任务所需时间从天级缩短至小时级。 - Codex
工业级代码生成引擎，是大模型编程的重要基础。作为 GPT 系列的直接衍生产品，其 Zero-Shot 泛化能力支持 180 多种编程语言，尤其擅长生成 Python、JavaScript 和 TypeScript 的复杂逻辑。 - Claude Code
由 AI 头部公司 Anthropic 推出的命令行智能编程工具，定位 “开发者终端助手”。深度整合 Claude Opus 4 大模型能力，用户可通过自然语言指令直接操作代码库、运行测试与提交 Git，实现 “对话即编程”。
截至 2025 年 6 月，它已成为处理大型复杂项目的标杆工具，电商乐天验证其可连续工作 7 小时完成全栈重构任务。 - Google Code Assist
谷歌推出的编程助手，支持所有公开领域的编程语言，基于 Gemini 模型，提供代码补全、生成、调试和代码审查等功能，也能在 vscode 等 IDE 中使用。
近期发布的 Gemini Cli，支持用户在命令行中进行自然语言输入，还开放 100 万 token 上下文窗口（相当于 150 万汉字），再厚的需求都能处理。此外，Gemini Cli 最高支持每分钟 60 次、每天 1000 次的模型请求，堪称业界良心。 - v0
不写一行代码就能生成网页。作为 Vercel 推出的基于自然语言生成 UI 元件的 AI 工具，专注简化前端开发流程，通过文本描述快速生成可定制的 React 组件代码。目前仅支持 React + Tailwind CSS，暂未兼容 Vue、Angular 等框架或其他 CSS 库。
近期更新了设计模式，可快速编辑网页内容，包括排版、布局、颜色等。 - Lovable
全球增长最快的 “对话式无代码开发平台”，主打 “自然语言建站”（Vibe Coding）。以聊天交互为核心，用户通过自然语言描述需求（如 “开发宠物电商 App，集成 PayPal 支付”），AI 即可自动生成 React Native 应用代码并完成部署，非技术用户占比高达 82%。
2025 年第二季度，月活跃用户突破 3030 万，付费用户超过 3 万，创下 “15 人团队 3 个月营收 1.7 亿” 的显著增长记录。 - Bolt.new
30 秒极速建站生成器，堪称无代码领域的 “AI 版 Vercel”。融合 WebContainers 和 LLM 智能体技术，用户输入需求（如 “做一个宠物电商站，支持 PayPal 支付”），AI 会自动生成 React 前端、Node 后端及部署脚本，并实时托管至边缘网络。 - MGX (MetaGPT-X)
基于 MetaGPT 框架的 AI 编程利器，通过多智能体协作实现软件开发全流程自动化。拥有分工明确的五人 AI 团队：产品经理 Emma、架构师 Bob、工程师 Alex、数据分析师 David 和团队领导 Mike。从需求分析到代码实现，全程无需手动编码。只需用自然语言描述需求，就能快速生成完整的全栈应用程序。
产品形态：AI Coding 的两种形态
目前，主流 AI 编程工具分为两类：IDE 形态和对话形态。
以字节跳动的 Trae 和美团 NoCode 的初始界面为例，两者都配备自然语言交互输入框，允许用户通过指令驱动 AI 编程，但设计理念大相径庭：Trae 呈现经典 IDE 样貌，功能集成度高，显然为专业程序员量身打造；NoCode 则弱化传统工具感，更像随时待命的 “AI 程序员”，致力于降低技术门槛。
这种定位差异在执行具体任务时更明显。例如要求生成贪吃蛇游戏，Trae 会按部就班生成代码，涉及外部 Python 库时主动提示用户下载，修改代码后提请审查，工作流程严谨；NoCode 则更倾向 “全权委托”，用户输入需求后静待结果即可。
后续修改环节的交互逻辑也不同 ——Trae 需通过右侧 Chat 栏沟通，NoCode 则使用左侧对话框。正如 Trae 产品负责人石扬所说：考虑到人类从左至右的视觉习惯，且预见与 AI 的交互将成为核心工作流，Trae 刻意将交互区（Chat）置于左侧，代码编辑等工具区安排在右侧。
1. AI IDE 形态
主流 AI IDE 产品（如 Cursor、Trae、Lingma）界面布局高度趋同，乍看难分辨。普遍采用三栏结构：左侧整合资源管理器、代码大纲和时间线导航；中央是核心代码编辑区域；右侧固定为与 AI 对话的 Chat 栏。这种设计的合理性在于，作为专业生产力工具，熟悉的界面范式能极大降低程序员上手难度，提升效率。
其次，AI 交互方式的设计是关键。三者都提供两种核心功能：在右侧 Chat 栏进行问答式交流（如同智能聊天助手）；在代码编辑器中，支持用户选中代码片段，直接调用 AI 修改或将其关联至 Chat 栏深入讨论。
细微差异体现在 Cursor 独具特色地支持在终端（Terminal）内直接与 AI 对话。例如国内 Python 用户想将包下载源切换至清华镜像，通常需记忆复杂命令，而在 Cursor 终端中，只需输入 “把下载源改成清华源”，AI 便能自动生成并执行相应命令；Trae 中同类操作仍需跳转至 Chat 栏完成。
此外，模型生态略有不同：Lingma 主要集成通义千问（Qwen）；Trae 和 Cursor 提供更丰富的模型选择，并支持用户接入自定义模型。
2. 对话形态
以 NoCode 和 Lovable 为代表的对话式编程平台，将 “一句话编程” 理念变为现实。
它们的首页设计极其简洁：醒目的对话框占据核心位置，辅以用户已部署项目和精选社区案例展示。
进入具体项目页面后，功能布局也高度相似：左侧通常展示 AI 解析的需求或生成的内容结构，右侧提供项目实时预览；顶部菜单栏集中查看源代码、部署项目、连接数据库等关键操作（NoCode 通常需申请使用权限，Lovable 相关高级功能需付费）。
两者功能差异较大的地方在于，Lovable 提供付费的项目审阅功能，方便用户邀请同事或上级反馈；NoCode 目前缺少此协作环节。在版本管理入口设计上，NoCode 将其置于页面右侧显眼位置，Lovable 则收纳在二级菜单中。
交互体验的差异在修改项目元素时尤为明显：Lovable 允许用户直接在需调整的页面元素旁调出 AI 对话框交流，操作直观且上下文清晰；NoCode 用户仍需返回左侧主 Chat 栏沟通。
2025 年的 AI 编程江湖已清晰分野：一边是 Trae、Cursor 这类 “超级协作者”，让程序员变身 “代码指挥官”；另一边是 NoCode、Lovable 这些 “梦想实现机”，助每个人实现项目梦想。
演进路线：从 AI 原生 IDE，到 AI 编程团队
借鉴自动驾驶分级体系，AI 编程工具可从 L1 到 L5 划分，每个等级代表不同自动化能力和技术成熟度。
- L1：代码 “快捷键” 专家
核心技能是代码补全，帮用户快速输入常见片段。Tabnine、Kite 是代表，作为 IDE 插件已相当成熟。 - L2：你的编程小搭档
主打任务自动化：用自然语言告诉 AI “写段代码” 或 “修个 bug”，它就能干活。ChatGPT、Claude 是典型代表 —— 只需在输入框描述需求或粘贴代码，就会生成答案，但需手动把代码搬回 IDE 运行。 - L2.5 / 原生 AI IDE：更聪明的搭档
当 L2 的能力直接融入 IDE（如 VS Code 安装 Cursor），体验就升级了：生成的代码可直接运行，AI 还能借助上下文更懂用户，写出更贴合的代码。像 Trae 这种 IDE 本身内置大模型，不用额外装插件，堪称 “原生 AI IDE”。 - L3：项目级 “自动导航”
目标是项目自动化！能从需求文档直接生成初步代码骨架，还能连接项目管理工具和代码平台，部分实现需求到部署的自动化流程。目前 Claude Code 在这个领域比较领先。 - L4 & L5：未来可期
这两个级别还在萌芽阶段。相关产品要么在内测（普通人想用得排遥遥无期的等候名单），要么还停留在概念或论文里（比如 MetaGPT）。
前文中提到的主流 AI 编程工具大部分处于 L2-L3 级别，少数像 Lovable 已来到 L4 级别。但无论形态如何，核心趋势很明确：AI 真的能写代码了，而且在项目中的作用越来越大。这一确定性方向，必将带来诸多改变。