2025 AI工程新趋势:智能体、MCP与Vibe编程

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2025年AI工程五大趋势:代理技术大爆发,“代理式”成年度词汇;模型上下文协议MCP普及;AI编码工具向编码代理演进;“氛围编程者”涌入;DevOps和基础设施AI化。AI开发虽有进步,仍存挑战。

译自:AI Engineering Trends in 2025: Agents, MCP and Vibe Coding

作者:Richard MacManus

2023年10月,当我参加首届AI工程师峰会时,AI代理还是个笑话。那时,代理甚至无法持续完成基本任务。但仅仅两年后,代理式技术取得了巨大进步——尽管作为完全自主的软件,它仍然相对未经证实。无论如何,代理是2025年最大的发展新闻,“代理式”是年度词汇(再次)。

就目前蓬勃发展的AI技术而言,模型上下文协议(MCP)在2025年无处不在——运行MCP服务器已变得几乎和运行Web服务器一样流行。2025年其他的AI发展包括AI编码工具的兴起(是的,“编码代理”现在也是一个趋势),得益于氛围编程带来的大量开发者涌入,以及AI基础设施变得对开发者友好。

让我们仔细看看2025年五大AI发展趋势。

1. 软件工程中代理式技术的兴起

尽管去年代理技术已被提及,但2025年是它从讨论走向行动的一年。这可能始于OpenAI于2025年1月23日推出Operator作为研究预览版。它被宣传为一种AI代理,能够使用自己的网络浏览器执行填写表格、购物和安排约会等任务。7月,Operator之后是ChatGPT代理,后者声称拥有一个用于任务执行的内部“虚拟计算机”。

与此同时,企业IT部门开始掌握代理式技术。2月,我介绍了一家名为Orby的公司,该公司正在推广其大型动作模型(LAM)。首席技术官Will Lu解释说,LAM将“动作”作为输入——例如应用程序截图、网页HTML内容、用户交互(如鼠标点击和键盘输入)。他告诉我,Orby的LAM可以利用这种上下文来自动化复杂的企业工作流程。

然而,企业在部署代理式系统方面持谨慎态度。GitLab现场首席技术官团队负责人Brian Wald与企业IT部门保持定期联系,他于5月告诉我,企业专注于代理的结构化实施,而不是开放式实验。他说,企业不会让每个开发者随意使用AI代理。相反,他们正在组建集中的“AI赋能”团队,这些团队通常与平台工程或DevOps团队重叠。

Wald补充说,企业IT团队通常对数据隐私、知识产权保护和模型托管有严格的政策。

在构建代理的框架和工具方面,2025年我们看到了一系列发布:OpenAI的AgentKitAgents SDK、Anthropic的Claude Agent SDK、Google的Agent Development Kit(ADK)和Vertex AI Agent Builder。我们还看到了分发方面的实验——例如MIT的去中心化Project NANDA和微软的Magentic市场

2. MCP成为LLM和API集成的标准

去年11月,Anthropic推出了模型上下文协议(MCP),这是一个开源协议,旨在简化AI模型访问数据、工具和服务的方式。目标是使MCP成为AI代理触发外部动作的通用方法——这基本上是2025年发生的事情,几乎每家公司都采用了该协议。

由于获得了如此广泛的支持,Anthropic本月将MCP移交给了Linux基金会旗下新成立的开源基金会:代理式AI基金会(AAIF)

3月,我采访了Speakeasy首席执行官Sagar Batchu,他的公司提供一个名为MCP Server Generation的工具,用于自动化创建MCP兼容服务器。他指出,在MCP出现之前,将API与AI模型集成一直是一个挑战。他说,许多基于AI的API集成失败,因为模型缺乏必要的schema信息来理解API响应。MCP通过以AI可以理解的方式构建API交互来解决这个问题,使集成更加可靠。

话虽如此,我们也必须认识到MCP的安全风险。据代理工具提供商Merge的首席技术官Gil Feig称,“开发者们通过血的教训认识到,快速采用会带来严重的安全和可靠性挑战,而没有任何趋势比MCP服务器的普及更能体现这一点。”他补充说,“MCP灵活的架构创造了一个潜在不可信代码的狂野西部,社区发布的服务器可能存在后门或被遗弃,并且对电子邮件和CRM等敏感服务的全面访问变得普遍。”

3. AI编码工具向编码代理的演进

随着代理和MCP成为今年的热门技术,开发者工具迅速适应。到年底,编码工具已从“单纯的”自动完成功能发展到全面的代理式编码。尽管,正如我的同事David Eastman在他2025年AI编码工具的评论中指出的,“我们仍然希望限制代理能做什么(尤其是在您的机器上)以及它们在哪里可以做。”因此,代理式编码软件目前并未完全获得信任。

尽管如此,WarpGemini CLIVerdent(由TikTok前算法主管创建)等工具今年都旨在将开发者转向代理式系统。但即使是这些公司的运营者也承认,它们在短期内不会取代开发者。

Warp首席执行官Zach Lloyd告诉The New Stack:“本该是AI取代开发者的一年,但它甚至都还没有接近。”“实际发生的是,开发者成为了AI代理的协调者——这个角色需要他们一贯具备的技术判断力、批判性思维和适应能力。提示工程还远远不够。”

Octopus Deploy的现场首席技术官Bob Walker补充说,AI编码工具不能成为缺乏开发专业知识的借口。“培养批判性思维能力比以往任何时候都更加重要,”他告诉我们。“理解所选语言或框架基本工作原理也同样如此。”

4. 被称为“氛围编程者”的新开发者的涌入

第四个趋势在某种程度上削弱了Lloyd和Walker的观点。氛围编程者不一定是熟练的程序员——事实上,氛围编程的整个理念就是让AI系统为您完成编码。

然而,VercelNetlify(两个领先的Web开发者平台)都表示,他们的用户群今年大幅增长。这都归因于氛围编程者。2025年发生的变化是,“开发者”的定义已经扩展到包括那些依赖提示而不是编程的人。

氛围编程的一个主要问题是生成的代码不一定可靠。当OpenAI在8月推出GPT-5时,该公司声称它“擅长前端编码”。但GPT-5并未完全达到开发者对它的期望。在其关于LLM个性化代码报告的更新中,代码安全公司Sonar得出结论,根据其测试,GPT-5并非编码性能的领导者。它指出,GPT-5生成的“代码量比任何其他模型都更大、更复杂”,这使其“在审查和维护方面面临严重挑战”。

GPT-5凸显的另一个问题是它倾向于默认生成React代码,仅仅因为它最受欢迎的前端框架。但React代码出了名的臃肿和复杂——这意味着氛围编程者更不可能理解它。

5. DevOps和开发者基础设施的AI化

DevOps工具今年也很好地适应了AI时代,推出了新的AI无服务器产品、容器技术以及其他“AIOps”解决方案。

1月,我撰写了一篇关于Replicate公司的文章,该公司销售一种将AI模型封装到容器中的解决方案。其中一位创始人Ben Firshman曾是Docker Compose的创建者。Replicate的一个主要优势是它允许开发者自定义、微调和修补开源LLM模型。正如Firshman在Latent Space播客上解释的那样,“开源的全部意义在于你可以修补它、定制它、微调它,并将其与其他模型结合。”

11月,Replicate被Cloudflare收购。因此,AI DevOps工具的整合已经开始发生。

我们还看到代理中间件企业解决方案的出现。8月,我采访了新AI公司Barndoor的首席执行官Oren Michels。Michels的赌注是管理AI代理是新的API管理——他应该很清楚这一点,因为他曾是Web 2.0时代API管理公司Mashery的创始人。

结论

2025年,AI工程这个相对较新的领域发生了许多事情,但也有人觉得这些工具和开发实践有些脆弱和不成熟。从MCP的安全风险到关于全自主代理即将问世的不完全可信的说法,AI开发仍有很多需要证明的地方。

目前还不清楚“氛围编程”的长期可行性如何,代码质量和可维护性问题留下了很大的质疑空间。

话虽如此,AI显然成为2025年软件工程领域最大的颠覆者——这种动荡将持续到2026年。