作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
大模型正在推动软件工程迈向3.0时代，通过代码生成、续写、测试用例生成、智能问答等能力，催生了全新的开发范式。
随着大模型规划和推理能力的持续提升，当前大模型驱动的软件工程已经从Copilot阶段跨越至Agent阶段，尤其是在代码市场，AI Coding的自主化程度越来越高。
随着市场的快速发展，更多技术供应商发布AI开发工具。 AI开发工具是指利用以大模型为核心的人工智能技术来辅助或自动化软件开发过程中各种任务的工具或平台，旨在提高开发效率、优化代码质量、减少重复性劳动，并帮助开发者更好地理解和实现复杂的开发需求。
为了帮助企业用户快速了解这一新兴市场的全貌，沙丘智库正式发布《2025年“大模型+软件工程”主流厂商市场指南》，深入分析了“大模型+软件工程”市场的发展态势和竞争格局，基于对多家厂商的调研与专家深访，从产品成熟度、行业落地深度、商业化进展等维度进行评价，筛选出各个细分市场的领先企业，并绘制“大模型+软件工程”主流厂商全景图，帮助企业用户选择更适合的产品/解决方案。
2020年6月，随着OpenAI发布GPT-3.0， GitHub上的开发工程师就开始研究如何借助GPT的能力自动生成代码。 2021年6月微软和OpenAI 共同推出的Github Copilot标志着AI在编程领域的首次大规模技术应用；2022年，ChatGPT的发布进一步推动了大语言模型的普及，为AI编码创造了认知基础；2023年，AI 编码进入爆发式增长阶段，国内外创新产品不断涌现； 2024年，Anthropic的Claude Code作为终端原生AI Agent发布，标志着Coding Agent的兴起；2025年，AI开发工具在应用端迎来爆发期，从个人开发者到企业级开发，使用率和采纳率均不断上升。
当前市场上主要的AI开发工具产品形态及发展趋势如下：
· AI聊天机器人：AI聊天机器人可以被认为是最基础的AI开发工具，可以理解自然语言指令，提供代码生成、问题解答和开发建议。AI聊天机器人包括Web端聊天机器人和IDE聊天机器人，通常直接调用大模型，不依赖特定的开发环境。
· AI代码助手：AI代码助手是当前使用最广泛的AI开发工具，能够执行各种开发相关任务，不仅能够完成代码生成和补全，还包括代码现代化、代码解释等功能，但通常是一个独立的工具或插件，支持多种IDE。根据Grand View Research发布的《生成式AI编码助手市场指南报告，2030》显示，2024-2030年全球生成式AI编码助手市场将以25.8%的复合增长率增长，2030年达到9250万美元。其中亚太地区，尤其是中国市场，将是这一增长的主要驱动力之一。AI代码助手市场快速发展，但产品功能正在走向趋同，供应商之间未来的竞争差异点将体现在如下方面：
第一，增强上下文感知能力。上下文工程正在成为AI代码助手的重要创新点，从代码仓库、开发环境、知识管理系统、MCP Server以及更广泛的软件开发生命周期数据中动态提取相关上下文的能力，成为供应商的关键差异化因素；
第二，增强AI Agent技术应用。领先的供应商正在将同步和异步Agent能力嵌入到AI原生IDE和插件中，使开发者能够将复杂的开发任务委托给智能体自动化完成。
· AI原生（AI-Native）IDE：AI增强的IDE集成了AI功能，提供更智能的代码编辑、调试和项目管理。大厂正在向AI-Native IDE发展，纷纷推出相关产品。通过自研 AI 原生IDE，而非仅作为插件附着于 VS Code、JetBrains 等既有平台，能够突破现有IDE的限制，从底层逻辑层面重构开发工作流，为用户提供更流畅、更智能的开发体验，并在开发者生态层面具备更大的主动性。
· 软件工程Agent：AI开发工具正在从代码助手向更自主的软件工程Agent演进。不同于集成在IDE中以代码完成为目标的助手，软件工程Agent首先是AI Agent，具备与任何Agent相同的模式——计划、感知与行动，它能够规划和执行复杂的多步骤工作流，维护上下文信息，与代码仓库、文档和运行时环境进行交互。传统的AI代码助手主要支持独立的任务，而软件工程Agent已经扩展到协调整个软件开发生命周期。
· AI创建应用工具：AI开发工具面向的用户正在从专业开发者向非专业用户延伸，AI应用创建工具通过自然语言提示，“一句话”即可生成一个可运行的应用程序。当前推出这类工具的主要是互联网大厂，生成的应用程序也主要依赖于其本身的平台生态。
· AI测试工具：AI测试工具利用AI技术自动生成测试用例和优化测试流程。AI增强测试工具是AI开发工具的一部分，通常与AI代码助手、DevOps平台等集成使用，实现测试流程的自动化和智能化。
从AI开发工具的使用效果上看，尽管大模型可以生成各种软件开发交付物，但这些任务本身并不是软件开发中的核心瓶颈。因此，仅仅加快这些任务的执行速度，并不会显著提高开发人员的生产力。尤其对于初级开发者而言，由于缺少足够的专业知识和经验，过度依赖AI开发工具反而会限制代码质量和生产力的提升。开发人员仍然需要充分理解需求，以便能够与大模型进行有效沟通并创建合适的提示词，甚至需要花费更多的时间来精心设计这些提示词。因此，AI开发工具并不会取代人类开发者，而是增强开发者的能力，使开发人员专注于更高价值、更具创造力的工作。
细分市场介绍、主流厂商及产品列表等详见完整报告：沙丘智库《2025年“大模型+软件工程”主流厂商市场指南》（16页PDF）（可前往“沙丘智库”查阅）
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2025年“大模型+软件工程”最佳实践报告
2025年“大模型+安全”最佳实践报告
2025年央国企大模型应用跟踪报告
大模型应用跟踪调研（2025年11月）
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