两种范式在自主性、架构设计和开发者角色上有明显区别。

近年来，随着大语言模型（LLM）在软件开发领域深入应用，"氛围编码"和"代理编码"两种范式迅速引起关注。这两种模式虽然都依赖LLM，但在执行方式、开发者参与度和系统架构上存在本质差异。

氛围编码更注重人机协作的交互体验，开发者通过自然语言引导代码生成，再进行手动测试；而代理编码则强调系统自主性，通过agent实现目标驱动的软件开发流程，减少人工干预。这种差异体现在代码生成、测试验证和任务执行等多个环节。

康奈尔大学研究团队在论文中系统梳理了两种范式的区别，从概念基础到工具生态进行全面分析。论文指出，未来软件工程将需要融合两种范式的优点，形成统一的人机协同开发体系。

概念与技术架构

图示对比显示，氛围编码以自然语言引导代码生成，开发者需手动执行测试；代理编码则通过agent在执行环境中自主完成测试流程。这两种模式在输入方式、执行自主性和测试工作流方面形成鲜明对比。

氛围编码

这种模式由OpenAI核心成员提出，强调开发者通过自然语言指令传达设计意图。与传统编程不同，开发者不再直接编写代码逻辑，而是用概念性描述引导LLM生成代码。这种方式适合快速原型设计，但需要开发者承担测试验证工作。

在实际应用中，开发者可以通过对话式交互逐步完善设计，这种模式特别适合创意探索和学习新技术。但随着项目复杂度提升，单纯依赖LLM生成代码可能导致代码质量下降。

代理编码

这种模式代表AI辅助编程的进阶方向，通过部署的agent系统实现自主开发。agent能够分解任务、规划执行策略，并在沙箱环境中完成多步骤工作流程。这种方式减少了人工干预，提高了开发效率。

在代码库重构等场景中，代理编码展现明显优势。例如将Python2迁移至Python3，代理工具可以自动完成代码转换、依赖更新和测试验证。这种模式适合日常工程任务，但需要处理可能出现的静默错误。

工作流程与应用场景

氛围编码适用于创意阶段，适合快速验证想法。开发者可以通过交互式对话逐步完善设计，这种模式在原型开发中表现突出。但随着项目规模扩大，单纯依赖LLM生成代码可能导致技术债务积累。

代理编码则更适合日常开发任务，如代码重构、依赖升级和缺陷修复。这种模式在持续集成环境中表现良好，能够自动完成大量重复性工作。但需要开发者保持对关键流程的把控。

局限与挑战

氛围编码面临的主要挑战是代码可靠性问题。由于LLM生成的代码缺乏可解释性，开发者难以验证其正确性。这种不确定性在生产环境中尤为明显，影响工具的信任度。

代理编码的自主性虽然带来效率提升，但也存在风险。过度依赖agent可能导致开发者技能退化，特别是在复杂任务中出现静默错误时，可能引发连锁反应。

未来发展方向

研究团队指出，未来将重点发展四个方向：提升系统可信度、实现多agent协作、增强记忆持久性、优化人机协作基础设施。这些方向将推动AI辅助编程向更高效、更可靠的体系演进。

随着代理编码平台的成熟，软件开发将进入新的阶段。这种模式不仅能够提升开发效率，还能帮助团队管理复杂的技术体系，为数字生态系统的建设提供有力支持。