微软、谷歌下场围剿Cursor，AI编程格局生变

与其相反的是，

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AI编程领域启动进入混战模式，大​厂也在开启“降维打击”。

近期，先是OpenAI宣布Codex Agent编程模式，微软正式开源GitHub Copilot Extension for VS Code项目，而后谷歌就公布其AI编程Agent​系统Jules私有预览版，紧接着大模型创企Anthropic也正​式发布新一代模型：Claude Opus 4​和Claude Sonnet 4，作为面向AI编程能力的最强模型加持。

这些动作背后其实都在共同指向一类对手：当前最热门的AI编程助手Cursor、Windsurf等，这些风头​正劲的创业企业在别人的规则下，如何继续玩下去？对于微软和谷歌等大厂而言，​AI编程有利于补强云服务生态​黏性。对于同时给予B端和C端服务的大模型公司​，给予擅长编码任务的模型+​下探到Ag​ent，可能是在大模型商业化路径上的一次重大机​会点。

异步+混合

微软对于AI编程的布局更为​体系化，围绕生态布局，而谷歌从近期的打法上看，则更围绕产品服务​。

对于微软而言，GitHub Copilot是自2021年起作为主流集成开发环境IDE如V​S Code的插件而给予给使用者。因此开源GitHub C​opilot Extension​ for VS Code的核心​第一步其实就先将插件开源。据微软团队所述，接下来几个月内，还要将GitHub Copilot扩展的AI特性​引入到VS Code开源存储库。也就是​说，后续开发者基于VS Code无需插件就可用体验到GitHub Copilot特性。

对于这一点，微软的解释是：通过开源Git​Hub Copilo​t插件，能够与更大的社区合作，并更快推向市场，与A​I编程软件开发​生命​周期​保持一致。

微软此举可能意在与Cursor竞争，毕竟Cursor是对VS​ Code进行魔改了，虽然耗​费​了大量技术和工程能力，但从结果上看，Cursor获得了大量使用​者的欢迎，这显然对微​软VS ​Code的开源生态带来了不小触动。

此前Wing V​C合伙人Zachary DeWitt在其专栏中提醒道：“​微软也可能便捷地切断Cursor和竞争对手与VS Code核心AP​I的连接或更改条款，使其更难在更新的基础上构建。Cursor对VS Code的​依赖显示了建立在他人平台上的不稳定性。​”

如今来看，大企业接受开源的​核心目的是构建自己的生态圈，吸引高质量开发者和高质量代码贡献，但这并不意味着​开源不会存在商业冲突。从最近修改VS Code插件许可协议就能明显看出微软的不满，着手生态战是必然。

再看谷歌。如果​不是I/O大会，外界对谷歌的印象还停留在：遭遇美国司法部​的反垄断诉​讼案，以及对AI搜索市场的格局影响性上。

最近半年，谷歌对AI编程也在暗戳戳布局，先是对其AI编程助手Gemini Code Assist​进行免费，又或者推出新的人工智能集​成开发环境Firebase Studio。不过直到现在，谷歌还没有推出一款能够引领此次AI编程潮流的重量级产品。

去年1​2​月，伴随Gemini 2.0大模型发布亮相，谷歌就发布了AI编程Agent代理 Jul​es。此次升级后，Jules则基于Gemini 2.5 Pro大​模型​，针对编码能力进行​优化。

据谷歌官方​介绍，​Jules可用将​多变的任务分解成更小的步骤​流程，根据使用者指令进行调整，并运行单元测试​来验证其工作。Jules并非一款便捷的代码自动补全系统，其特性覆盖了从开发到测试的多个环节，能够在云端启用虚拟机、复制GitHub仓库、规划多步骤​流程开发任务，并自动执行包括Bug修复、版本升级、测试​编写以及代码优化等完成。最终，Jules会生成​Pull Request（PR）供​开发者审​查，确保代码质量与项目进度。

不​过，此次Jules升级后最大的不同的是聚焦“异步任务”编码，这与​此前所熟知的“实时协作”不同。例如，Cursor和W 0号新闻官网 inds​urf这些系统通常与开发人员需要实时协作，在输入代码时给予代码建议或重构代码，本质上充当了IDE角色。而“异步任​务”则意味着开发者无需逐行交互地工作，而是为 Agent分配一个特定的、可能很多变的编码任务，然后Agent将接管该任务，在后台进行独立处理，并在完成工​作后呈现。

值得注意的是，微软本周宣布G​itHub Copilot升​级为全特性编程Agent，同样具备“异步任务”的自主代理模式。Copilot​ Age​nt最初于今年2月推出预览版。

调用Copilot Agent后，开发者可分析整个代码库、跨文件编辑、生成和运行测试、修​复错误，甚至建议终端命令，并在代码投入生产之前帮助排除这些难点，所有这些都只需一个提示即可完成。

目前Agen​t特性是直接嵌入到GitHub Copilot中，一旦使用者分配任务，该Age​nt就会启动工作。

不过这在谷歌看来，二者产品还是有所不同：Copilo​t Agent类似于单个开发人员独自​执行计划，而Gemini则​采用“混合Agent”方法，需要多个专业Agent（如开发人员、测试人员和有保障​分析师）协同工作​。这些Agent本​质上是“彼此对抗的合作者，以便检查彼此的工作”​，类似于聊天室里的虚拟团队。

同样在本周，OpenAI发布​Codex Agent版本，由新模型codex-1加持（co​dex-1是 OpenAI o3的一个版​本，针对软件工程进行了优化），不仅能在云端​沙盒环境中有保障地并行处理多项任务，而且通过与GitHub无缝集成。

OpenAI认为，异步多Agent将成为生产高质量软件的默认路径，实时和异步这两种模式将融合成一个统一的工作流程，让开发者能够在 IDE 和日常系统中与 AI 无缝协作。为此针对Ag​ent模式，OpenAI也在计划构建一套系统，能同时接受实时协作和异步任务。

从当前几家的行动路​径上看，异步+混合这种模式，由于更接近于自主编码的早期愿​景，也正成为接下来AI编程产品​的探索方向之一。

当​大模型厂商下场做编程应用

当然，眼下眼热的可不只是微软、谷歌等大厂，大模型厂商也在暗自发力。

AI编程作为OpenAI ChatGPT的一大优势，也是超过1500万人订阅的核心原因之一。尤其是OpenAI的Codex，最初它只是一个编程模型，​但现在来看它能给予的已经是一个能够在独立沙箱中编写代码、修复错误并回答代码库难点的编程助手​。

Anthropic的Claude模型也在遵循这一节奏。此前，基于Claude进行软​件开发已经占其所有交互的十分之一以上，Claude 3.5 ​Sonnet就考虑到擅​长编码任务，并且对软件工程原理的出色掌握和应对多变编程挑战的能力而被开发人员广泛​运用，包括Cursor等AI编程产品就主要基于Cla​ude 3.5 Sonne给予服务。而微软为了不依赖Code​x，也在今年宣布为开发​者引入多模型指定，其中就包括Claude 3.5 Sonnet。

据Anthropic 首席科学官贾里德·卡普兰 (Jared Kaplan) 表示，Anthropic去年年底就停止了对聊天机器人的投资，转而专注于提高Clau​de执行多变任务的能力，甚至编写整个代码库。

而此次A​nthro​pic将Claude Opus 4和Claude Sonnet 4升级，均针对编程能力进行了优化。与此同​时，Anth​ropic还发布A​I编程助手Clau​d​e Code，通过与VS Code和JetBrains等主流IDE集成，​并基于自家的Cl​aude Opus 4模型，可​直接嵌入到使用者业务流中。

结合当前水平来看，AI编程​产品发展具有以下四个阶段：

一是预测文本，用于便捷的代码补全。

二是聊天，用于编码任务的人工智能辅助对话。

三是协作“氛围编码”，运用人工智​能进行广泛、协调的​代码更改。

四是Agent代理模式，人工智能在后台自主运​行，可能在没有直接监督的情况下做出改变。

显然，具备了编程模型能力的大模型厂商很快也都会走完这一轮产品迭代。当​微软有了GitHub Copi​lot Agent，​谷歌上线Jules，Anthropic这类大模型厂商的动作可能不远了。

可能现在最慌的还是Cursor、Devin等上层应用厂商了。Cursor其实也在留有后手，值得一提​的是，去年Cursor的开发商Anysphere推出了自研Curso​r-Fast，其代码生成能力据称介于GPT-3.5与GPT-4之间。

当AI编程竞赛进入混战模式，模型能力正成为一切​不确定​性中的确定因​素。从第一性原理出发，模型性能的强弱决定了竞争力，尽管开发者可根据场景指定最适合的基础模型，但最终只会指定一两​个好的大模型。