百度全力打造AI IDE，引领未来科技潮流

最近的国内 AI IDE 领域真是热闹非凡。刚才，百度推出了首个多模态、多智能体协作的 AI IDE，名叫 Comate AI IDE，具备多种强大功能，比如 Figma2Code（将设计稿转为代码）、InlineChat、超级补全和 MCP 等，整体来看功能非常全面。可以说，百度这次是下了很大的功夫。

回想一下，去年 Cursor 还没走红的时候，我们团队就发现 GitHub Copilot 用起来并不顺手，于是决定切换到百度的文心快码（Comate 的中文名）。不过那时它还只是个插件而已。说实话，当时我对 AI 编程工具的认识还不够深刻，依旧停留在老旧的认知里。

以往编程 IDE 的市场一直较小，像 JetBrains 这样的公司一年也就赚个三亿多美元。竞争本来不激烈，产品更新换代也很缓慢。尽管近年来大家都在谈数字化，但开发者最常用的那些基础工具，几乎没人真正关注过。

我和文心快码的负责人聊过，他非常肯定地表示，编程将会是大模型的杀手级应用场景，程序员们使用的 IDE 将会迎来一次彻底的变革。现在看来，这种想法或许已经不算新鲜，但在去年 Cursor 还未崭露头角时，我很少听到这样大胆的预言。

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确实如此。那么，为什么百度选择在这个时间点推出 AI IDE 呢？我来分享一下我的看法。

如今，大模型无疑已经成为科技巨头们的战略重心。比如 Meta，最近扎克伯格亲自组建团队搞超级 AI；谷歌也是一样，5 月的 I/O 大会几乎变成了 AI 大会。大模型已经成为各大科技公司的共同目标。

在这样的竞争环境下，我们看到各家模型之间的差距越来越微小。百度认为，未来 AI 竞争的关键因素之一就是生态。这个观点也得到了广泛认同，正如在移动互联网时代，无论是云平台还是热门应用，最终比拼的都是各自的生态体系。简单来说，谁能把上下游的资源整合到自己的平台，谁就能占据竞争优势。

在移动互联网浪潮中，坦白说，百度在生态建设上并没有突出表现。我觉得百度本质上是一家技术驱动的公司，但在应用层面上，他们的敏感度不及美团和滴滴等公司。

不过，这次的 AI 大模型浪潮却有所不同。AI 大模型是典型的技术驱动创新，没有技术壁垒，仅靠应用是难以立足的。

因此，你会发现，这次百度的进展会快很多。我认为，AI 对百度来说是一个绝佳的机会，他们或许能借助技术优势，实现逆袭。

说到 AI 生态，AI IDE 是一项非常关键的举措。

未来肯定会有越来越多的企业和开发者加入进来，构建 AI 应用。如果百度的 Comate AI IDE 能成为开发者的首选，他们就能把最活跃的创新力量吸引到自己的生态中。

别忘了，百度还拥有自己的大模型、云平台、Agent 构建平台和广告系统，这些底层能力一旦结合，整个生态的潜力和黏性将会被进一步增强。

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过去，工程师使用 IDE 主要是为了编写代码，但写代码只是软件开发的一部分，整个流程还包括需求分析、架构设计、代码测试、部署和运维等环节。

随着模型能力的提升和智能体能力的增强，AI IDE 的功能边界会不断扩展。它将真正成为软件开发的一站式工作台。

以百度 Comate 的 Zulu 智能体为例，工程师只需用自然语言描述需求，Zulu 就能模拟工程师的工作流程，自动完成多文件的代码修改和测试，最终交付结果。

这已经超出了简单的代码补全和生成的范畴。而且，Comate 还会支持多智能体协作，用户可以自定义不同的智能体，把它们组合在一起，自动完成任务。智能体的作用至关重要。

因此，百度的一个重要判断是，未来 IDE 的竞争本质上就是智能体的竞争。甚至现在以 Cursor 为代表的新一代 IDE 形态，也不是终极形态。

只要智能体的能力越来越强，多智能体之间的协作变得愈加稳定，毫无疑问，工程师写代码的方式将以自然语言为主，人机协同的方式可能还会进一步升级。

百度一向擅长准确把握趋势，早在去年，李彦宏就多次强调了智能体及多智能体的重要性。

他说：智能体将是 AI 应用的主流形态。未来，完成任何复杂任务都需要依赖多智能体协作来解析需求、细分任务、调度资源、规划执行，最终交付结果。

这种远见值得赞赏，尤其是在今年春节后，我们看到各个领域都涌现出了一批令人惊喜的智能体。

在百度这边，除了刚刚推出的 Comate AI IDE，还有针对无代码开发的秒哒，以及更通用的智能体产品“心响”。这些产品都在努力让工具变得更加智能和易用。

这是一个显而易见的发展趋势。

去年六月，我与百度的同事聊到代码助手时，他们就提到多智能体的架构。那时我对此还有些怀疑。直到后来，随着 Cursor Composer 的广泛传播，我才恍若大悟。

原来这才是理想中的 AI IDE 应该做的事情。百度早已在 Comate 的 IDE 插件中引入了智能体，使用户能够实现从需求到代码的端到端生成。

我们简单回顾一下。早些年的 IntelliJ IDEA、PyCharm 和 Eclipse 是老一代的 IDE，提供了基本的代码补全能力和编程环境。

后来，GitHub Copilot、文心快码等 AI 编程插件在 IDE 的基础上融合了 AI，实现了更智能的补全功能。再往后，Cursor 及百度今天发布的 Comate IDE 在智能补全的基础上，进一步整合了智能体能力。

就像下面这张图所展示的，Comate 的 Zulu 智能体能够理解自然语言描述的开发需求，并自动拆解任务进行编程。工程师只需不断给 AI 下指令，在 AI 无法处理时，自己再手动编辑部分代码。

从这些变化中我们可以看到，智能化是近年来 IDE 发展的主线。最近，OpenAI 发布的 Codex 在设计上更为激进，直接摒弃了传统 IDE 的交互方式，完全以智能体为核心进行设计，试图通过自然语言接管软件开发的全过程。

Codex 的人机交互方式是否能成为终局还有待观察。但可以确定的是，这一轮 IDE 的竞争已经转向了智能体的竞争。

在今年三月，OpenAI 推出了 Agents SDK，帮助用户构建多智能体协作的应用。同时，Anthropic 和 Google 也在智能体相关协议方面发力。5 月，百度还牵头发布了软件开发的智能体标准，这也侧面反映出行业领导者们都在争夺智能体行业标准的制定权。

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我认为，顶尖的 Coding Agent 一定是能够端到端地掌握底层技术栈的。

单纯依赖别人的模型来堆应用，难以形成真正的竞争壁垒。像 Cursor 目前也在加速自研模型，至少在某些场景中是没法完全依赖外部模型的。归根结底，模型与应用只能协同进化，单独发展很难保持长期竞争力。

近年来，百度在芯片、深度学习框架、大模型以及应用层面这一整条链路上，始终亲自参与，自己搭建底座、打磨产品。

从最底层的昆仑芯片，到飞桨框架，再到文心大模型，百度的技术体系几乎都是自主研发。各种 AI 原生应用，无论是搜索还是文库，背后都用的是自家的技术。这种自下而上的布局，在国内互联网公司中其实并不常见。

百度AI IDE：让开发更简单，未来更明亮

你知道吗？这样做有个很明显的好处，就是当新环境或者新机会出现时，百度能迅速调整底层技术，满足最新的需求。就像现在他们在AI IDE上大力投资，不仅能全方位协作，还能实践多智能体的合作模式。

这也是为什么在AI编程Agent领域，百度总能推出让人眼前一亮的新功能。其实，这些技术的积累是经过多年努力的结果，短时间内很难做到。

而且，百度在AI编程上重金投入，主要是因为他们把代码这个对推理要求极高的领域，视为锤炼大模型的主战场。模型和Agent就像是相辅相成的，想让Agent发挥作用，必须有强大的模型作为基础。

想让模型变得更强，最直接的方法就是在真实的场景中不断练习。代码开发是众多应用中最能锻炼推理和执行能力的场景之一，这种思路现在已经成为行业的共识。

看看OpenAI，最近也在大力开发与编程相关的应用。Sam Altman提到过，编程和文本、图片、视频一样，都是数字世界中的重要格式。如果AI能在代码场景中顺利运行，那么未来也能融入ChatGPT，成为人机互动的一种新方式。

我猜百度也考虑到了这一点。今年他们的几款主要模型都在强调多模态的重要性。除了视频、音频和图片，网页也将成为多模态的一部分。

回过头来看，百度推出AI IDE，其实是根据他们的技术体系在不断前进。

过去几年，百度在底层技术上不断加大投入，最开始是开发文心快码的插件，现在这些能力已经升级为独立的IDE，能让开发者体验到更完整、系统的工具。

从这几年的发展来看，百度一直在构建自己的开发者生态。从底层芯片、深度学习框架到大模型，再到面向开发者的各种AI工具，他们的思路都很一致。核心目标就是希望把更多的基础能力和平台资源开放出来，吸引开发者在这个生态中进行创新和积累。

最近我试用了多款AI IDE，感觉未来像Comate这样的产品，会真正成为开发者工作的一站式平台，能持续降低开发门槛，提高软件创造效率。

总的来说，这次发布AI IDE，实际上只是百度在这条路上又往前迈出了一步。他们依然在围绕“模型的世界，应用的天下”这个主线不断前行。再强大的模型，最终还是得落到具体的开发和应用中，这一点现在越来越明确。

至于未来的发展，会有不少变化，但至少在方向上，行业的共识已经形成了。