一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述 - 文章 - 开发者社区

今天分享中科院计算所&杜克大学等首篇Vide Coding技术最新全面综述 picture.image 随着 GPT-4/Claude-Sonnet-4 等模型出现，编码智能体（Coding Agent） 已能端到端完成提交、测试、修复。开发者只需用自然语言描述需求，“感觉”结果对就收货 ，故称 Vibe Coding ——一种以“氛围/结果”为导向的 AI 原生开发范式。

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Vibe Coding全面技术分类

| 传统开发 | Vibe Coding | | --- | --- | | 人写每一行代码 | 人只写“提示”，AI 自动生成 | | 逐行调试 | 只看运行结果（vibe） | | 代码评审看语法 | 代码评审看行为 |

30余中大模型Coding Agents能力分析 picture.image

16种商业AI辅助编程Agents

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Vibe Coding 长什么样？

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图2：人-项目-Agent 的动态闭环

论文将其形式化为受限马尔可夫决策过程（CMDP） ：

状态 S ：项目快照（代码+文档+数据）
动作 A ：人发指令 → Agent 产生代码/命令
奖励 R ：人只看运行结果给 0/1 反馈
约束 C ：项目规范、安全边界、Token 上限

技术栈全景图

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图1：支撑 Vibe Coding 的四大技术板块

| 板块 | 关键能力 | 代表工作 | | --- | --- | --- | | Code LLM | 代码补全、理解、重构 | CodeLlama、DeepSeek-Coder、StarCoder2 | | Coding Agent | 计划、记忆、工具调用 | OpenHands、MetaGPT、SWE-agent | | 开发环境 | 沙箱执行、IDE 插件、分布式编排 | Docker+K8s、Cursor、AutoGen | | 反馈机制 | 编译/运行/人类/自反思四级反馈 | RLCF、Reflexion、Self-Refine |

五类开发模式怎么选？

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图8 模式对比

图8：五类 Vibe Coding 模式在“人控-约束-上下文”三维空间中的分布

| 模式 | 适用场景 | 人参与程度 | 质量保障手段 | | --- | --- | --- | --- | | UAM

无约束自动化

对话协作

| 业务功能迭代 | 高 | 人review每轮代码 | | PDM

规划驱动

| 复杂系统、架构先行 | 高 | 先写设计文档再编码 | | TDM

测试驱动

| 核心算法、库 | 中 | 人写测试→AI过测 | | CEM

上下文增强

| 大仓维护、遗留代码 | 中 | RAG 检索现有代码/规范 |

实践中可组合：PDM+TDM 保证架构+质量；ICCM+CEM 维护百万行老代码。

五、数据&模型：从预训练到后训练

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| 阶段 | 关键技术 | 亮点数据 | | --- | --- | --- | | 预训练 | 持续预训练(CPT)、FIM 目标 | Stack v2（67 TB，619 语言） | | 指令微调 | OSS-Instruct、Evol-Instruct | OpenCodeInstruct 5 M 样本 | | 偏好对齐 | RLHF → DPO → GRPO | CodeUltraFeedback 10 k 四选一对比 |

后训练趋势：用可验证奖励替代人类偏好 ——代码能跑通就是 1，跑不通就是 0，简单直接。

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六、Agent 核心能力拆解

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图5：Coding Agent 的认知-记忆-工具三大子系统

规划与分解

Chain-of-Thought、Tree-of-Thought、CodePlan（动态图算法）

记忆机制

短期：对话历史（滑动窗口）
长期：向量库+代码索引（MemoryBank、MemGPT）

工具执行

统一为“代码即动作”——Python 解释器一把梭
MCP 协议让 Agent 一键调用 Git/Linter/云 API

七、沙箱与云原生：让 AI 安全地“放飞”

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| 隔离手段 | 实现示例 | | --- | --- | | 容器级 | Docker+Kubernetes（25 000 vCPU 集群） | | 系统调用过滤 | gVisor、NatiSand | | 硬件级 | Intel PKRU、ARM TrustZone | | 语言级 | WebAssembly 运行时 |

CI/CD 也升级为 Agent-as-a-Job ：Agent 提交 PR → 自动跑单测/安全扫描 → 人类仲裁。

八、四级反馈回路：让错误越早暴露越好

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图7：编译、运行、人类、自反思四级反馈

编译反馈 ：RLCF 把 gcc 报错当奖励信号，提升 45% 通过率
运行反馈 ：Test-Driven 生成多组单元测试，AI 自评
人类反馈 ：ClarifyGPT 主动提问消除需求歧义
自反思 ：Reflexion 用“语言强化学习”把失败经验转成自然语言提示， HumanEval 提升 11%

Vide Coding价值

个人开发者

把 Vibe Coding 当“高级自动补全”→ 先 ICCM+CEM，逐步降低人工 review 粒度
写好测试 = 给 AI 画“靶子”

团队/企业

用 TDM 写核心库，PDM 做架构，UAM 做 PoC
在 CI 里接入“AI 安全守门员”——静态+动态+多 Agent 互审

研究者

弱监督、可验证奖励、多模态反馈仍是蓝海
建立“代码行为”级别的基准，而非单纯 Pass@k

“Vibe Coding 不是让程序员失业，而是让程序员升级为系统指挥家。”
准备好拿起指挥棒，和 AI 一起开演下一部软件交响曲了吗？

  
https://arxiv.org/abs/2510.12399v1  
A Survey of Vibe Coding with Large Language Models  
https://github.com/YuyaoGe/Awesome-Vibe-Coding