Agentic Coding 相关 AI 资讯 · AITOP

8月29日

22:17

shao__meng@shao__meng

ClickHouse、Clay等十余家AI原生创业公司分享经验，每周处理6000个PR，效率提升2-3倍。Agentic Coding降低编码门槛，让最懂问题的人直接交付原型。Agent接管80%机械劳动，工程师专注20%判断力工作。建立可靠验证机制，用确定性工程约束非确定性模型。采用可抛弃性架构，6-12个月后可能推倒重建。用AI构建内部Agent，验证后产品化对外。

推荐理由：Anthropic分享Claude Code实战经验，10家高速增长公司如何用AI提升效率2-3倍。

原文

8月26日

22:29

官方一手marktechpost@Asif Razzaq

精选

探讨Agentic Coding取代初级工程师的四个可验证条件，以METR、OpenAI、DORA和斯坦福大学原始证据为依据。

论文 Agentic Coding 工程师取代条件分析

事件专题

推荐理由：想了解Agentic Coding如何取代初级工程师？这篇文章分析了必要条件，值得一读。

原文

8月21日

22:53

小互@imxiaohu

Anthropic 发布《Claude Code 创业公司指南》，复盘15家初创公司通过Agentic Coding实现高效交付。指南详细介绍了AI编程工具在原型、研发等环节的应用，并归纳了五条规则。ClickHouse、Omni、Clay、Artemis Security等公司通过AI编程工具显著提升了交付效率和生产力。

论文 Claude Code Agentic Coding 初创公司

事件专题

推荐理由：想了解如何用AI编程工具提升团队效率？Anthropic的这份指南值得一读，它展示了如何用AI实现10人团队产出百人成果。

原文

7月31日

12:00

宝玉@dotey

78°

候选人分享OpenAI软件工程师面试共五到六轮，包括两轮60分钟技术面、48小时take-home项目和四轮现场面试。新增的Agentic Coding Round（第六轮）要求用AI Coding Agent完成大型编程任务。面试重点考察分布式系统设计，例如设计ChatGPT、任务调度器和分布式webhook投递。候选人认为光刷LeetCode不够，还要会拆解大型问题交给AI Agent执行。

行业 OpenAI Agentic Coding ChatGPT

事件专题

推荐理由：想去OpenAI？这篇面试全流程讲得很细，新增Agentic Coding轮考你用AI写代码，和刷LeetCode完全两码事。

原文

7月11日

07:58

andrew chen@andrewchen

安德鲁·陈发推文指出，Agentic Coding（如 Cursor、Copilot）的定价本质是订阅加按 token 计费的叠加模式。用户订阅后每写代码都会消耗 token，用完后必须额外购买，形成“代码代码代码→用完 token→再买”的循环。这种模式让订阅收入与使用量直接挂钩，相当于给订阅加了一个“油门”，计费永不停歇。

行业 token计费订阅模式 Agentic Coding

事件专题

推荐理由：看看 AI 编程工具怎么用订阅+按 token 让你不知不觉多花钱，商业模型挺有启发。

原文

6月12日

12:30

karminski-牙医 (AI工具)@karminski3

精选

一位开发者分享使用经验，认为模型的 one-pass 能力（在较少思考下一次性正确输出）才是衡量 SOTA 的关键。如果模型需要依赖 agentic coding 来修复第一次犯的错，反而说明其能力不足。真正的 agentic coding 应解决工程量和运行时问题，而非静态检查就能发现的 bug。作者调侃，若 bug 不在 thinking 中修复而要在后续上下文中修复，可能是为了推销 coding plan。

AI产品 AI编程模型评估 Agentic Coding

推荐理由：这条观点戳中了 AI 编程中模型能力与工具使用的本质区别，做 AI 编程工具或评估模型的开发者看完会有感触——别再被 agentic coding 的噱头骗了。

原文

6月10日

06:49

berryxia@berryxia

83°

Cohere 将 30B 参数的 MoE 小模型 North Mini Code 以 Apache 2.0 协议开源，仅 3B 活跃参数。该模型在 Artificial Analysis Coding Index 上达到 33.4 分，与同量级模型竞争，但可本地运行、自由修改。其核心优势在于针对 agentic coding 场景优化，让开发者能真正掌控 coding agent，而非依赖云端黑盒。此举打破了开源 coding 模型弱或慢的刻板印象，为社区提供了可自主进化的工具。

AI模型开源/仓库编程助手推理模型

推荐理由：Cohere 把 30B MoE 模型压缩到 3B 活跃参数还开源，做 agentic coding 的开发者终于能本地跑、随便改、不用租云端黑盒了，值得一试。

原文

6月4日

08:27

berryxia@berryxia

OpenAI 正式升级了 GPT-Rosalind，这是一个专门为生命科学研究设计的企业级模型系列。它融合了 GPT-5.5 最强的 Agentic Coding 和工具调用能力，与生命科学领域的深度智能结合。Rosalind 能自主生成假设、调用工具做模拟、设计实验方案，并追踪工作流的可重复性，解决了 AI 只能给 idea 但无法直接参与实验的断层。该模型针对药物发现、蛋白设计、实验优化等场景做了专项强化，支持海量实验数据处理和跨团队协作。这标志着 AI 从通用聊天助手向垂直领域科研基础设施的转变。

AI产品 OpenAI GPT-Rosalind 生命科学

事件专题

推荐理由：OpenAI 把 agentic 能力下沉到生命科学，解决了药企和科研团队“AI 只能给 idea，实验还得手动验证”的痛点，做药物发现或蛋白设计的团队可以直接关注这个能落地的工具。

原文

6月1日

18:53

岚叔@lufzzliz

精选76°

MiniMax 发布新一代旗舰模型 M3，面向 coding agent、长上下文和多模态任务。M3 支持 1M 上下文，核心技术创新是 MiniMax Sparse Attention (MSA)，通过稀疏注意力将 KV 分块并精确选取相关块，大幅降低长上下文计算成本。在 1M 上下文下，每 token 计算量仅为上一代的 1/20，prefill 提速 9 倍以上，decode 提速 15 倍以上。M3 支持文本、图片、视频输入，将长上下文、工具调用、多模态理解和持续执行能力整合，明确押注 agentic coding 场景。

AI模型 MiniMax-M3 稀疏注意力长上下文

事件专题

推荐理由：M3 的稀疏注意力解决了长上下文推理的成本痛点，做 coding agent 和自动化任务的开发者可以直接关注——1M 上下文下计算量骤降 95%，意味着更长的任务链也能跑得动。

原文

5月15日

01:10

shao__meng@shao__meng

精选73°

Cline 团队发布了 Cline SDK，同时推出基于 SDK 的 Cline CLI 和 Skills。Cline 是最早的 Agentic Coding 工具之一，此前以 IDE 插件形式存在，技术实力强，工程团队多人曾加入 Codex。最新 Cline CLI 在 Terminal-Bench 2.0 上多项第一，超越 Claude Code、Codex 和 Droid 等 Agent。Cline 2.0 重写了 prompts、简化 loop、收紧上下文管理、改进反馈与错误处理，并重新设计工具暴露方式。在开源权重模型上领先更明显，如 kimi-k2.6 达 55.1% vs OpenCode 37.1%。新能力包括 Plugin 层、Provider 开放性、原生 Agent Teams、开箱即用的 CRON/checkpointing/Web search/MCP connector，以及实验性的 CLI Connectors 可接入 Telegram/WhatsApp/Slack。

AI产品 Agentic Coding Cline CLI

事件专题

推荐理由：Cline SDK 和 CLI 的发布让 Agentic Coding 工具链更开放灵活，做 AI 编程工具或 Agent 开发的团队可以直接用 Plugin 层和 Provider 扩展，值得关注其 Terminal-Bench 成绩和 Harness 实践。

原文