GitHub Copilot 于 2021 年 6 月推出预览版，比 ChatGPT 引发更广泛的 AI 革命早了五个月。它不仅仅是一款新的开发者工具 ，更是 Software 3.0 时代的开端信号：在这个时代，自然语言成为主要的编程接口，而 AI 智能体不再仅仅是开发者的助手，它们本身正在演变为软件的构建者。
在 Bessemer，我们一直是开发者工具领域每一次重大变革的见证者。我们与技术创始人携手合作，将开发者的痛点转化为平台级机遇：Twilio 将电信能力封装为 API ；Auth0 简化了复杂的认证流程；Zapier 实现了工作流程 自动化（也由此赋能了“非技术”用户，即预先存在的编码者 ）；HashiCorp 则彻底革新了基础设施即代码。PagerDuty、Render、Fern 和 LaunchDarkly 等公司所做的，不仅仅是交付了更好的工具，更是重新定义了软件的构建方式。
开发者经济的创新始终充满活力。编程语言此消彼长，框架偏好瞬息万变，而开发者一旦失去对某项技术的钟爱，就很难再回头。然而多年以来，这些变化大多是渐进式的：更流畅的 CI/CD 流程 、更清晰的 API 设计、更快的部署周期。这些改进固然重要，但称不上彻底的演进。AI 的出现则完全改写了规则。
编码凭借其逻辑性、结构化和语法驱动的特性，加上数十年的开源训练数据和既定的质量衡量基准 ，被证明是 AI 的一个天作之合的领域。它从一个酷炫的工具迅速成长为关键基础设施。GitHub 在 2024 年的年收入达到 20 亿美元，其中 Copilot 贡献了超过 40% 的增长。这只是一个例证，但发展轨迹显而易见：我们预计到 2030 年，AI 将编写 95% 以上的代码，在我们投资的许多高成长性公司中，这种趋势已经成为现实。
市场也随之做出了响应。从编码助手到自主调试平台 ，数十亿美元的风险投资涌入了 AI 驱动的开发者工具。我们已经目睹了重磅收购正在重塑竞争格局——而这一切仍处于早期阶段 。
“Hello, World” 遇上 “Hello, AI"
AI 正在开启 Software 3.0 时代，自然语言成为主要的编程接口，模型直接执行指令。在这场范式转变中，软件开发的基本原则正在重塑——提示词就是新的程序，而 大语言模型则扮演着新型计算机 的角色。
这并非开发者工具的常规迭代，而是对软件工程的一次彻底重塑。AI 不仅在颠覆 传统工作流程，更在催生全新的开发者平台类别。
尽管大部分关注点集中在 AI 如何增强现有开发者工作流程上，但我们认为这只是 AI 在开发者经济中掀起变革的序章。AI 的变革性力量是如此全面，以至于全新的类别正在涌现。开发者不再只是用 AI 来优化现有实践——随着开发本质的演进，他们正在根本性地改变软件的构建方式。我们已经看到了这场变革在核心 AI 基础设施 中的第一波浪潮。现在，我们正目睹它重塑更广泛的开发者工作流程生态系统 ：
市场地图：开发人员 AI 工具和平台
深入了解我们在 AI 基础设施 、湖仓一体时代的 Data 3.0，以及AI语音方面的路线图，它们与本 Software 3.0 路线图相辅相成。
驱动我们在开发者 AI 工具和平台投资策略的五大主题
主题 1: 通过 AI 增强，大幅提升开发者生产力
我们终于得以实现让开发者将单调乏味的“苦活 ”移交给AI 的夙愿，从而解放他们的时间，专注于更高层次的任务。AI 正在自动化那些消耗认知精力 的重复性工作——包括调试、代码审查 、环境设置、事件响应，以及耗费大量时间的低级修复。
这种转变意义深远 。过去，开发者一天中的大部分时间都耗费在繁琐的维护工作 、测试周期和文档 上；现在，AI 首先处理这些耗时 的环节，并提供完善的输出供人工审核。这使得工程师能够将精力集中在真正重要的方面：架构决策、创造性问题解决和高影响力的功能开发 。
性能提升可能是惊人的。平均恢复时间可以从数天/数小时缩短到仅仅数分钟；变更的交付周期 可以大幅压缩；开发者入职时间可以从数月缩短到数天。这些都不是微小的改善，而是量级 的飞跃，从根本上改变了小型团队的能力上限。
主题 2: 通过 AI 实现软件开发的普及化
大语言模型和新兴工具正在通过消除曾将专业开发者与普罗大众隔开的技术障碍，重新定义谁可以构建软件。英语成为最热门的新编程语言。提示到代码和设计到代码平台，现在能让没有任何传统编程经验的人，只需描述他们的需求或上传一个模型 ，就能构建出功能性应用。
这场变革正在根本性地改变软件创新所需的要素。创造力、领域专业知识和产品品味比掌握语法或记忆框架更为重要。最好的医疗应用可能来自于理解患者工作流程的医生，而不是一个熟记 React 模式的开发者。
与此同时，智能体工程的崛起正在推动我们超越传统的“人在环”模型。自主 AI 智能体现在可以管理复杂的工作流程，编排部署，并在没有持续监督的情况下识别和解决错误。这些系统不再仅仅是辅助——它们直接执行任务。
平台正在赋予智能体处理复杂工程任务、编排部署，甚至自主识别和解决错误的能力，不再需要持续的人工监督。
这种双重趋势——即减少技术障碍和增强 AI 自主性——能够为更广泛的社区开启软件创建的大门，将开发者重新定义为任何能够清晰表达愿景并利用 AI 工具的人，从根本上拓展了创新的可能性。
主题 3: 用于 AI 原生开发的下一代工具和技术
正如软件2.0 通过关键的基础设施组件实现了网络开发的普及化——Auth0 消除了数月复杂的认证工作，Stripe 抽象了支付复杂性，Twilio 将 SMS 集成从一个电信难题简化为几行代码——我们正见证着 AI 原生开发领域正在浮现出类似的基础层。
新的核心技术堆栈包括：
- 内存与上下文管理：Mem0、Zep、Subconscious 等工具和基础模型实验室本身正在竞相解决无状态 LLMs 的限制。过去开发者需要构建自定义 向量数据库和检索系统，如今“内存即服务”工具提供了即插即用的内存层，用于维护对话上下文、用户偏好和长期学习——这对于任何需要提供持续智能体验的 AI 应用至关重要。
- AI 原生框架：正如 React 彻底改变了 UI 开发，LangChain、LlamaIndex、DSPy 和 Crew 等框架正在简化 提示链、工具使用和多步推理的复杂性。开发者不再需要手工编写 重试逻辑、Token 管理或智能体编排——他们可以专注于业务逻辑，而让这些框架处理底层管道工作。
- 运行时与部署基础设施：Modal、fal、Replicate 和 Fireworks 对于 AI 的意义，正如 Vercel 之于 Next.js——它们消除了困扰 AI 应用的 GPU 采购难题和冷启动问题，通过一个简单的函数调用，消除了 DevOps 瓶颈。
软件2.0 的核心洞察是带有安全网和迭代学习的持续部署。例如，LaunchDarkly 从根本上改变了产品的交付方式——团队可以每天发布，用 1% 的用户进行测试，并即时回滚。这种紧密的反馈循环将学习周期从数月加速到数小时。
AI 原生对等物仍在构建中，但发展方向已然明朗。软件2.0 公司关注的是“这个功能是否运行良好？”，而 AI 原生工具必须回答的是“这个提示/模型/链是否正在产生准确、安全和有用的输出？”这项挑战的复杂性呈指数级增长——我们不再仅跟踪转化率，而是需要评估细致入微的语言理解、事实准确性以及与用户意图的一致性。
新兴的评估和可观测性格局正聚焦于三大关键能力：
- 将版本控制作为特性开关：像 Honeyhive 和 PromptLayer 这样的公司为用户提供了在生产环境中 A/B 测试 提示变体的能力，并在性能下降时自动回滚。
- 持续评估流程：像 Bigspin.ai 这样的平台不仅提供部署前测试，还提供针对基准数据集和用户反馈的模型输出的实时生产监控。
- 超越传统分析的语义指标：衡量标准正从“点击率”转向“有用性得分”和“事实准确率”。软件3.0 需要诸如“判断实验室”等新工具以及 LLM 即评委等技术，以实现高质量的评估和指标定义。
这个领域的赢家将把 AI 开发从“发布和祈祷”转变为自信、数据驱动的迭代模式。与传统测试不同，大模型的行为具有非确定性。因此，平台必须无缝连接本地开发评估与生产监控，实现提示和模型的热插拔而无需代码部署，并提供智能回归检测，以避免在一个用例中取得的改进却损害另一个用例的情况。
最关键的是，它必须高效地扩展 人在回路中的反馈——将边缘案例分配给专家审阅者，并将这些信号整合到自动化评估中，从而创建提高准确性的飞轮效应。我们仍处于早期阶段，但这些构建块的融合将解锁我们在 软件2.0 中看到的开发速度的跨越式增长。只不过这一次，我们改变的不再仅仅是屏幕上的像素，而是从根本上重新构想软件如何思考和推理。
主题 4: 在 AI 时代重新构想新的工程交互
如果 MCP 成为事实上的标准，可能会引发几个重要的动态。首先，上下文本身将变得可组合和可移植，使信息能够跨不同系统和应用无缝流动。这种转变将催生一个新时代的上下文工程，其中塑造、路由和组织上下文本身将成为一门独立的学科——这类似于数据工程伴随数据库发展而演变的过程。
组织将投资于旨在优化上下文输入质量、数据出处和及时性的管道、工具和治理模型。上下文构建中的微小差异就能为模型带来显著的性能提升，从而为那些能够最有效地编排内部和外部来源上下文的团队创造竞争优势。
我们还预期将出现以业务为核心的 MCP 客户端——这些工具是专门为企业用例和工作流程构建的，而不再局限于像 IDEs 这样的开发者专属环境。这些客户端将越来越多地原生支持 上下文工程功能：自适应上下文窗口、用于关键决策提示的审计追踪，以及根据任务自动上下文压缩或扩展。
从长远来看，MCP 的标准化可以将上下文工程从幕后任务提升为核心产品层——企业的差异化竞争优势不仅在于数据或模型访问，更在于其构建 出比竞争对手更丰富、更清晰、更可操作的上下文的能力。
主题 5: “智能体体验”是新的“开发者体验”
随着 AI 智能体在传统开发者工作流程中承担越来越多的职责，开发者工具“用户”的定义正在经历根本性转变。AI 编码智能体不再仅仅是协助人类开发者的从属 副驾驶——它们开始掌控 局势，自主地生成、修改、测试和部署软件。
这标志着一个范式转变，AI 智能体正在成为软件的“核心”用户。它们需要的是远超为人类认知和交互构建的传统 UX 范式的工具。我们正在迈入一个工具不仅需要优先考虑“开发者体验 DX”，更必须优先考虑“智能体体验 AX”的时代。
我们看到初创公司正在通过重新设计 界面来拥抱这一转变，使其对 AI 智能体来说更易于解析、更易于导航和更易于控制，因为它们解析代码和界面的方式与人类不同。这种转变的早期迹象包括：为智能体探索量身定制的合成浏览器、智能体到智能体编排平台、促进自主执行和系统交互的计算机接口，以及为智能体发现和访问而优化的文档协议。
同时，像文档和认证这样的功能模块正在被重构，以变得越来越机器可读。未来的最佳开发者工具将不仅服务于人类——它们将支持 AI 智能体和开发者协作的混合生态系统，甚至支持 AI 智能体完全独立 运作的环境。
架构下一代软件创新基础基础设施的时代机遇
我们正见证自转向云计算以来，软件开发中最根本的变革。整个开发者工具格局正在经历彻底的平台重塑。新的类别正在形成，传统的工作流程正在从第一性原理进行重建。与以前的技术变革不同，这次是叠加的：AI 工具创造更好的 AI 工具，产生的反馈循环正以前所未有的速度加速创新。
AI 驱动的开发者经济的颠覆才刚刚开始。我们依然清楚 AI 并非完美。在实现广泛的企业采用之前，尤其是在最后一公里仍有大量工作要做，以弥合围绕隐私、监控、可靠性、上下文窗口限制和安全防护等领域的关键差距。我们对此保持高度乐观，相信创始人将能及时解决这些挑战。
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