3.1 AI CODING 工具的决策框架

目前 AI CODING 可选的工具数量很多，对于各种工具的出现，我们常抱着试一试的态度，进行体验使用，无论体验或选择何种 AI  CODING 工具，在多轮验证中，都将为自己带来效率上的巨大提升，工欲善其事，必先利其器，器利则事半功倍，选择一款好工具，将给你或你团队的开发效率带来质的提升。

在选择 AI CODING 工具，可根据个人/团队内部业务属性，基于核心关注点、权重及以下因素考量：

1. 技术匹配

• 工具支持的编程语言和框架，是否团队内部用到的 IDE 类型
• 模型生成效果，代码质量和准确性如何
• 集成便利性，如 MCP 接入、多模型自助接入、内部系统集成
• 业务发展与未来 AI CODING 产品路线图技术匹配度

2. 团队适应

• 用户学习成本
• 团队用户使用 AI 工具现状，工具的接受度/认可度，问题/根因

3. 安全合规

• 数据安全
• 代码隐私
• 合规要求，如企业内网部署

4. 成本效益

• 采购成本
• 潜在成本
• 预期效果

5. 协作支持

• 业务团队需要的服务内容、服务形式（远程  or 现场）

基于上述维度，我们从安全合规、经济、技术匹配等因素，可以选择免费使用的 CodeBuddy  进行实践，接下来围绕 CodeBuddy 构建团队 AI 研发流程、落地过程的痛点解决方案与思考。

3.2 腾讯自研 AI CODING 工具 CodeBuddy 产品特色

我们发现国外很多一人公司或小而美的团队，形成超级个体，团队敏捷，因为不需要过多的复杂协作与沟通，个人或团队内实现闭环且非常高效；在 AI  时代，这种情况会更加明显。因此，我们认为未来：AI  会打破角色壁垒和工具孤岛，成为你的智能编程伙伴（Buddy ）

而角色/能力的边界，可以通过智能体进行协作和 AI 工具赋能，在 CodeBuddy 中将得到解决， 它提供 4 大智能体来驱动 AI 实现共同协作。

Plan Agent : 需求结构化，降低人的表达成本，支持将想法生成规范严格的需求文档和执行计划。

Design Agent ： 实设计生产化，支持将创意转成组件化、规范化、可交互的设计稿，深度集成 Figma 设计工具，一键生成高保真页面。

Coding Agent： 实现编码，工程化，通过 Agent 智能体能力，可以实现对项目级的理解，基于需求理解，自主实现多文件编码，从头构建完整的应用。

Deploy Agent :  交付简单化，内置腾讯云开发 CloudBase和 Supabase 后端服务，自动配置，一键部署到远端 CloudStudio 沙箱环境，即刻分享，未来也会深度集成公司内部/腾讯云 CVM/TKE、MySQL等基础设置，支持云端部署。

除了提供相应的智能体协作覆盖全流程，在服务专业开发者，企业开发者，CodeBuddy 也会在产品形态上，也助力个人/企业高效迈入智能研发时代，目前的支持 AI IDE 和 Plugin 插件形态，未来还会支持 CLI 、WbeAdmin、OpenAPI、SDK 形式提供能力支撑。

同时对于腾讯内部，会与内部研效工具做更多深度融合，提供差异化、定制化能力，基于腾讯内部大量用户和行业场景不断打磨产品，致力于为腾讯内部用户提供好用、易用、免费的产品体验，对腾讯外部用户提供具有腾讯特色的差异化 AI CODING  工具。