(網(wǎng)經(jīng)社訊)4月24日消息，騰訊云代碼助手CodeBuddy推出Craft軟件開發(fā)智能體，它是國內(nèi)首個(gè)支持MCP協(xié)議的AI編程工具。
從“代碼片段”到“完整項(xiàng)目”：自然語言驅(qū)動的開發(fā)范式顛覆
傳統(tǒng)AI編程工具（如GitHub Copilot）雖能生成函數(shù)或組件，但開發(fā)者仍需手動搭建項(xiàng)目框架、處理模塊依賴與數(shù)據(jù)流。據(jù)網(wǎng)經(jīng)社產(chǎn)業(yè)電商臺（B2B.100EC.CN）查詢DeepSeek后獲悉，Craft智能體的革命性在于將這一過程壓縮為“一句話指令”。例如，輸入“開發(fā)音樂App”，系統(tǒng)自動拆解出播放器、個(gè)人中心、歌單管理等5個(gè)關(guān)聯(lián)頁面，并生成可直接運(yùn)行的代碼，包含UI組件、狀態(tài)管理及前后端交互邏輯。
這種能力背后是騰訊云在自然語言處理（NLP）與代碼語義理解上的深度融合——Craft不僅能解析需求中的功能點(diǎn)，還能推斷隱性需求（如用戶鑒權(quán)、數(shù)據(jù)緩存），并通過模塊化設(shè)計(jì)保證代碼的可擴(kuò)展性。實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，用戶每日AI代碼采納率達(dá)90%，印證了其生成代碼的可用性遠(yuǎn)超“補(bǔ)全型”工具。
MCP協(xié)議：打通AI代碼落地的“最后一公里”
AI生成代碼長期面臨“本地玩具”困境——難以接入測試、構(gòu)建、部署等企業(yè)級流程。Craft通過支持MCP協(xié)議（Model Context Protocol），為AI代碼賦予標(biāo)準(zhǔn)化接口能力。具體而言：
1. 流程自動化：通過MCP插件，生成的代碼可自動觸發(fā)單元測試（Jest/Mocha）、云原生構(gòu)建（CNB）甚至部署到騰訊云TKE，減少人工中轉(zhuǎn)；
2. 生態(tài)兼容性：直接對接TAPD項(xiàng)目協(xié)同工具，確保需求管理、代碼生成與任務(wù)追蹤的閉環(huán)；
3. 開放擴(kuò)展：第三方開發(fā)者可上傳CI/CD插件至MCP市場，實(shí)現(xiàn)與內(nèi)部系統(tǒng)的無縫集成。
這一設(shè)計(jì)直擊企業(yè)痛點(diǎn)，使AI代碼從“能跑通”升級為“能上線”。例如，一個(gè)由Craft生成的音樂App后端接口，可經(jīng)MCP自動完成壓力測試、容器化打包并部署至生產(chǎn)環(huán)境，全程無需人工干預(yù)。
工程化增強(qiáng)：AI成為“懂業(yè)務(wù)”的開發(fā)伙伴
Craft的三大輔助模塊進(jìn)一步強(qiáng)化了其在復(fù)雜場景下的實(shí)用性：
上下文感知補(bǔ)全：基于開發(fā)者習(xí)慣與項(xiàng)目歷史代碼，預(yù)測下一步邏輯（如輸入“用戶登錄”后自動補(bǔ)全JWT驗(yàn)證邏輯），減少無意義推薦；
百萬級代碼庫秒級解析：Plus模式可快速標(biāo)注模塊依賴（如識別React組件樹與Redux數(shù)據(jù)流），幫助開發(fā)者理解遺留系統(tǒng)；
測試覆蓋率提升：自動生成邊界用例（如空列表、并發(fā)請求），覆蓋80%以上常規(guī)場景，將測試編寫耗時(shí)降低60%。
行業(yè)影響：重構(gòu)開發(fā)效率與團(tuán)隊(duì)協(xié)作
騰訊內(nèi)部數(shù)據(jù)（AI代碼占比40%、研發(fā)提效16%）表明，Craft已從“提效工具”進(jìn)化為“生產(chǎn)力基座”。其對行業(yè)的影響可能體現(xiàn)在三方面：
1. 開發(fā)角色進(jìn)化：初級開發(fā)者可聚焦業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì)，而非重復(fù)編碼；資深工程師轉(zhuǎn)向架構(gòu)評審與AI生成代碼的優(yōu)化；
2. 中小企業(yè)技術(shù)平權(quán)：缺乏資深團(tuán)隊(duì)的公司能以更低成本實(shí)現(xiàn)復(fù)雜功能開發(fā)，如美的、榮耀等企業(yè)通過Craft快速迭代智能硬件固件；
3. 生態(tài)競爭壁壘：騰訊通過MCP協(xié)議構(gòu)建“AI+云”閉環(huán)，未來或形成類似App Store的插件經(jīng)濟(jì)，吸引開發(fā)者圍繞其工具鏈創(chuàng)新。
挑戰(zhàn)與未來：代碼可信度與人性化協(xié)作
盡管前景廣闊，Craft仍需解決生成代碼的安全性與合規(guī)性（如開源協(xié)議沖突），以及過度依賴AI導(dǎo)致的開發(fā)者技能退化風(fēng)險(xiǎn)。下一步，結(jié)合騰訊自研大模型“混元”的持續(xù)訓(xùn)練，Craft可能向“多模態(tài)開發(fā)”（語音/草圖生成代碼）和“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”（根據(jù)團(tuán)隊(duì)風(fēng)格調(diào)整輸出）演進(jìn)。
