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Agents & Assistants

AI tools that help throughout the development process.

Coding Agents/Assistants Experience & Sentiment

Claude 再次在正面情绪方面显示出对竞争对手的明显优势,Claude Code 高居榜首,尽管 GitHub Copilot 在技术上有更大的用户基础。

通过...分组:

根据此项排序:

1
[zh-Hans] tools.coding_agents_assistants
67.9%
30.7%
6,970
2
[zh-Hans] tools.coding_agents_assistants
62.9%
35.7%
6,972
3
[zh-Hans] tools.coding_agents_assistants
34.5%
55.2%
9.9%
6,968
4
[zh-Hans] tools.coding_agents_assistants
13.5%
53.9%
32.1%
6,958
5
[zh-Hans] tools.coding_agents_assistants
8.1%
26.4%
65.1%
6,964
6
[zh-Hans] tools.coding_agents_assistants
6.3%
20.5%
72.9%
6,958
7
[zh-Hans] tools.coding_agents_assistants
4%
36.3%
59.5%
6,929
8
[zh-Hans] tools.coding_agents_assistants
43.7%
53.4%
6,953

经验

  • <span aria-hidden="true">🤓</span> 用过: 使用过此项目的受访者。
  • <span aria-hidden="true">👀</span> 有听说过: 听说过此项目,但没有使用过此项目的受访者。
  • <span aria-hidden="true">🤷</span> 没听说过: 从未听说过此项目的受访者。

情绪(态度)

  • 积极: 有兴趣了解此技术,或者愿意再次使用它的受访者
  • 中立: 未对此技术发表看法的受访者
  • 消极: 对此技术不感兴趣,或者使用此技术有糟糕体验的受访者

Coding Agents & Assistants Ratios Over Time

Claude CodeOpenAI Codex 在受访者满意度方面不相上下,但 Anthropic 的编码工具实际使用量远超其竞争对手。
Claude Code
OpenAI Codex
Devin
Tabnine
GitHub Copilot
JetBrains AI
Supermaven
Replit Agent & Assistant

模式:

视图:

使用度:

使用过某个项目的受访者比例
0%
20%
40%
60%
80%
100%
2025
2026
0%
20%
40%
60%
80%
100%

Other Coding Agents/Assistants

鉴于其流行度,OpenCode 本应成为主要调查选项之一。但它通过在竞争中建立舒适领先来弥补这一遗漏,Cursor 紧随其后位居第二。
What other coding agents or assistants are you currently using?
(自由提问)
多选
0%
20%
40%
60%
80%
100%
03
0%
20%
40%
60%
80%
100%
受访者百分比
鉴于这是一个较年轻且更有限的空间,开发者尝试过的编码代理数量相对有限,这并不令人意外。
0%
6%
12%
18%
24%
30%
1
0
1,121
2
1
1,607
3
2
2,195
4
3
1,551
5
4
595
6
5
149
7
6
32
8
7
4
9
8
4
0%
6%
12%
18%
24%
30%
调查对象百分比
58%
为 Claude Code 付费的受访者比例。

Paid Agent Usage

与模型部分的结论相呼应,在开发者愿意为之掏腰包的编码助手中,Claude Code 也排名第一。
Out of the agents & assistants mentioned here, which one do you or your company actually pay for?
多选
0%
20%
40%
60%
80%
100%
3,700
1,526
04
1,252
83
0%
20%
40%
60%
80%
100%
受访者百分比
AI Engineering Fundamentals
Scott Moss
Netflix

AI Engineering Fundamentals

Add an agentic chat interface to an existing application. Then establish a rigorous eval harness to systematically improve the agent through context engineering, advanced tool use, RAG, and reliable production feedback loops.
AI Agents Fundamentals, v2
Scott Moss
Netflix

AI Agents Fundamentals, v2

Learn the foundations of agent development like tool calling, agent loops, and and evals. Add human-in-the-loop approvals for higher-stakes operations.
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