AI 编码代理生成更多代码，但不产生更多软件。这一差异可直接在代码审查过程中找到——引入AI编码代理后，该过程的平均耗时明显延长。总体而言，拉取请求提交后被合并到代码库之间的平均“审查过程”时间，随AI代理的引入而增加了49%。这一效应在更细粒度的数据中也能看见，研究人员指出，“拉取请求提出修改请求的比例几乎翻倍，每个拉取请求的评论数量增加了35%”。针对这一变化，研究发现引入AI代理后，执行代码审查的员工比例增加了14%。他们还指出，经过分析后，他们“无法将显著的就业变动归因于AI”，因为他们查阅了Jellyfish的活跃员工数据，并交叉比对了该公司在LinkedIn上的数据。AI编码代理时代，拉取请求需要更改的频率大幅增加。AI编码代理时代，拉取请求需要更改的频率大幅增加。图片来源：Chen 和 Stratton 虽然AI理论上也能帮助审查进程，但研究发现其影响仍有限。尽管2026年3月，80%的测量公司使用了某种形式的AI代码审查，但AI代理仅负责所有审查评论的23.3%和所有拉取请求的10.8%，这表明人类仍负责绝大部分工作。 AI代理仍是编码世界中相对新的一部分，当然，自该研究3月2026年数据截止日起，他们的输出就有了显著更新和升级。尽管95%的受试公司已实施AI编码代理，但许多人肯定仍在学习如何以及何时最佳地部署它们。随着软件工程团队在使用AI代理解决特定编码问题时逐渐掌握其利弊，这种“编码时间与审查时间”的权衡可能会得到改善。目前而言，让AI编写代码看起来是一把双刃剑，编码速度的增加被类似的人类代码审查时间和努力所抵消。这就是我们开始怀疑，对于大多数公司来说，获取AI编码代理工作所需的巨大时间和费用是否真的值得的原因。
来源: Ars Technica · 由HeadlinesBriefing整理摘要