AI編程沖刺“DeepSeek時(shí)刻”：00后團(tuán)隊(duì)用國產(chǎn)模型一鍵直出復(fù)雜應(yīng)用，效果超越Claude Code

魚羊 2025-11-10 15:57:31 來源：量子位

允中 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

云端Agent新進(jìn)展，正在重新定義AI編程范式。

0人類交互，“AI編程團(tuán)隊(duì)”就能支持復(fù)雜應(yīng)用直接落地，極限有效上下文能達(dá)千萬量級(jí)。

就像這樣，提出需求，讓AI自動(dòng)開發(fā)一個(gè)支持多格式文檔上傳解析、文檔向量化存儲(chǔ)，還結(jié)合大模型對(duì)話回答、具備異步任務(wù)管理和Web應(yīng)用系統(tǒng)的復(fù)雜人工知識(shí)庫檢索應(yīng)用項(xiàng)目。

過程非常絲滑~

這一次帶來如此新SOTA效果的，是全球首個(gè)實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目級(jí)開發(fā)的AI IDE——Vinsoo。

剛剛，Vinsoo上新Beta 3.0版本，僅用國產(chǎn)大模型（Qwen），就超越了搭載Claude的Cursor、Codex、Claude Code等一眾流行AI編程產(chǎn)品。

相同提示詞下，Codex在配置環(huán)境時(shí)卡死。

Cursor能夠構(gòu)建頁面，但并未真正實(shí)現(xiàn)其中功能。

Claude Code則無法正常啟動(dòng)頁面。

僅用國產(chǎn)大模型實(shí)現(xiàn)使用效果新SOTA

Vinsoo是蕓思智能推出的全球首個(gè)搭載云端安全Agent編程團(tuán)隊(duì)的AI IDE，主打從需求確認(rèn)到交付驗(yàn)收，AI全流程自動(dòng)推進(jìn)項(xiàng)目開發(fā)。

此次新進(jìn)展，具體到技術(shù)層面，Vinsoo解決了4個(gè)核心問題。

超長上下文工程的算法突破

第一個(gè)關(guān)鍵問題是：如何在一個(gè)長期、復(fù)雜的任務(wù)中，有效管理和利用海量的上下文信息，防止因無序信息累積導(dǎo)致的“上下文信息熵”急劇增加，最終引發(fā)“上下文腐敗”（Context Corruption）。

Vinsoo的解決方案，是通過精密的上下文工程（Context Engineering）策略，基于DYCODE和COTER，在保證上下文質(zhì)量的前提下，極限有效上下文能達(dá)到千萬量級(jí)。

可以理解為，Vinsoo是將上下文分為“有損”和“無損”兩類來進(jìn)行處理。

• DYCODE

對(duì)于可以重構(gòu)的信息，僅在其對(duì)偶數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中保留映射編碼。

當(dāng)需要時(shí)，Agent系統(tǒng)可以自助地通過逆向解碼器，快速將對(duì)應(yīng)信息恢復(fù)出來。

這在最大程度地維持了上下文的準(zhǔn)確性的前提下，極大降低實(shí)時(shí)上下文的負(fù)載。

• COTER

作為整個(gè)上下文系統(tǒng)的總調(diào)度器，基于全局拓?fù)鋽?shù)據(jù)建模和對(duì)上下文中的熵變的分布預(yù)測(cè)，宏觀調(diào)控多Agent系統(tǒng)全局的上下文信息動(dòng)態(tài)編碼，讓上下文中的信息熵始終動(dòng)態(tài)維持在一個(gè)較低的范圍內(nèi)，從而保證上下文壓縮的質(zhì)量。

支持同步運(yùn)行的multi-agent架構(gòu)

Vinsoo采用由多個(gè)專職智能體組成的、能實(shí)現(xiàn)同步協(xié)作的開發(fā)網(wǎng)絡(luò)。

基于拓?fù)渥畲蠡⑿性瓌t設(shè)計(jì)，能確保在執(zhí)行任務(wù)過程中，各個(gè)智能體能夠最大化地并行工作，實(shí)現(xiàn)超高效率的協(xié)同開發(fā)。

目前，該網(wǎng)絡(luò)可同時(shí)支持最多8個(gè)智能體同步運(yùn)行開發(fā)，包括：

• 上下文工程師Agent：負(fù)責(zé)執(zhí)行壓縮、摘要和卸載策略，維護(hù)上下文的清潔與高效。
• 代碼生成Agent：專注于在給定的、經(jīng)過“凈化”的上下文中，編寫高質(zhì)量的代碼。
• 自主測(cè)試與調(diào)試Agent：在代碼生成后，立即進(jìn)行單元測(cè)試和集成測(cè)試，并通過一個(gè)去中心化的調(diào)試網(wǎng)絡(luò)，與其他Agent協(xié)作修復(fù)發(fā)現(xiàn)的Bug。
• 像素級(jí)UI感知Agent：對(duì)于前端項(xiàng)目，該Agent能夠直接分析渲染樹，確保UI實(shí)現(xiàn)與設(shè)計(jì)稿的像素級(jí)一致性，而非簡單的圖像比對(duì)。

這種分工明確的協(xié)作模式，確保了每一個(gè)環(huán)節(jié)都由最專業(yè)的“角色”來處理，大幅提升了整體的輸出質(zhì)量和效率。

系統(tǒng)性感知能力強(qiáng)化

Vinsoo針對(duì)AI在傳統(tǒng)數(shù)字世界之外的諸多感知盲區(qū)，進(jìn)行了系統(tǒng)性的感知能力強(qiáng)化。

比如，對(duì)于系統(tǒng)底層架構(gòu)和實(shí)時(shí)運(yùn)行時(shí)狀態(tài)、跨節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c分布式部署配置、多輪交互式測(cè)試流程中的隱形反饋等“非感知”、抽象數(shù)據(jù)，Agent會(huì)通過內(nèi)置的解析引擎與轉(zhuǎn)化機(jī)制，將其拆解、規(guī)整為結(jié)構(gòu)化程度高、邏輯清晰的事件流。

這些經(jīng)過處理的結(jié)構(gòu)化事件流，能夠消除AI與特定領(lǐng)域復(fù)雜場(chǎng)景之間的信息壁壘，更精準(zhǔn)捕捉問題核心關(guān)聯(lián)要素，為AI后續(xù)的推理決策、路徑規(guī)劃提供全面且關(guān)鍵的輸入支撐，大幅提升其在專業(yè)領(lǐng)域解決復(fù)雜問題的效率與準(zhǔn)確性。

與基座模型能力解耦

Vinsoo還通過將大模型本身復(fù)雜、難以預(yù)測(cè)的決策過程，分解為一系列確定性工程任務(wù)的方式，來使整個(gè)智能開發(fā)路程更加高度可控。

• 從“模型依賴”到“工程化驅(qū)動(dòng)”

大模型只在必要時(shí)提供高階的語義理解或生成能力，其行為被嚴(yán)格限定在工程框架之內(nèi)。

Vinsoo將模型作為一個(gè)高階工程化能力驅(qū)動(dòng)組件。復(fù)雜的任務(wù)規(guī)劃、上下文管理、代碼生成、測(cè)試驗(yàn)證等環(huán)節(jié)，均由各自的專職Agent按照清晰、可控的工程邏輯和工具來執(zhí)行。

• 行為的可分解與可追溯

任何一個(gè)復(fù)雜的開發(fā)任務(wù)，都會(huì)被系統(tǒng)分解成一個(gè)由多個(gè)Agent協(xié)作完成的任務(wù)拓?fù)鋱D。

這意味著，AI的每一個(gè)動(dòng)作——從理解需求到提交代碼——都是可追溯、可監(jiān)控、可調(diào)試、可優(yōu)化的。

這突破了傳統(tǒng)大模型“一次性生成、成敗難料”的困境，有效提升了其確定性。

云端AI Agent新體驗(yàn)

技術(shù)之外，Vinsoo全新Beta 3.0版本，還帶來了三重云端AI Agent新體驗(yàn)。

云端一鍵發(fā)布功能：實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化開發(fā)與部署

Vinsoo為用戶提供了從開發(fā)到部署的全流程自動(dòng)化解決方案。

在此過程中，Vinsoo的AI Agent團(tuán)隊(duì)能夠支撐全流程0人類交互的自動(dòng)開發(fā)模式，確保開發(fā)完成后，用戶可直接獲得已配置就緒的云服務(wù)，同步獲取公開可用的網(wǎng)址域名，真正實(shí)現(xiàn)“開發(fā)即能用”。

另外，為了進(jìn)一步拓寬產(chǎn)品使用場(chǎng)景，滿足不同用戶的發(fā)布需求，Vinsoo還新增支持一鍵發(fā)布至應(yīng)用商店的功能。

用戶無需針對(duì)不同應(yīng)用商店的規(guī)則單獨(dú)調(diào)整配置、提交材料，通過Vinsoo系統(tǒng)即可完成標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)布流程，大幅縮短產(chǎn)品從開發(fā)完成到面向終端用戶的周期，提升產(chǎn)品落地效率。

下一步，Vinsoo還計(jì)劃為用戶提供長期云服務(wù)自動(dòng)運(yùn)維支持。

移動(dòng)端支持

考慮到用戶移動(dòng)辦公、隨時(shí)協(xié)作的需求，Vinsoo新增手機(jī)端使用支持。

用戶可借助移動(dòng)端隨時(shí)隨地開啟使用，享受云端異步開發(fā)的便捷性——無需依賴固定設(shè)備，開發(fā)過程可在云端持續(xù)推進(jìn)。

同時(shí)，用戶還能通過移動(dòng)端實(shí)時(shí)查看AI開發(fā)進(jìn)度，及時(shí)掌握項(xiàng)目動(dòng)態(tài)，確保對(duì)開發(fā)流程的有效把控。

團(tuán)隊(duì)協(xié)作功能

為滿足團(tuán)隊(duì)協(xié)作開發(fā)需求，Vinsoo新增邀請(qǐng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作功能。

用戶可將當(dāng)前項(xiàng)目一鍵分享給團(tuán)隊(duì)成員，實(shí)現(xiàn)多人同時(shí)對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行操作與協(xié)作，使團(tuán)隊(duì)成員能夠?qū)崟r(shí)同步工作進(jìn)度、共同推進(jìn)項(xiàng)目開發(fā)，有效提升整體團(tuán)隊(duì)的開發(fā)效率與協(xié)作質(zhì)量。

可以看出，Vinsoo重注“云端”，研發(fā)團(tuán)隊(duì)也明確提出：云端即未來。

在云端戰(zhàn)略上，Vinsoo的目標(biāo)是：

• 安全可控的研發(fā)閉環(huán)，AI團(tuán)隊(duì)可在隔離式沙箱內(nèi)完成模型測(cè)試、調(diào)試與驗(yàn)證，規(guī)避數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)兼容等風(fēng)險(xiǎn)。
• 全流程數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，為效果迭代優(yōu)化、下一代模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座。
• 專業(yè)化長效技術(shù)支撐，Vinsoo云端未來將會(huì)提供全生命周期適配服務(wù)，涵蓋架構(gòu)升級(jí)、故障響應(yīng)、版本兼容等核心場(chǎng)景，降低企業(yè)/個(gè)人自研運(yùn)維成本。
• 異步同步協(xié)作模式適配，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程進(jìn)度可視化、任務(wù)協(xié)同化管理，打破地域與時(shí)空限制，提升開發(fā)工作效率。
• 彈性伸縮的拓展能力，云端架構(gòu)具備高可擴(kuò)展性，可根據(jù)團(tuán)隊(duì)規(guī)模、項(xiàng)目復(fù)雜度、算力需求實(shí)現(xiàn)資源動(dòng)態(tài)擴(kuò)容。

00后創(chuàng)業(yè)，小團(tuán)隊(duì)驅(qū)動(dòng)新范式

Vinsoo背后的蕓思智能去年年底已拿到天使輪投資。

研發(fā)團(tuán)隊(duì)由00后主導(dǎo)，匯聚來自華盛頓大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)等中美頂尖學(xué)府的碩博士，以及曾在亞馬遜、京東、騰訊、字節(jié)跳動(dòng)任職的資深工程師。

創(chuàng)始人兼CEO殷曉玥，本科畢業(yè)于美國華盛頓大學(xué)，曾在頂級(jí)投行等機(jī)構(gòu)實(shí)習(xí)。

本科畢業(yè)后，她拒絕了常春藤名校布朗大學(xué)的offer，選擇回國AI創(chuàng)業(yè)。

而Vinsoo研發(fā)團(tuán)隊(duì)的核心成員，也正相識(shí)于殷曉玥發(fā)起的 “Peer to Peer” 項(xiàng)目——

這一線上教育公益項(xiàng)目在2019年啟動(dòng)，旨在以云端直播為紐帶，將陷入停課焦慮的學(xué)生與有意提供幫助的志愿者連接起來。

項(xiàng)目收效顯著，短短時(shí)間內(nèi)就集結(jié)了百余名世界名校的學(xué)生志愿者，通過線上直播、互動(dòng)答疑等形式，為超過1.5萬名中國中學(xué)生提供了幫助。

可以說，蕓思智能延續(xù)了“Peer to Peer”團(tuán)隊(duì)的信念：

當(dāng)一群人帶著真摯的熱愛奔赴同一件事，靈魂共振的力量，終將成就不可復(fù)制的精彩。

00后不受經(jīng)驗(yàn)束縛的創(chuàng)業(yè)新視角，加上強(qiáng)大人才團(tuán)隊(duì)的專業(yè)戰(zhàn)斗力，使得這支核心僅10人的團(tuán)隊(duì)，在突破行業(yè)邊界的創(chuàng)業(yè)路徑上更具勇氣和銳氣，也真正在持續(xù)解鎖更多AI Coding的新可能。

屬實(shí)未來可期。

最后的最后，Vinsoo Beta 3.0版本現(xiàn)已開放邀請(qǐng)碼申請(qǐng)通道，會(huì)在近期開始發(fā)放，感興趣的小伙伴可以前往官網(wǎng)申請(qǐng)：

www.aiyouthlab.com

— 完 —