AI Coding Agent：词元无限引领企业级创新

文｜邓咏仪

编辑｜苏建勋

短短半年，杨萍亲眼见证了AI Coding赛道的迅猛发展。

2024年，Vibe Coding赛道如火如荼。Cursor从2023年的100万美元ARR，暴涨至2024年11月的6500万美元，估值更是在四个月内翻了超6倍。

作为技术研发负责人，杨萍在字节带领百人团队，探索AI在软件领域的应用，打造的产品曾服务字节内部数万研发人员，帮助公司节省亿级别的研发预算。

“AI在Coding领域的应用潜力巨大，用户更关心的是能否直接看懂和有效使用。”她对《智能涌现》表示。

然而，当赛道急剧变化时，杨萍内心产生了紧迫感。

变化体现在两个维度：一是这些C端Coding产品不仅获得高估值，收入也在猛涨，证明市场对AI编程工具的真实需求；二是市场格局正在重构，无论国内还是海外，To C方向的Coding产品已插满旗帜，但越来越多厂商转向To B市场，企业级需求开始爆发。

这些变化让她意识到，创业时机已经不能再等。2025年7月，杨萍与两位联创正式成立新公司“词元无限”，希望提供面向B端企业的AI Coding Agent服务。

近期，词元无限完成了数千万元天使轮融资，投资方为某软件产业CVC。本轮融资由航行资本担任长期财务顾问。

词元无限吸纳了来自清华姚班、字节等公司的资深人才。CTO王伟为清华姚班校友，曾任国内知名具身机器人公司与大模型创业公司的技术合伙人。商业化负责人李莹拥有十余年AI产业落地经验，曾在大模型To B领域主导完成数亿元规模的项目落地。

市面上的通用AI编程工具虽然代码生成速度快，但在面对企业复杂的遗留系统、技术栈和严苛的业务规范时，往往显得水土不服。

比如，一个典型的金融场景案例是：银监会规定开户流程必须包含特定的合规步骤，而通用AI工具可能会根据公开数据自行设计出若干个步骤。这种代码生成得再快，在企业眼中也是不可用的废代码。

为了让Vibe Coding真正进入企业级生产场景，硅谷正在复兴一个经典概念——FDE（Forward Deployed Engineer）。

这一模式由Palantir在2010年提出，目前已在AI行业掀起招聘热潮，包括OpenAI、Anthropic在内的企业均宣布将包括FDE在内的应用AI团队扩大数倍规模。

词元无限希望用AI打造类似这样的Agent服务——让高水平工程师直接进入客户现场，他们既是技术专家又是商业顾问，帮助企业将前沿AI技术应用到生产环境中。

InfCode

12月初，词元的核心产品InfCode正式上线了第一个版本，形态为插件+企业级的AI Coding平台。InfCode帮助企业完成代码治理、补全、审查、任务规划等工作，相当于一个中阶研发工程师。

InfCode通过两层机制解决这一问题：第一层是标准化对接——通过内置的MCP Server连接器，快速集成飞书、企业OA等常见办公系统；第二层是个性化适配——针对每家企业独特的微服务架构、内部流程和遗留系统，提供开放接口。

在实际POC验证中，词元合作目前正在合作的客户案例中，研发效率提升了近40%，AI生成代码的可用率达到88%以上。

更重要的是，词元无限并不关注中间过程的AI准确率，而是直接衡量项目交付的价值——比如人效、项目时间的提升等。

目前，在全球权威智能体评测基准SWE-Bench Verified上，InfCode以79.4%的得分刷新了世界最佳纪录（SOTA），超过公开排行榜上GPT-5、Claude等顶尖模型65%左右的成绩。

企业级场景和Vibe Coding的相悖之处

《智能涌现》：咱们从创业的起点开始聊吧。一开始你是在字节做Coding产品，再到创业，整个过程是怎么考虑的？

杨萍：从2018年到2024年，我在字节主要负责智能化和软件工程相关工作。在大语言模型爆火之前，我们已经在研究深度学习和生成学习模型。从2021年开始，我和团队持续观察并做一些强化学习的应用。

《智能涌现》：以前你们做的AI Coding产品是直接面向开发者的，但新公司词元无限选择了面向企业端市场，为什么会选择转变方向？

杨萍：To B和To C在开发者工具上的区别没有那么大。我们强调企业级更多的是指面对的问题域——企业级场景需要规模化的Agent能力。

从插件到IDE：产品形态不是最核心的问题

《智能涌现》：你们的产品形态为什么会选择从插件做起？

杨萍：现在大家习惯使用插件或IDE。虽然这只是代表这个阶段用户习惯用什么样的产品，但我们可以用这种形态切入市场。

卖方市场下的企业级Coding Agent

《智能涌现》：现在投资人最challenge你们的是哪一点？是技术能力、商业化路径还是竞争压力？

杨萍：商业化。