近日，微软的Copilot智能体在处理开源项目中的一个简单Bug时状况百出，不但未能解决问题，反而让情况变得更糟，此事引发全球程序员围观与嘲讽，同时也引发了人们对于AI编程实际应用效果和发展方向的思考。

Copilot改Bug失败过程

事情源于微软开源项目.NET Runtime里的一个正则表达式异常Bug，因问题简单，微软员工斯蒂芬让Copilot先行解决。Copilot自信提交PR，并在方案描述中称“确保一致性”“改动很小”。但斯蒂芬测试时，代码直接检查不通过，报错众多，许多正则表达式测试失败。最终，Copilot忙活半天，唯一的“贡献”只是改了PR标题。后续Copilot尝试修复错误，总结称“最初修复方案过于激进”，却被原始程序Bot打脸，提示“此操作被取消，后续步骤可能不包含预期的日志”，这条PR最终被手动关闭。

其他员工遭遇类似情况

除斯蒂芬外，另一位员工埃瑞克也遇到类似“AI惊喜”。在手动关闭PR、删除分支后，Copilot又把分支恢复，还改个标题请求再次审核。这表明Copilot出现的问题并非个例。

AI编程的现实落差

Copilot一直被高度吹捧，号称能执行低至中等复杂度开发任务，包括修复Bug、重构代码、完善文档等。然而此次事件显示，AI在实际应用中存在局限性，尤其在处理复杂上下文环境时，只能理解局部片面内容。这让开发者们忍俊不禁，有人调侃“AI至少提高了写无效代码的效率”。

事件背后的反思

此次事件不仅反映出AI编程现实与预期的巨大落差，还侧面反映出微软高层可能对AI技术过度推崇，强制要求员工使用Copilot，使一线开发者备受折磨。这也表明，AI编程当前的目标应是辅助开发者，而非替代开发者。

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