什么是 AI 代码重构？

AI 代码重构利用人工智能自动化代码重构过程。它使用机器学习和自然语言处理 (NLP) 技术，在保持软件代码外部行为或功能不变的前提下，修改其内部结构。

代码重构是软件开发过程中不可或缺的一部分，通过代码改进减少技术债务，优化性能，提高可读性和可维护性。借助 AI，重构可以更高效。

AI 代码重构依赖于大语言模型 (LLM)。这些 LLM 已在庞大的代码库上进行了训练，学习了不同编程语言中的代码结构。然后可以对代码 LLM 进行微调，用于代码生成、调试、旧版代码现代化和代码重构等用例。

许多 AI 工具采用以下一个或多个概念来重构代码：

• 词法模式匹配

• 抽象语法树

• 无损语义树

• 强化学习

AI 模型可能将软件代码视为令牌序列，应用词法模式匹配来发现常见的低效问题，并“嗅探”典型的“代码坏味”，包括复杂的条件语句、重复的函数、庞大的模块、过长的方法或不清晰的变量名。基于这些识别出的模式，模型实时推荐重构转换，例如extract function 将一个大函数分解为多个小片段，move method 将方法从子类上移到超类以实现可重用性和减少代码重复，以及rename variable 使用更具描述性的变量名。

一些由人工智能驱动的代码重构系统可能选择将源代码表示为 AST，它从结构和语法层面捕捉代码的层级关系。这些系统将现有代码解析为 AST，将 AST 预处理为序列化或结构化数据，并将数据编码为神经网络可以处理的向量嵌入。¹

然后，模型操作 AST，应用重构转换，产生新的代码状态。这种新的代码状态仍然必须能够编译和正确运行，保持预期行为，并维护整个代码库的逻辑结构。

其他 AI 编码助手使用无损语义树 (LST)。LST 保留样式格式，并为每个代码元素包含类型信息。²这种类型归属允许更安全的语义代码搜索——超越语法深入到含义层面，以及更安全的依赖项升级和框架迁移。³

强化学习算法可培训机器学习模型采取能够获得最大奖励的行动。在代码重构的情况下，模型可以通过更快的执行时间、更多通过的单元测试和整合测试或更高的测试覆盖率等指标，了解哪些转型能带来更好的结果。模型还会考虑开发者的反馈，学习软件开发人员何时接受或拒绝代码重构建议。

使用 AI 进行代码重构的软件工程团队可以获得以下优势：

• 更好的代码质量

• 提高的开发人员生产力

• 可扩展性

• 更快的速度

手动重构容易出错，可能引入新错误或使现有错误重现。使用 AI 有助于降低这种可能性，在代码重构过程中引入更少的错误，并在编码标准方面建立一致性。一些 AI 驱动的重构系统甚至提供与 CI/CD 流水线集成的能力，帮助在整个软件开发生命周期中维护代码质量。

AI 可以代替开发人员完成常规、重复的重构工作，使他们能够投身复杂度更高的代码重构工作。许多 AI 工具还可与绝大多数集成开发环境 (IDE) 无缝对接，避免打断软件开发工作流。

代码重构可能具有挑战性，尤其是对于大型代码库。AI 驱动的重构通过负责大规模实施变更的 AI 智能体来帮助简化流程。

手动重构可能需要数小时，特别是对于依赖关系复杂的项目。AI 系统可以加速重构，在几秒钟内分析代码并生成建议，节省宝贵的开发人员工时。

AI 可能是一项强大的技术，但也并非没有挑战。以下是企业在使用 AI 进行代码重构时需要考虑的事项：

• 从小处着手

• 验证与测试

• 人工参与仍然至关重要

软件工程团队可以开始使用 AI 进行小规模变更，例如删除死代码或修复格式。这种有限的范围允许开发人员在仍然保持对代码控制的同时，尝试使用 AI 重构工具。

一项研究发现，智能体式 AI 在低层次、以一致性为导向的重构任务中表现出色，包括重命名和类型更改。该研究还指出，智能体编码工具充当“增量式清理伙伴”，因为它们能产生虽小但在统计上显著的结构性改进，例如减小类大小和复杂性。⁴

AI 工具无法替代人类开发人员的专业知识和判断，这意味着软件工程师必须始终审阅 AI 建议或AI生成的重构转换，以确保其准确性。此外，开发人员必须运行全面测试，以验证任何受影响的功能或特性是否按预期工作。

在上述研究中，研究人员发现，可维护性和可读性是智能体重构的主要驱动因素，而人类开发人员则更频繁地处理设计层面的问题。⁴AI 系统通常缺乏上下文感知能力，因此在处理涉及复杂逻辑或精密架构的任务时存在困难。这种高层次的重构仍然属于人类程序员的职责范围，他们随后可以将常规清理工作委托给 AI 智能体。

组织在采用工具之前必须首先找到合适的匹配项。需要考虑的因素包括：与项目目标和需求相契合的能力、与团队开发工作流和技术栈的兼容性、以及适合业务预算的定价模式等。

以下是一些可供选择的人工智能驱动的代码重构技术：

• LLM

• AI 编码助手

• 智能体编码工具

可用于重构的代码 LLM 的常见示例包括 Google 的 CodeGemma、Meta 的 Code Llama 和 Mistral 的 Codestral。开源代码模型包括 DeepSeek Coder 和 Qwen3-Coder。其他并非专用于编程但已针对编码进行训练和优化的 LLM 包括 Anthropic 的 Claude Sonnet 和 Opus 的最新版本、Google 的 Gemini 以及 OpenAI 的 GPT。

开发团队可以考虑在自己的代码库上对这些 LLM 进行微调，使模型能够生成量身定制的重构建议。然而，团队还必须与模型提供商核实，确保任何敏感数据或专有代码保持私密和安全。

AI 编程助手融合了生成式 AI 和自动化，帮助开发人员重构其代码库。它们支持 Java、JavaScript、Python 和 TypeScript 等主要编程语言，并与 Eclipse、JetBrains 套件、Visual Studio 和 VS Code 等流行的集成开发环境集成。AI 编码助手的示例包括 Amazon Q Developer、CodeScene ACE、Gemini Code Assist、GitHub Copilot、Mistral Code 和 Tabnine。

智能体编码工具比 AI 编码助手更进一步，能够自主重构代码。例如，IBM Bob 具有代码审查模式，该模式超越静态检查，静态分析代码中潜在的错误，理解开发人员意图，尽早标记问题并解释其推理。其他用于重构的 AI 智能体包括 Claude Code、Moderne 的 Moddy、Qwen Code 和 Refact.ai。