大家好 我是500佰，技术宅男 目前正在前往独立开发路线，我会在这里分享关于编程技术、技术资讯以及编程感悟等内容。
在如今的这个发展下，作为最为接近 AI 的程序员们，拥有独特的竞争优势，能够轻松打造个性化产品，并有可能从中产生收入。
AI 大模型本质上是一个函数。
很多人有一个疑问：大模型底层原理需不需要掌握？需不需要很深的数学功底？答案是不需要！--先讲cursor，在文末说明原因。
Cursor 是AI编程的顶级代表应用。
它可以调用浏览器、可以接入携程帮我获取火车票信息、接入到PPT相应的服务可以自动生产PPT、可以处理修复代码中的Error错误等，最后返回给用户，这一切复杂的调用流程是如何进行的呢？Cursor 核心的开发难点其实就是提示词的编写，通过提示词完成一系列的调用最后返回给AI，AI返回给Cursor进行输出。
今天，我们来聊聊如何从零开始，开发一款像Cursor一样智能的编程助手(此篇借鉴了资深大厂程序员讲稿总结)。
如何开发一款像Cursor一样的AI编程助手
Cursor也包含前端和后端开发，前端就是一个客户端负责与用户进行对话交互，后端复杂处理用户的输入，以文本形式输出给用户。
前端开发：打造用户界面和交互体验
基础框架搭建
我们首先用WebIDE（C++）作为底层，或者用Electron框架，把网页技术（HTML、CSS、JS）打包成桌面应用。这样既能保证性能，又能快速开发。
UI组件库选择
界面我们用React或Vue来开发，它们能帮我们快速构建出漂亮的UI组件，比如文件树、代码编辑区、聊天窗口等。
核心代码编辑器
代码编辑功能是核心，我们用Monaco Editor（VS Code的核心编辑器组件），它能提供语法高亮、代码补全、错误提示等专业功能。
Markdown与富文本编辑
为了更好地展示AI返回的富文本内容，我们用字节的Bytemd来渲染Markdown，让代码块、列表、引用等更美观。
前后端通信
前端通过Axios和Hightjs向后端发请求，获取AI的返回结果。同时，我们用SSE（Server-Sent Events）技术，让AI可以把代码流式地返回给前端，用户能实时看到代码生成过程。
数据可视化
如果需要展示一些统计图表，我们用Apache ECharts来做数据可视化。
后端开发：实现AI核心逻辑与服务
基础服务框架
后端我们用Spring Boot和内置的Tomcat来开发API接口，Spring Boot能让我们快速搭建稳定、高效的Web服务。
数据库
用MySQL、postgresql来存储用户信息、项目配置、对话历史等数据。
AI Agent核心功能
这是最关键的部分，我们分为两块：
对话记忆：记录用户与AI的对话历史，让AI能理解上下文。
RAG + Tool Calling：
- •
RAG（检索增强生成）让AI能检索外部知识库（如API文档、项目代码），再结合大语言模型（LLM）生成更准确的代码。 - • Tool Calling让AI能调用外部工具（如执行shell命令、读写文件等），实现更强大的功能。
前后端数据流
后端用RxJava实现响应式编程，再通过SSE把AI生成的代码流式地推送到前端。
MCP（模型控制平台）
开发一个MCP（Model Control Platform），MCP类比HTTPS协议，它是一个协议，已经列入国际标准协议。由它完成统一管理和调度不同的大语言模型（如高德、GPT、文心一言等），灵活切换，优化成本和效果。
与其他服务通信
用HttpClient来调用其他外部API或服务。
这样，一款结合了AI能力的智能编程助手就基本成型了。
最后，说明下AI 大模型本质上是一个函数 ，其实我们高中都有学过数学函数，那么大模型本质上是在训练一个函数，一个函数它代表着有输入和输出。与大模型的对话就是用户输入，大模型的返回就是函数的输出。一个函数肯定有参数的，比如我们常说的7B大模型,这里的b代表参数的数量，是一个billion单位10亿，那么7B就代表有70亿个参数。所谓大模型训练，也就是我们要训练一个非常复杂的函数，这个函数已经复杂到没有办法使用数学方程表达式表达出来，它可能需要一个复杂网络架构来表示，这个网络架构我们可以称之为它是神经网络架构。
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