AI编程助手的复杂度取决于三个因素：

AI模型的规模和能力：AI模型越大，能力越强，能够完成的代码就越复杂。例如，由OpenAI开发的GPT-3模型可以生成逼真的文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，甚至编写代码。

开发人员的指导：AI编程助手只是一个工具，它需要开发人员的指导才能发挥作用。如果开发人员能够提供明确的指导，AI编程助手就可以生成更复杂的代码。

代码的类型：有些类型的代码比其他类型的代码更复杂。例如，机器学习代码通常比Web开发代码更复杂。

总的来说，AI编程助手可以完成相当复杂的代码。

以下是一些AI编程助手可以完成的任务：

生成简单的代码片段，例如函数、类、变量等。

自动完成代码，例如语法错误、标点错误等。

检测代码中的错误，例如逻辑错误、性能错误等。

生成更复杂的代码结构，例如算法、数据结构等。

当然，AI编程助手也存在一些局限性。

例如，它可能无法理解代码中的意图，或者生成的代码可能存在错误。

因此，开发人员仍然需要对AI编程助手生成的代码进行审核和修改。

以下是一些AI编程助手的具体例子：

Google AI的CodeWhisperer：CodeWhisperer可以根据开发人员的注释生成代码，追踪开源参考，并扫描查找安全漏洞。

Microsoft的Visual Studio IntelliCode：IntelliCode可以提供代码建议、检测错误和生成文档。

GitHub Copilot：Copilot可以根据开发人员的代码生成代码，还可以帮助开发人员完成重复性任务。

AI编程助手是一项强大的工具，可以帮助开发人员提高工作效率和代码质量。

随着AI技术的不断发展，AI编程助手的复杂度将会进一步提高，能够完成更复杂的代码。