文心快码智能化 Coding Agent 实践
在本次 “AI Coding” 专场演讲中,分享者围绕大模型推进下的软件开发变革展开了系统性的内容整理。随着 AI 编码行业进入爆发期,越来越多开发者在日常工作中采纳 AI 辅助工具,行业参与者数量与技术形态也快速扩展。从智能问答到 IDE 插件,再到多形态的智能体与原生 AI IDE,整个生态正在向更复杂的任务协同和更高质量的代码生成演进。 PPT 中重点展示了 AI 编码能力背后的核心技术,包括模型及数据工程、上下文工程与 Agent 工程。模型能力仍然是产品上限的基础,而高质量数据的生产、清洗、标注与评估构成了训练与优化的关键链路。通过代码解析、基于模型生成、结合人类反馈等方式构建训练数据,并配合 SFT、DPO 等机制进行持续优化,是提升质量的主要路径。同时,数据评估体系通过自动化维度分析、对比报告和多模型评分,帮助更系统地发现与定位问题。 在工程体系层面,PPT 强调了上下文的重要性。无论是检索式的 RAG、更加结构化的 GraphRAG,还是通过预生成构建代码库知识体系(如术语词典、代码库 Wiki),其目标都是让智能体能够更准确理解代码库并调用最合适的信息。此外,上下文推...