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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...

Sealos 以应用为中心的智能云操作系统

在这场技术分享中,演讲者从当前云原生开发所面临的现实困境谈起,梳理了近年来开发者生产力停滞背后的原因,包括环境配置的复杂性、现代技术栈带来的高认知负荷、部署流程的脆弱性,以及资源与协同成本的不断升高。随着 AI 相关需求的增长和外部竞争节奏的加快,“更快地把想法落地”为企业与团队带来了新的压力,也促使基础设施的模式需要重新审视。 演讲提出了一个应用为中心的“智能云操作系统”视角,将传统以组件拼装为主的云资源管理方式对比于统一系统式的抽象,并展示了相应体系在架构和能力上的设计理念。例如,通过将底层计算、存储、网络资源抽象为统一池,将复杂性封装在系统内部,让开发、部署、数据库管理等常规环节以更一致的方式呈现;同时以自动化能力支撑环境一致性、生命周期管理与资源洞察等任务,减少人为操作带来的不确定性。 PPT 内容中也展示了智能化能力在开发流程中的几种典型应用方式,包括一键式的环境准备、预配置的开发沙箱、对话式操作界面,以及在需求阶段通过交互式澄清减少模糊性等手段。通过将开发环境、数据资源和运维能力标准化,系统能够为代码生成代理、对话式工作流和多种 AI 编程模式提供更加稳定的运行基础。 此外...

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