CodeArts Doer 全流程多 Agent 协同驱动研发全流程效能跃升.pdf

《CodeArts Doer 全流程多 Agent 协同驱动研发全流程效能跃升.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《CodeArts Doer 全流程多 Agent 协同驱动研发全流程效能跃升.pdf（31页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、CodeArts Doer Agent 演讲人：侯凡侯凡2010年加入华为华为云PaaS产品部前端开发团队Leader华为云PaaS产品部首席前端架构JavaScript语言标准组织ECMA TC39成员开源项目DEVUI负责人华为JavaScript语言可信认证组专家/前端AI专项组目前负责华为云PaaS产品部的整体前端架构设计、产品业务交付以及前端架构演进与看护工作。在前端AI代码实践、前端工程化、大型Web架构设计、前端性能优化、用户体验等领域有丰富的实践经验。Sequoia CapitalAIThe Trillion-Dollar OpportunityAgentsAgent Econ

2、omyAI METRAgent 7 2022 ChatGPT coding 30s 2025 Agent coding 2029 1 人（Human）决策与创造的中心Agent人与技术的“中介执行者”大模型（LLM）认知与推理的基础设施工具（Tools）专业化能力的延伸维度AI-Native大模型+Agent+工具任务类型开放域、非结构化问题封闭域、专业化任务结果可靠性低（依赖模型概率生成）高（工具验证结果）开发成本低（仅需Prompt工程）高（需工具集成与测试）可解释/追溯性差（黑箱生成）较强（工具链可追溯）长尾问题处理优（泛化能力强）劣（依赖工具覆盖度）传统软件开发流程提示驱动开发流程开发

3、者接收需求开发者在本地IDE中迭代修改代码开发者提交代码变更进行审核另一位开发者审核并合并变更开发者接收需求开发者审核Agent生成的代码Agent生成代码架构设计/技术选型/模块拆分/规则制定开发者将需求与设计分解为一系列提示开发者提交所有变更进行审核另一位开发者审核并合并变更敏捷开发下一个需求开发者启示 Agent的局限性：环境感知不足、安全漏洞、性能问题、连锁bug、幻觉且固执、过度工程化、重复造轮子。一个仅仅靠 Agent 开发的系统，几乎是不可维护的！开发者核心价值：批判性思维、准确定义问题，给 Agent 提供丰富的上下文、制定规则、小步迭代、人机协作/知道何时亲自动手。最佳实践：

4、Agile 版本迭代模式，每次做一个能稳定运行的完整版本，而不是一次性完成一个庞大无法维护的半成品。Source:Andrew MillerSingle AgentMultiple AgentsCognition：单智能体上下文一致、架构简单、可靠性高Anthropic：多智能体可并行化、突破上下文窗口限制、适合开放式复杂任务CodeArts Doer BasicCodeArts Doer ProCodeArts Doer Enterprise开发者启示多Agent-单Agent：所有 Agent 共享同一上下文（长对话）、Agent之间存在大量依赖关系的任务（编程），则需要合并为一个 Age

5、nt。单Agent-多Agent：当可拆解为多个并行任务，或单 Agent 难以执行复杂指令、经常选择错误工具时，则需要进一步细分引入多 Agent。生产落地实践：优先挖掘单 Agent 能力，做好上下文管理；开放式复杂任务逐步引入多 Agent，重点设计各 Agent 分工、优化提示词、并行工具调用、错误恢复机制、token管理等。强大研发知识库近百亿行代码实践先进记忆算法分级记忆机制+动机性遗忘机制CodeArts 智能助手开发构建测试发布/部署ReqBoardRepoIDEOnlineIDE ForC/C+DefectTestPlanPerfTestAPITestAPIMockATGen

6、IDE ForJavaIDE ForPythonCheckBuildPipelineSBOMDeployArtifactRelease自愈工作流端到端研发效率漏洞感知修复代码采纳率高安全合规动态自进化全链路协同团队助手产品助手开发助手测试助手Committer 助手项目助手核心竞争力Agent接管研发工具，帮助每个角色工作“更快”软件研发 70%时间在非编码环节，智能化需覆盖全流程。724 小时智能协同贯穿需求、开发、测试、发布全流程，助力企业端到端研发效率提升。沉淀总结项目知识，让每个Agent做得“更准”大模型的幻觉最怕“说得漂亮、做得跑偏”。内置动态认知进化引擎。沉淀华为近百亿行编码实践