A3--张兆鑫--百度研发数字员工实践.pdf

1、张兆鑫百度 资深工程师张兆鑫百度 资深工程师百度金牌内训师、BIT特邀导师百度Prompt工程及上下文工程研发平台负责人百度一站式测试管理平台负责人在DevOps研发流程、智能化测试、AI原生应用研发、研发效能提升等领域拥有丰富经验目录CONTENTS研发数字员工概述0102研发数字员工通用基建研发数字员工产品形态03研发数字员工数据分析04实践案例05总结与规划06PART 01研发数字员工概述背景从“生成”到“思考”，模型具备“慢思考”与强逻辑推理能力交互革新交互革新：探索更优交互形态，让AI如同人类般主动运用DevOps工具链流程破壁流程破壁：突破传统工作流中的阻塞环节，打通端到端研发流

2、程更聪明的大脑（模型）+丰富的手脚（研发工具链）=?是否更多研发任务可被AI完成？人机协同是否会更加自然与拟人化？模型能力升级行业趋势从“工具”到“操作员”从“工具”到“操作员”：OpenAI-Operator/Anthropic-Computer Use/Manus具备使用编程、浏览器等复杂操作的能力交互形态高度拟人交互形态高度拟人：Devin等可以实现自主编程、命令行操作、CR提交等“类人”行为问题思考：AI将如何重塑研发 百度的探索：研发数字员工研发数字员工是什么研发数字员工是一种利用人工智能技术来模拟人类工作行为的智能化系统，他具备员工的属性、类员工的行为。可以让人类员工把重复和繁琐的

3、任务委托给数字员工，减少重复性工作，并确保最终决策和关键审核仍掌握在合格的人员手中，从而保障产出的结果质量高且符合预期研发数字员工特点数字员工需要建设AI友好的Tools，需要解决一些可能人类很擅长但大模型不一定擅长的工作具备员工身份可效仿实习生模式安排数字员工工作数字员工岗位具有必要性与人平权，有自己的独立账号，工程师可以在如流、各类DevOps平台上找到该员工可异步接受委托；可主动反馈；具备沟通能力；可求助工程师；可使用各类工具平台；可被工程师实时监控和回溯工程师有主动找数字员工交互的需求工程师有主动找数字员工交互的需求数字员工承担的工作场景尚未被全自动化数字员工承担的工作场景尚未被全自动

4、化数字员工能主动规划、决策和行动，其工作数字员工能主动规划、决策和行动，其工作场景无法通过简单“穷举”实现自动化场景无法通过简单“穷举”实现自动化研发数字员工处理任务的方式或者Tools跟工程师不一样数字员工能帮工程师完成很多事情，但他尚不能完全承担责任，需要工程师通过机制流程或者监督来保障数字员工工作的正确性。默认指派数字员工工作的工程师负责承担数字员工的工作责任需要建立工程师和数字员工的信任边界当前研发数字员工的能力只能解决部分场景问题，需要逐渐提升能力以减少对工程师注意力的占用研发数字员工的能力还需不断提升142536研发数字员工建设方案以通用基建（前端、后端）为基础，建设各个数字员工P

5、ART 02研发数字员工通用基建基建目标实现员工、任务/事件、工具、环境的统一接入管理，实现共享复用，降低研发数字员工开发成本降低成本促进数字员工的产品交互形态相对统一，统一品牌认知形态统一方便各研发数字员工之间的协同交互协同增效基建产品方案运行环境MCP工具中心强化AI研发基础设施建设，降低MCP开发成本，助力AI应用高效研发建设背景厂内现状：集团各业务正积极拥抱MCP，Agent接入、生态开放当前问题：MCP协议处于发展初期，成熟度有待提升，官方工程化语言支持不够MCP Server的开发、运维成本高MCP Server的全工具调用存在Token爆炸成本问题，以及大模型选择过多工具时成功率

6、问题建设方案牵引指标：MCP生成和消费用户量、MCP开发和应用提升人效MCP消费者MCP市场应用：检索/监控/推荐、发布Comate/搜索等MCP工具订阅：Tools按需获取，成本低，准确率高（以GitHub MCP为例，26个工具的token消耗量约3-4K）MCP生产者提供网关代理服务，实现OpenAPI转MCP提供脚本转MCP，让命令行执行低成本实现（单MCP开发从天级到小时级、常驻进程数N到1）AI应用MCP消费基础平台MCP生产Comate联合专项一站式开发发布|企业服务落地专项AI能力中心MCP市场（包含行业MCP、厂内通用MCP、业务自定义MCP）MCP社区运营|MCP检索与推荐