A4--吴玮琦--构建研发提效Agent：百度文心快码的技术实践.pdf

1、构建研发提效Agent:百度快码技术实践吴玮琦百度程效能部吴玮琦百度程效能部百度快码 Comate 前端负责，致于语模型在研发程领域的落地实践，有丰富的模型编程相关领域的实践经验。同时负责云开发平台 iCoding 等代码服务研发作。录CONTENTSAI Coding 演进趋势0102 Agent 底层逻辑与难点上下程突破制约03最佳提效实践04PART 01AI Coding 演进趋势AI Coding 发展早期代码、低代码现代AI编程辅助从代码补全到Coding AgentAI Coding 现状推出Copilot，免费公测Copilot正式收费，推出企业版ChatGPT正式发布，AI编

2、码助成为业关注焦点快码内部项，启动模型训练快码2023年1024正式对外发布Copilot歌猛进，与OpenAI各类模型深度整合SourceGraph推出Cody，主打本地知识增强Cursor展露头，构建AI原IDECodeium推出，率先持私有化、VPC多种部署模型Cosine推出，主打代码库知识增强AutoGPT、GPT-Engineer、MetaGPT等开源项陆续推出Augment推出，主打体积代码知识增强Tabnine推出，主打代码补全快码智能体Zulu 2025年3正式公测iFlyCode通义灵码Replit AgentCodeGeeX代码浣熊MarsCode腾讯云AI助DevinC

3、odeFuseBolt.newJetBrains AI智能体新赛道国外国内PART 02Agent 底层逻辑与难点AI Coding Agent 特征Coding Agent的核在于将语模型的然语理解能、代码成能与主执能相结合：它能够理解并规划编程任务，通过成-执-反馈的迭代循环不断优化代码质量，同时借助具调机制与开发环境深度交互，从实现从需求理解到代码实现的全流程动化，真正模拟类程序员的作式。理解与规划循环执具调与环境交互Agent使具动化的完成任务Zulu内部重要具信息收集读取件查看录通配符查找正则检索代码编辑创建件局部编辑删除件系统交互执命令浏览Todo管理独任务向量查找MCP使具动化的

4、完成任务帮我XXXXread_file(xxx.java)帮我XXXXread_file(xxx.java)xxx.java:.write_file(xxx.java,.)帮我XXXXread_file(xxx.java)xxx.java:.write_file(xxx.java,.)file content written to xxx.java你的问题已经解决，我做了如下.每次模型调都包含历史的所有信息，消耗是线性增核制约-Context空间单次会话上下度有限，历史信息挤占空间污染量任务过程中的错误尝试、效检索可能引起幻觉分布效内容、过程信息分布于历史，降低有效信息密度010302上下程就

5、是提升信息密度的过程PART 03上下程突破制约Structured Prompt通过 XML 标签实现模型与具的交互，持本与结构化数据混合输出、流式处理和更然的思维链表达，配合容错型解析器可克服格式不规范问题，实现更灵活、更流畅的复杂任务主执。Function Calling通过标准化的 JSON 格式实现模型与外部具的交互，具备结构稳定、解析简单、态丰富的优势，但在部分模型持度、混合输出能和流式处理存在局限性。1-具调1-Function Calling VS Prompt id:call_12345xyz,type:function,function:name:get_weather,a

6、rguments:location:Paris,France role:tool,tool_call_id:call_12345xyz.id,content:28调用对应工具后，使用role=tool返回模型返回固定JSON结构，提供参数使用模型的Function Calling功能1-Function Calling VS Prompt优势?生成结构稳定?JSON结构，解析简单 三方库支持丰富问题?多数模型不支持text+function混合输出?部分模型输出大型参数延迟严重?部分模型不支持流式输出参数?部分模型不支持或有Bug（早期DeepSeek V3）1-Function Callin