颜志杰-Coding Agent在企业大规模落地的实践与挑战.pdf

1、Coding Agent 在企业大规模落地的实践与挑战演讲人：颜志杰AI 原生研发落地负责人，百度资深工程师颜志杰颜志杰、百度资深研发工程师，百度研发效能&AI原生研发落地项目负责人。2011年加入百度后从事DevOps平台研发工作，在相关领域有10多年经验；2020年负责百度研发效能的推动落地，推动上万研发工程师的效率提升；目前负责百度AI原生在研发场景的落地工作，积极探索AI在软件研发领域的落地 lECTURER目录010203从企业落地角度看Coding Agent带来的变化Coding Agent企业落地的主要挑战与应对实践总结与展望斯坦福大学研究报告一半是火焰，一半是海水Github

2、 热榜第一+实习offer,这个20岁大学生用 Vibe Coding 做对了什么？马斯克Grok-4碾压所有大模型！比所有博士聪明一句话，我用豆包 AI做出红楼梦互动游戏不到400元，我给85岁外婆造了个AI管家0-1简单场景非线上实现是起点维护看不到终点自然语言的多义性历史积淀代码库强大的、可进化的工具，效果拐点初现！变化ing变化1：AI代码生成占比构成正悄然发生变化从工具到成员80%概数30%概数2024年Coding智能体10%Chat对话40%代码续写50%变化ingCoding智能体50%Chat对话30%代码续写20%AI从IDE到融入DevOps流程、从命令行工具到垂直场景深

3、化，稳步推进中，量变累积中 用户愿意为智能编码助手产品付费Web 形态-DevOps 融合命令行工具的集成研发垂直高频场景产品变化2：有影响力的Coding Agent 的产品形态涌现人机协同研发新范式工程师研发数字员工委托反馈工程师日常协同研发工程师同事委托反馈变化3：新的交互形态出现，更好实现软件研发场景的协同本地场景办公场景DevOps 平台类人协作，自主决策并执行闭环研发任务感知研发任务执行研发任务追溯人机同权，研发全场景触达研发数字员工协同工作空间通用研发数字员工x 专业定制数字员工用户需求交付上线设计Design编码Code构建Build测试Test部署&发布Deploy&Rele

4、ase智能助理数字员工数字团队代码续写代码改写部署排障线上巡检文档设计技术问答编译执行问题修复单测生成用例设计智能文档智能编码&单测 构建/安全问题修复智能测试智能排障对话式智能工具异步委托主动代理人机团队协同开发变化4：AI逐步融入并改变研发流程：人澄清、AI干活 小团队能干大事情，创业公司开始，大公司逐步转变中 信息输入需求实现产物输出OPFEPMRDQAUE角色细分流程保障NowAI+RD/FE/QA/OPAI+PM/UE沟通减少半全栈角色融合Ing需求=AI+1个人需求=AI+1个人AI友好的软件部分需求的全栈Future变化5：角色逐渐融合，信息交换管线变少，团队变小YC 2025年

5、数据显，孵化项目中24%初创企业，95%代码由AI生成，团队人均规模3.2人Cursor、GenSpark、Devin等公司人比较少，产出非常惊人目录010203从企业落地角度看Coding Agent带来的变化Coding Agent企业落地的主要挑战与应对实践总结与展望Coding AgentCoding Agent 在企业落地的挑战与实践在企业落地的挑战与实践软件复杂度不会消失，只会转移，人写代码少了，如何确保方向盘还握在手中？AI像人，但本质上不是人，如何让AI发挥完全的效果，研发流程上会有哪些变化？问题期望过高，幻想一句话需求就能搞定端到端需求，碰壁后就否定和不用Coding Age

6、nt自然语言不够精确，缺跟模型对话的Prompt技巧五五开，有时候成功，有时候失败，这种不确定性很难落地功能正确但不符合原有代码的调性，没复用lib库，自己发挥干多了.如何获得稳定的效果？人机协同的边界在哪？AI和人都适合干啥？AI Coding需要什么样的工程能力配套支撑？挑战无法掌控的感觉是无法接受Coding Agent越强大越应该约束不能要求人人都成为专家驾驭AI是有一定门槛经验流程要固化Coding Agent 强大，但很概率Rules提供约束和行为规范手册Rules有模板套路：RIPER-5 技术方案编写规范 项目架构（目录、技术栈、业务）代