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牛万鹏-从CodingAgent到CodingSubAgent.pdf

上传人: 彩旗 编号:1158690 2026-03-02 34页 6.31MB

1、从 Coding Agent 到 Coding SubAgent牛万鹏|百度牛万鹏百度文心快码(Comate)研发经理负责百度文心快码产品研发和商业化,推动Coding Agent的落地。在研发智能化领域申请国内外发明专利10+。工信部重点科研项目基于大模型技术的工业领域智能化开发工具核心成员。早期负责DevOps工具的孵化和落地,涵盖项目管理、代码管理、流水线、制品库、应用部署、运维管理等平台建设和商业化。目 录CONTENTSI.初创:Coding By AgentII.落地:Coding By SubAgentIII.规模化:Coding By SpecAgent 初创:Coding B

2、y AgentPART 01从 Copilot 到 Agent+从 Plugin 到 IDE、CLI推出Copilot,免费公测Copilot正式收费,推出企业版ChatGPT正式发布,AI编码助手成为行业关注焦点文心快码内部立项,启动模型训练Copilot高歌猛进,与OpenAI各类模型深度整合SourceGraph推出Cody,主打本地知识增强Cursor首家构建AI原生IDECodeium推出,率先支持私有化、VPC多种部署模型Cosine推出,主打代码库知识增强AutoGPT、MetaGPT等开源项目陆续推出Augment推出,主打大体积代码知识增强Tabnine推出,主打代码补全iF

3、lyCode通义灵码CodeGeeX腾讯云AI助手国外“卷”国内“卷”20252024代码小浣熊Coding Agent 应用国内外全面开花文心快码百度内全面落地,2023年10月24日正式对外发布。模型厂商直接下场上层应用层出不穷Coding Agent 的组成元素百度文心快码架构全景单行补全多行补全光标预测代码编辑文心大模型:文本、多模态、向量、重排序文件编辑代码检索MCPRules知识检索Memory命令执行本地代码知识增强企业私域知识增强SubAgent应用架构基础组件TabAgent SubAgent SpecAgent基于RAG补全多模型选择代码评审 Agent单元测试 Agent

4、错误修复 Agent需求开发 AgentBackgroud Agent记忆存储&检索系统Plugin For IDEAI IDEZulu CLIAsk:只做问题分析,不做自动更改Code:自主探索解决方案、多文件编辑Plan:生成详细计划,提出澄清性问题Architect:调度智能体协同完成复杂任务Observable Agent百度在Coding Agent的实践代码提交量对比AI代码生成占比22年23年24年25年Q1当前轻度使用 VS 不使用深度使用 VS 轻度使用智能体用户 VS 深度使用2323%4545%2626%52%0.27%22%36%40%Vibe Coding 的热潮和低

5、谷Vibe Coding 的热潮和低谷当我没有目标的时候,AI总是可以给我超预期的结果。当我有明确目标的时候,AI总是无法给我可靠的结果。8岁小女孩做一个小网站 零成本做一个贪吃蛇 5分钟做出一个酷炫的俄罗斯方块小游戏.给当前系统新增OAuth 2.0的认证方式 重构当前的支付方式,采用异步回调的方式 优化当前查询商品的执行速度,针对底层的大SQL进行拆分.软件工程下的研发关键点 Build the right thing 把事情定义清楚,很难;把事情给别人讲清楚,更难。保障研发需求的合理性,边界清晰、逻辑闭环、影响面评估准确。Build the thing right 系统的各个组件拆分合理

6、,分层解耦,模块内聚、模块间低耦合 充足的历史观,面向架构演进、优化、重构的方向编程人的泛化能力远强于AI,在这三件事情上每个开发者都会做,大部分做的会比较好。Make sure the thing works 通过系统化测试与验证,确保交付的软件真正可靠、可用、可持续 对安全合规、性能瓶颈等方面验证受控的Agent生成实现受控Agent的生成更多垂类Agent更强的观测性更大的上下文窗口更快的速度赋予Agent结构化思考和获取真实反馈的能力协助进行复杂任务拆分定义完成任务的标准遇到问题哪里可以获取解决问题的办法提供完成任务所需的背景信息提供High Level的架构解读架构师的职责 像管理技

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1. **Coding Agent演进**:从单Agent(如Copilot)到SubAgent(任务委派、并行执行),再到SpecAgent(受控输入、观测过程),核心解决AI编码可靠性问题。 2. **百度实践**:文心快码2023年10月发布,内部代码提交量增长显著(22年0.27%→24年52%),AI生成占比提升(23年23%→24年45%)。 3. **SubAgent优势**:并行执行提升效率,垂类专注(如检索、单测),保护上下文避免污染,但复杂任务采纳率偏低(平均变更8-23个文件)。 4. **SpecAgent核心**:通过结构化任务描述+充足上下文+多模式协作(Ask/Code/Plan/Architect)实现稳定输出,强调文档干预与分段验证。 5. **趋势**:Agent后台化、远程化提升生产力,顶尖开发者定义转向“驾驭AI创造价值”。
**AI编码助手如何提升效率?** **SubAgent架构有何优势?** **如何实现受控的Agent生成?**
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