陈鑫-新一代SWEAgents系统颠覆传统软件研发模式.pdf

1、新一代 SWE Agents 系统颠覆传统软件研发模式陈鑫|阿里巴巴陈鑫阿里巴巴 Qoder IDE 技术负责人阿里巴巴资深技术专家，通义灵码、Qoder IDE技术负责人。带领团队积极探索 Coding Agent 能力的上限，在上下文工程、智能体架构、AI Coding企业落地等方面有丰富一线实践经验。目 录CONTENTSI.从流程增强走向流程重塑II.以 SWE Agents 为核心重塑软件研发流程III.Qoder 多智能体系统效果优化策略IV.流程重塑带来的组织重构从流程增强走向流程重塑PART 01AI Coding 从辅助到协同到自主，范式在快速迁移-2024代码补全、NES2

2、024-2025研发任务委派人类AI人类AI30%依赖 AI，提效 10%辅助编程100%依赖 AI，提效 10 x2026-AI 自主编程工程级多文件编辑人类AI80%依赖 AI，提效 80%协同编程辅助编程AI 自主编程AI 提升 10 倍研发效能的本质单点效率问题AI 出色的界面设计、软件架构、代码生成等能力，让软件开发各角色的工作效率大幅提升。协同效率问题当 AI 能实现某项工作端到端高质量完成时，人与人的协同场景将大幅减少，无需反复沟通确认带来的流程损耗。AI 正在快速重塑整个软件研发流程智能体正在全面颠覆传统研发工具教会智能体研发流程经验和工程知识尤为重要AI 辅助人类完成任务：A

3、I 编码助手AI完成绝大部分工作：AI程序员AI人类AI人类智能体开始从编程场景走向全链路软件交付，包括设计、编码、评审、测试、运维等关键环节。传统工具将被替代而不是被增强。如何为智能体搭建执行环境、设置约束，提供必备工具，打通依赖系统成为关键。梳理企业研发流程和经验，沉淀为Skills、Rules为智能体所用成为提升开发效率的关键。梳理需求、设计、架构、依赖等工程知识，沉淀成知识库，可为智能体提供自我进化的基础养料。智能大脑企业数字资产+R智能体代码/文档资产AI开发工具+AI 自进化循环任务的复杂度环境信息复杂度低高高研发问答代码补全编码任务需求实现SDLC应用场景在扩大，产品边界在延伸H

4、arness Engineering 成为 AI 软件研发流程落地新路径Context EngineeringHarness Engineering用户输入多轮迭代模型服务系统提示词工具提示词工具反馈系统+工具提示词复杂工具交互上下文组合复杂多轮迭代执行时间长多智能体架构专业场景优化约束智能体行为端到端任务One-Shot意图对齐代码实现结果验证架构约束环境设计工程知识从单点走向端到端，从 WorkFlow 走向 Agentic可观测性工具以 SWE Agents 为核心重塑软件研发流程PART 02面向软件工程全链路场景，开发者的痛点没有被解决上下文过载Token 烧钱上下文溢出、频繁压缩、

5、重复工具调用一直要人盯Human in the Loop 疲劳越做越偏长任务目标漂移，错误在链路中传播放大做过就忘每次会话从零开始，同样的坑反复踩角色混乱频繁切换角色，认知开销大执行太慢串行执行，一个任务卡住全链路等待盲目自信不验证就交付、代码能跑但功能是错的用用户痛点调研、编码、测试信息挤在同一对话，相互稀释开发者需要更好的 Harness 解决端到端软件交付问题Context EngineSystem Prompt预设指令与行为约束Compaction 上下文精简与压缩Tool Offloading 工具和输出卸载Memory/Agents.md跨会话持久记忆Knowledge最新知识数据

6、Skills渐进式披露，按需加载Execution EngineBash/Code Exec 通用&泛化能力File System 持久存储&协作界面Sandbox Isolation 安全隔离环境VCS/Checkpoints 版本管理与回滚Tool/MCP 工具注册与调用Browser 网页交互与验证Orchestration EngineSub Agent Spawning并行子任务分发Task Planning目标分解和步骤规划Model Routing 按任务场景选择模型DAG Orchestration基于依赖的任务编排Execution Hooks 关键节点控制Expert Co