百度AI原生研发范式变革的探索之路

牛万鹏百度Comate架构师 牛万鹏 公司职位百度Comate架构师 •百度资深研发工程师，毕业于吉林大学，毕业后入职百度•长期负责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•现负责百度研发智能化，通过构造全新智能编码工具，搭建全新的产品形态，推动百度万人研发范式的变革。 01在A I前 夜——百度研发现状 目录 02在A I时 代——智能研发助手 03在A I未 来——人机协同新范式 在AI前夜——百度研发现状 业界软件开发模式的发展轨迹 面向流程的研发提效窘境 技术迭代的太快，流程的更新赶不上技术的更新，持续滞后阻碍研发效率提升 流程是是实践后的经验、教训等总结，一定是『滞后的』如，针对Prompt、数据集等在工程团队如何管理，目前没有明确的范式 核心原因在于整个提效的设计不是站在开发者个人，而是站在组织上 多数开发者对敏捷、效能、DevOps等不感冒，也不理解其实际意义 面对花样繁多的项目管理流程，多数开发者更想聚焦于研发过度在团队内推广研发流程，反而引起开发者的抗拒心理，大幅降低开发者的幸福感 开发者的『iPhone』时刻 GithubCopilot+ChatGPT的诞生，吹响了『开发者个人提效』的号角，几乎一夜之间所有组织都开始关注 大模型催生了开发者个人提效的『银弹』 智能研发助手=代码自动补全（Completions）+理解私域知识（RAG）+独立分析需求（Agent） 在AI时代——智能研发助手 Baidu Comate的从无到有 代码续写 代码公域问答 代码私域问答 助理模式 代码智能体 •独立分析产品需求•整合研发过程的全局视角•精准匹配最佳解决方案•检索必要的背景知识•制定执行计划并智能生成代码 整体建设思路 能力层 IDE端（目录区、编辑区、Console区等）+Web端 知识层 代码类（代码片段、代码依赖等）+文本类（技术文档、需求文档等） 框架层Agent+RAG+P-RAG 模型层推理调度+代码生成+代码续写+Embedding+意图识别 •GitHubCopliot的创新：模型+交互•产品设计应作用在用户的习惯上、作用在用户的焦点上•开发者面对IDE时将有四个焦点区：编辑区、目录区、问答区、Console区 能力层——Web端 •更优的用户体验，与IDE分屏使用•更前置的编码助理，在非编码阶段讨论实现方案•IDE与Web端共享Workspace，数据同步，一键采纳•IDE端发生代码报错、正在写代码但忘记语法等，直接切换到Web端，将自动同步以上信息作为上下文 能力层——构造极致研发体验 知识层——与开发者同频 依靠对开发者编程现场的理解，保持和开发者同频，帮助开发者解决繁琐、重复的问题。对『编程现场』的理解： •是所有编码助手的下一步方向 •是能够大幅提高开发者效率，构造真正的人机协同的必经之路 知识层——文本&代码 知识层——代码向量化 知识层——代码开发范式提取 站在时间维度思考：代码续写是预测用户5秒后做什么，那1分钟用户会做什么？5分钟？10分钟？AI能否预测更多内容？ 什么是代码开发范式 每个代码库独有的开发规则，和开发语言、应用框架强相关，和代码库建库之初定义的规则强相关。 代码开发范式有什么用 每位开发者接手代码库时首先尝试掌握的就是代码开发范式，这决定了新增一个目录、文件、函数等需要放在哪里、如何命名、结构如何定义。 编码助手如何利用 当开发范式可提取、可量化，编码助手在用户新建文件、新增函数时可以预测更大范围的代码，如新建一个Entity文件，同步将Dao、Service、Controller创建。 知识层——代码开发范式提取 1、遍历文件2、依赖解析3、权重计算4、填充节点 一个典型的Spring应用，有bean、entity、po、dao、service等层级关系。 框架层——Agent 框架层——Agent 模型层 代码大模型套件 完整形态 •以知识层为核心的四层架构•框架层以意图识别为核心，调度不同的执行链路、不同的检索方式、不同的Prompt•模型层提供多套模型，完成不同的任务 在AI未来——人机协同新范式 人机协同新范式——效能提升银弹 AI对效能的提升是替代Task而不是Job!AI对效能的提升绝不仅限于编码领域！AI可以赋能整个软件工程！ 人机协同新范式——人机协同宣言 用好AI将是工程师的基本功 掌握并善用AI将成为工程师的必备能力，率先用好的组织和个人将建立竞争优势。 You are in control AI能极大的提升研发效率，但需要人确保方向的正确性，最终为业务结果负责。 人机协同，共同进化 繁琐、重复的事情AI来做，创造性的事情人来主导，多使用、勤反馈，实现人机共同成长。 感谢大家观看