LLM 时代的软件研发新范式｜AICon 前瞻

从辅助编程与 Coding Agent、智能化测试、需求分析到全流程智能研发体系，大模型正推动研发流程的自动化与智能化，显著减少重复劳动并提升生产力。

12 月 19～20 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会将在北京进行，本次大会特别策划了专题《LLM 时代的软件研发新范式》，由百度工程效能部总监臧志担任出品人。

臧志，毕业于中国科学院软件研究所及南京大学，现任百度工程效能部总监，负责集团研发技术、流程与工具平台的建设与治理工作，致力于推动 AI 原生研发范式的实践落地，同时担任文心快码总经理。在此之前，在运维平台、基础架构、网络与安全、云原生等云计算领域拥深耕多年，曾先后担任京东集团网络与安全高级总监及瑞幸助理 CTO 等职务，拥有丰富的技术背景和管理经验。

本专题将聚焦大模型在研发提效中的应用实践与演进路径，探讨其在代码生成、测试优化、流程自动化与智能研发体系构建等方面的价值，展望未来研发范式的转型方向。

实战主题前瞻

演讲推荐一：面向智能研发的知识引擎构建及业务应用

随着 LLM 的上下文语义理解以及生成能力不断增强，AI 辅助编码产品已经成为研发同学不可或缺的日常工具之一，Vibe Coding 正在形成新的趋势。但是在大型企业的内部研发场景下，这种新兴的研发方式仍然面临着不理解企业业务知识、内部框架、研发规范等问题。

本次分享中，蚂蚁集团高级算法工程师吴锐将从知识工程的角度出发，围绕智能研发在企业内部落地的一系列真实问题展开分析与探讨。同时也将结合具体的案例，分享我们在该场景的具体方案，包括 GraphRAG、DeepSearch、Wiki 生成等。

演讲推荐二：Coding Agent 在企业大规模落地的实践与挑战

软件研发作为大模型落地最成功的方向之一，从代码自动补全、智能问答到 Agent，正改变当前的研发流程。然而，当我们将 Agent 应用于严肃的、线上生产级、存量代码项目时，面临诸多现实挑战，比如 AI 代码生成的稳定性、知识工程建设以及团队使用门槛等，Agent 在企业大规模落地遇到了阻碍墙。

本次分享中，百度资深架构师颜志杰将介绍百度在推动 Agent 落地过程中的一些实践探索，包括如何推动 Rules 知识工程建设、典型场景的 Agent 框架如何选择、厂内的工具如何集成、以及如何通过运营与培训机制实现了研发团队的广泛赋能等，有成功的经验也有踩过的坑。

演讲推荐三：Al 重塑平安 API 全链路智能化测试生态体系

由于 AI 技术发展迅速，平安集团从传统金融研发流程急需转化到 AI 生产提效的组织变革上来，围绕从需求到编码到测试全流程应用渗透。其中在测试阶段围绕功能用例生成、AI 接口自动化用例生成、AI 智能造数、AI 精准分析四大亮点功能，入库数十万测试用例，大幅提升测试效率。

本次分享中，平安科技高级产品经理吴朝雄将分享金融体系中传统技术管理向 AI 转型演进过程，依托于平安金融背景下 API 治理+DevOps 工具链的底座，在 AI 热潮中构建可演进、可观测、可提效的 API 测试质量智能生态。

演讲推荐四：从辅助到驱动：构建研发智能体的实践与思考

通用 AI 研发助手在复杂项目开发中表现不稳定，普遍存在上下文理解偏差、代码生成幻觉、重复性错误等问题。针对这些业务痛点，汽车之家研发团队构建了场景化专用智能体矩阵，通过深度理解具体业务场景的工作模式和质量要求，实现了高精度的自动化开发流程。

本次分享中，汽车之家客户端架构师杜沛将进行深入分享，团队是如何采用模块化智能体架构，每个专用智能体都针对特定重复性工作深度优化，集成多轮验证机制和领域知识库，有效解决了开发效率低下、代码质量不稳定、团队协作成本高等核心瓶颈。

通过本专题系列内容，从辅助编程与 Coding Agent、智能化测试、需求分析到全流程智能研发体系，听众将系统把握大模型在研发提效的落地路径与方法论，获取可复制的实践框架与案例，提升工程质量与组织生产力。