演讲主题

从指令到 Agent：基于大语言模型构建智能编程助手

在人工智能快速发展的今天，大语言模型正在重塑软件开发的范式。从最初的代码补全工具，到基于 Prompt 的智能助手，再到具备自主规划与执行能力的 Agent，我们正经历着开发模式的革命性转变。本次演讲将深入探讨如何基于大语言模型构建新一代智能编程助手，分享从概念到落地的完整实践经验。 我们将首先剖析当前研发效率的痛点，展示传统开发工具的局限性，以及大语言模型为我们带来的新机遇。接着，我们将详细介绍智能编程助手的技术架构，包括 Agent 的核心设计理念、工程能力构建方法、以及与 IDE 的深度集成实践。通过实际案例的演示，我们将展示智能助手如何在代码理解、生成、优化等场景中提供有效支持。 作为一线实践者，我们也将分享在工程落地过程中积累的经验与教训，包括架构选型、prompt 优化、系统集成等关键决策点的思考。最后，我们将展望智能编程助手的发展方向，探讨如何打造真正的智能研发伙伴。 大纲： 1、智能编程助手的痛点&问题 •研发效率痛点分析 •传统工具的局限性 •大语言模型带来的机遇 2、技术架构与核心能力 •Agent 架构设计 •工程能力构建 •多轮对话与记忆管理 •代码知识图谱与上下文感知 •Prompt 设计与调优 •代码理解与生成 •IDE 系统集成 3、实践效果与案例分享 •典型应用场景展示 •真实案例演示