彭佳汉
阿里Qoder技术专家
聚焦Coding Agent在企业级场景中的效果优化与规模化落地，深度参与智能编程助手在复杂研发流程中的应用升级，参与负责上下文工程、Agent架构构建及SPEC等核心技术方向。曾就职于支付宝，致力于Agent技术在金融场景的落地探索，从0到1推动部门级Agent体系搭建与产品创新，覆盖需求理解、任务拆解以及自动化执行等关键能力。在Agent的架构设计、工具调用、多轮协作、可观测性与工程闭环等方面具备扎实的实战积累。
演讲主题
新一代Agentic Coding平台 Qoder如何推动AI Agent在软件研发中的真实落地
新一代Agentic Coding平台 Qoder如何推动AI Agent在软件研发中的真实落地
随着大语言模型的发展，AI编程工具正从“代码补全”迈向“智能开发”。然而，企业级场景中普遍存在上下文感知弱和业务理解偏差等问题。新一代Agentic Coding 平台Qoder，突破了传统编码助手局限，实现全工程理解与端到端代码生成。通过构建了多层次上下文引擎，深度融合代码仓库与业务逻辑，并通过需求规范化工具提升输入完整性。演讲将重点分享基于大模型的代码全工程理解与代码生成、Agent框架设计理念以及Memory等场景的创新实践，以及在需求理解、Repp Wiki以及Spec等场景的创新应用。同时展望Vibe Coding热潮背后，AI程序员向自主化、协同化以及工程化演进的未来路径。 大纲： 1、软件工程演进与AI Coding工具的崛起 a.软件研发效率痛点分析 b.传统工具的局限性 c.AI Agent如何迈向更智能的编码体验 2、Agentic Coding平台Qoder：技术架构与核心能力 a.Agent整体架构设计 b.Repo Wiki助力代码生成 c.Memory管理优化 d.Prompt设计与调优 e.Quest Mode:Spec Driven Coding Agent f.Codebase检索系统设计与实现 g.代码理解及生成 3、案例分享与展示 a.典型应用场景演示 b.真实案例展示
