内容简介:
随着 AI Coding 从代码补全、对话式编程走向具备自主规划、工具调用和复杂任务执行能力的 Coding Agent,软件研发正在从“人使用 AI 编写代码”向“人和 Agent 协同完成软件工程任务”演进。
然而,模型能力的提升并不意味着研发效率可以自动规模化。个人开发者的效率提升,未必能够转化为团队交付效率;Agent 能够生成代码,也不代表它能够理解复杂业务、遵循企业研发规范并持续稳定地交付高质量软件。
本次分享结合百度 Comate 的产品演进与企业级 AI Coding 实践,围绕 Agentic Engineering 与 Harness Engineering,探讨如何通过上下文工程、组织知识资产、可复用 Skills、工具生态集成、Spec 驱动研发流程和自动化验证机制,将大模型的生成能力转化为可复用、可度量、可持续演进的组织级研发能力。
演讲提纲:
1. 为什么 AI Coding 提效了,组织交付却未必提效?
2.从 Coding Agent 到 Harness Engineering
3.Comate 实践——从代码助手到企业级智能研发平台
4. Workspace 与组织级知识工程——让经验持续流动
听众收益:
对研发工程师与技术专家
理解 Coding Agent、Harness、Skills、MCP、上下文工程和自动化验证之间的关系,掌握从个人使用 AI 到构建可复用研发工作流的思路。
对研发负责人和架构师
识别组织提效的关键瓶颈,学习如何建设团队知识资产、标准化 Agent 工作流、优化人机职责分工,并将 AI 效果纳入端到端交付度量。
Baidu Comate 架构师,百度云端开发平台(iCoding)技术负责人,百度一级专利发明人,名下已获授权国内外发明专利10余个,国家重点研发计划『基于人机结对编程与协同进化的智能敏捷开发云平台』技术骨干。