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重塑流水线:基于 Agent 的全自动研发链路设计 从“补全插件”到“自主智能体” 传统的 AI 辅助开发(如 Copilot)本质上是“高级自动完成”,它依赖人类手把手地引导。而 AI-Native 2.0 的核心在于引入 AI Agent。Agent 与插件的区别在于其具备自主性、记忆力和工具调用能力。它不再等待你写代码,而是根据一个任务目标,自主查阅文档、编写代码、运行测试并修复 Bug。 一、 核心架构:研发 Agent 的“大脑”与“肢体” 要构建全自动链路,Agent 必须具备以下四个核心组件: 规划(Planning): 将复杂的 Jira 需求拆解为可执行的子任务(如:修改接口、更新数据库、同步文档)。 记忆(Memory): 能够“记住”项目的历史架构决策、技术栈偏好及之前的讨论记录(通过 RAG 向量数据库实现)。 工具集(Tool Use): 能够自主调用 GitLab API、运行 Shell 脚本、查询 Jira 状态或调用搜索引擎查找报错原因。 反思(Reflection): 在测试失败时,能够自我检查逻辑并进行循环修正。 二、 全链路自动化场景深度解析 1. 需求智能体(Product Agent):消除“需求模糊” 动作: 当 Jira 产生新任务时,Agent 自动扫描关联的 Confluence 文档和历史代码。 产出: 自动生成 BDD(行为驱动开发)用例,并询问 Product Owner(PO):“基于现有架构,该需求会导致 XX 模块冲突,是否确认修改?” 价值: 在代码编写前拦截 40% 的逻辑冲突。 2. 编码智能体(Coding Agent):实现“意图即代码” 动作: 开发者在聊天窗口输入:“参考现有的 User 模块模式,为 Organization 增加一个权限校验接口”。 产出: Agent 不仅生成一段代码,而是发起一个包含: src/ 逻辑实现。 tests/ 自动化单元测试。 docs/ API Swagger 文档更新。 价值: 开发者从“打字员”转变为“PR 审核员(Reviewer)”。 3. 质量智能体(Quality Agent):自主闭环测试 动作: 当代码提交后,Agent 自动分析变更点(Diff),并动态生成针对性的集成测试场景。 #Gitmeai #Agent #流水线 #AINative #BDD
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