我的研发实践:高准确率 AICoding 工作流设计

10/27/2025, 9:22:00 AM

📌 一句话摘要

文章详细介绍了大淘宝技术团队如何设计高准确率 AICoding 工作流,通过聚焦高频非业务场景,结合 MCP、A2A、AG-UI 协议,实现研发效能提升。

📝 详细摘要

本文深入探讨了在企业级复杂场景下,如何通过 AI 技术显著提升研发效能,同时确保代码质量。作者以“氛围编程”概念切入,指出 AI 生成代码虽能提高效率,但在质量保障方面仍存挑战。基于此,团队聚焦于 AB 实验下线、Switch 开关治理等高频、重复且熟悉的非业务需求场景,设计了一套高准确率的 AICoding 工作流。该工作流融合了 MCP(Agent 与工具通信)、A2A(Agent 间协作)和 AG-UI(Agent 与用户交互)三大协议,构建了基于 Single-Agent 架构的智能生码系统。通过精细化提示词工程、动态上下文注入和标准化工作流编排,实现了任务的自动化生成与发布。文章还对 Claude 4 和 Qwen3-Coder 等主流大模型进行了能力调研,并阐述了 Agent 的决策逻辑与框架选择。最终目标是在保证 90%以上正确率的前提下,解放研发人力,使其聚焦于高价值创新。文章强调,选择细分、可控的场景,结合业务深度知识,沉淀可复用的工作流模板,是实现安全、高效、可推广 AI 研发提效的关键路径。

💡 主要观点

  1. 战略性选择 AI 应用场景是实现高准确率和实用价值的关键 通过聚焦高频、重复且熟悉的非业务需求(如 AB 实验下线),结合业务深度知识,能有效提升 AI 生码的准确率至 90%以上,避免陷入“浅水区”或“深水区”的困境。
  2. 构建完整协议生态是 AI Agent 系统高效协作与用户交互的基础 文章提出的 MCP、A2A、AG-UI 协议组合,分别解决了 Agent 与工具、Agent 与 Agent、Agent 与用户之间的通信与协作问题,形成了端到端的 AI 研发效能生态。
  3. 标准化工作流和精细化提示词工程是确保 AI 编码质量的核心 通过沉淀可复用的工作流模板,并结合动态上下文注入和领域知识进行提示词工程,能够将复杂任务拆解,确保 AI 生成代码的质量和可发布性。

💬 文章金句

📊 文章信息

AI 评分:93
精选文章:
来源:大淘宝技术
作者:大淘宝技术
分类:人工智能
语言:中文
阅读时间:102 分钟
字数:25400
标签: AICoding, 研发效能, AI Agent, LLM, 工作流自动化
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