Case2｜当代码遇上大模型：智能编程助手的架构设计与工程实践
段潇涵
嘉宾介绍
段潇涵，字节跳动豆包 MarsCode/Trae IDE 架构师，致力于大语言模型在研发工程领域的落地实践，构建基于大语言模型的 AI 编码助手；同时致力于推进 IDE 云端化进程，与研发基础设施平台融合，为开发者提供一站式的智能研发体验。
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。在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动豆包 MarsCode / Trae IDE 架构师段潇涵做了专题演讲“从指令到 Agent：基于大语言模型构建智能编程助手”，他深入介绍了如何基于大语言模型构建新一代智能编程助手，分享了从概念到落地的完整实践经验。
内容亮点
在 Agent 技术架构方面，不同于传统的 prompt 模板方案，将开发需求分解为具体步骤，并在执行过程中进行自我反思和修正
在上下文感知方面，构建代码知识图谱，实时构建代码的结构和依赖关系等，解决了大语言模型处理大型代码库时的上下文限制问题
以下是演讲实录（经编辑）。
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。
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1. 大语言模型正在重塑软件开发范式，从代码补全工具到智能编程助手，经历了革命性转变。 2. 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。 3. 代码智能的发展从简单补全到与人协同交互，能够理解复杂场景，提供全流程支持。 4. 大语言模型的应用可以提升研发效率、降低记忆负担，以及跨越知识鸿沟。 5. Agent技术架构分为用户界面、Agent核心功能和基础能力，通过构建Agent架构体系将大语言模型的能力与IDE结合，提升开发效率和智能化水平。
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