今天分享的是：黄非-大模型驱动的智能软件开发

报告共计：44页

本文围绕大模型驱动的智能软件开发展开，由阿里巴巴黄非在2024AI+研发数字峰会发表演讲，详细阐述大模型在软件开发领域的应用范式、全流程软件开发中的作用、代码助手面临的技术挑战与解决方案，以及从代码助手到软件开发智能体的发展，还对未来进行了展望。

1. 大模型应用范式：包括领域增强，通过领域继续训练和微调将通用大模型转变为行业大模型；检索增强，利用实时性和本地知识库搜索减少大模型幻觉；多模态，实现对多种模态信息的处理；个性化，赋予模型情感和偏好；大小模型协同，有机结合大模型与业务系统；智能体，通过多智能体自组织实现复杂业务逻辑。

2. AI驱动的全流程软件开发：编程是高频的AI应用场景，大模型可提升软件研发效率。其影响体现在替代编程事务性工作、改变知识传递模式。软件开发流程分为辅助完成任务、自主完成任务、协同处理复杂任务三个阶段，代码大模型产品也经历了辅助生成、任务自主处理等演进阶段。

3. 代码助手的技术挑战和解决方案：代码助手核心技术难点包括生成准确度、推理性能、数据个性化和代码安全。通过持续训练提升基础模型能力、分级缓存和丰富模型组合提高推理性能、企业级检索增强实现数据个性化、全链路安全防护保障代码安全，通义灵码显著提升了开发者工作效率。

4. 从代码助手到软件开发智能体：代码智能体从简单编码辅助向复杂代码生成发展，多Agent架构逐渐兴起。以SWE-bench评估，AI解决编程问题能力在提升，灵码Agent取得SWE-bench-Lite最优成绩，但也面临依赖GPT4、长上下文和模型优化等难点。

5. 总结与展望：未来智能软件研发工具链将集成多种功能，实现人机协同。人工智能与软件工程融合发展，涵盖代码生成、测试分析等多个方面，代码智能应用领域也将更加广阔，AI程序员有望承担更多研发任务。

以下为报告节选内容

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