专题演讲嘉宾：车婷婷

大模型能力不断提升，AI 应用已经从基于大模型实现思考的延伸，进化到行动的代理阶段。在 AI for 软件工程方向，行业在积极探索 AI 重构软件研发流程，并尝试在研发工作流中引入数字员工，他们基于「聪明的大脑」并配备「高效的手脚」，与研发工程师高效协同，完成不同研发场景的复杂任务，促进研发流程的主观可感质变，助力软件研发领域的人机协同进化，深化研发智能提效。

本次演讲将从 AI 重构软件研发流程的关键场景出发（文档设计、智能编码、编译构建、单元测试、API 和 UI 测试、生成式 AI 数据构建、AI 应用评估等），并结合百度业务实践，阐述如何将大模型能力深度融入软件研发核心场景，如何促进研发协作范式的转换和研发工作流重塑，如何通过研发数字员工增加研发可感有效产出，实现研发生产力和生产效率的双提升。

演讲提纲

1. 背景和趋势
   • AI 重构研发工作流程：传统研发流程 VS AI 研发工作流
   • 人机协同研发范式：研发工作流引入数字员工
2. 研发数字员工产品设计思路
   • 研发数字员工产品特点
   • 研发数字员工与工程师的交互模式
   • 研发数字员工能力建设：Agentic模式、联通DevOps研发和办公工具、账号和权限控制
3. 企业研发数字员工基建与应用
   • 如何打造数字员工通用研发基建
   • 如何促进研发数字员工“人才市场”繁荣，推进企业落地人机协同研发新范式
4. 百度实践案例分析
   • 通用研发数字员工方案概述：满足不同场景的研发工作流程
   • 工程师可感有效产出增加及业务增益：研发提效/研发生产力提升
5. 总结与展望
   • 更多研发场景落地
   • 从研发数字员工到研发数字团队

技术实践痛点

• 软件研发复杂场景问题难以端到端解决
• 软件研发团队和工程师需要适应并良好应用这种新的人机协作模式

听众收益

• 了解大模型在研发典型场景中的应用经验
• 如何推动人机协同落地，促使研发团队适应和演进的实践经验
• 百度智能研发实践案例，开拓新思路，用新方法提升软件研发效率
• 了解智能研发领域的相关挑战和未来展望