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大模型为软件工程带来新机遇:8个头部企业典型案例

作者:沙丘社区香料间2025年1月14日
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数字化转型IT与云服务大数据人工智能AIGC大模型

作者|沙丘智库研究团队

来源|沙丘社区(www.shaqiu.cn)

随着人工智能技术的飞速发展,大模型正在成为推动软件工程进步的重要力量。

大模型驱动的软件工程将经历三个阶段的发展:

第一阶段,大模型作为助手辅助人完成任务;

第二阶段,将某些任务拆分出来由大模型独立完成,大模型以单Agent的方式与人配合;

第三阶段,大模型以Multi-Agents的方式进行协同,与人协同共生,人的作用更多是提出需求、验证结果,大量的开发、验证、测试、与业务系统的交流等工作由Agent深度参与。

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当前,大模型驱动的软件工程正处于第一阶段(即Copilot阶段),开发人员正在使用编码助手、测试助手等工具作为Copilot辅助执行开发测试任务。随着AI Agent能力的不断提高,预计在不久之后,开发人员将能够把更多简单重复的任务交由AI Agent自主完成。

沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展,旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。通过研究招商证券、微众银行、中国工商银行、美的集团、字节跳动、优酷、华为、国泰君安等8家企业在软件工程领域的大模型应用探索,旨在为其他企业提供参考。(完整案例可前往“沙丘智库”查阅)

案例1:招商证券AI编码助手实践

招商证券引入AI编码助手,私有化部署以满足安全合规要求,构建领域知识库辅助代码生成,利用技术对话模型解决信息获取和问答问题,并在端侧部署代码仓库向量化和RAG检索以保持业务系统间的权限隔离。

AI编码助手成功提升了开发效率,并通过精细化运营和体验优化,提升了用户参与度和开发满意度。

完整内容:招商证券AI编码助手实践

▎案例2:微众银行AI辅助研发流程提效实践

微众银行面临业务规模扩大带来的复杂性挑战,传统研发流程效率低下。为提升效率,微众银行探索AI辅助编码和Multi-Agents研发流程优化,通过自研IDE插件和优化Agent实践,实现流程自动化,提高研发效率。

完整内容:微众银行AI辅助研发流程提效实践

▎案例3:中国工商银行智能研发助手实践

结合业界大模型技术的发展,工商银行推出新版智能研发助手,包括代码补全、代码解释、代码注释生成、代码异常检测、单元测试以及研发问答等各项功能。

同时,为更好地支撑智能研发各项能力建设,工商银行推动RAG平台、测评平台、微调训练平台等智能研发配套体系平台建设,实现更为适配不同业务研发领域的定制化能力,全方位增强智能研发助手辅助能力,提升软件研发整体质效。

完整内容:中国工商银行智能研发助手实践

▎案例4:美的研发效能智能体Midea Workspace

美的集团开发了一款全场景AI辅助的研发效能智能体Midea Workspace,旨在提升软件研发效率。Midea Workspace内置多个智能Agent,覆盖从需求分析到代码编写、用例编写、发布上线、效能分析等各个环节。

通过AI技术,Midea Workspace辅助完成需求分析、架构设计、项目管理、代码生产、测试用例生成以及产品发布上线等一系列任务。

案例选自:沙丘智库《大模型应用跟踪月报(2024年10月)》

▎案例5:字节跳动全流程质量保障智能化实践

字节跳动通过大模型技术在质量保障领域实现了全流程智能化的突破,通过智能化分级、测试分析和资金安全领域风险识别等大模型实践,显著提升了测试效率和质量,减少了人工干预,为质量保障领域带来了革命性的改进。

完整内容:字节跳动全流程质量保障智能化实践

▎案例6:优酷基于大模型的测试用例生成实践

优酷从测试用例生成场景切入,探索大模型在质量保障工作中的应用。通过向量化、图谱存储、混合检索方案等技术,以及模型的预训练、微调和强化学习,优酷实现了与原有工作流程的无缝衔接,提升了测试用例生成的效率和质量。

完整内容:优酷基于大模型的测试用例生成实践

▎案例7:华为基于LLM的测试自动化代码生成实践

华为选择大模型辅助测试自动化代码生成作为大模型在智能测试领域应用的突破点,首先使用SFT调优方案,落地场景为老特性防护网补齐,但存在时间间隔导致无法写新特性;然后,使用RAG方案实现分钟级新特性编写;再次,进一步实现无需写样例脚本,直接通过AW生成。从整个方案迭代方向看,AI自动生成的比例越来越大。

截止2024年6月底,大模型辅助测试自动化代码生成的应用人数为近3k人,覆盖60+产品,测试自动化生成的代码量40+万行。

完整内容:华为基于LLM的测试自动化代码生成实践

▎案例8:国泰君安AI代码助手实践

国泰君安聚焦于AI代码助手的开发,旨在提升智能研发效率并解决IT部门面临的多重挑战。AI代码助手涵盖开发机器人、运维机器人和架构机器人,实现了从用户意图识别到提供精确服务的全链路智能化。国泰君安的AI代码助手不仅提高了工作效率,减少了人为错误,还促进了跨团队协作,为证券行业的AI应用提供了新的思路。

案例选自:沙丘智库《大模型应用跟踪月报(2024年12月)》

更多研究:(可前往“沙丘智库”查阅)

2024中国人工智能编码助手市场指南

2024中国AI驱动的智能测试工具市场指南

民生银行基于大模型的智慧研发体系建设实践

字节跳动基于大模型的单元测试用例自动生成实践

华农保险大模型赋能研发提效实践

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*更多生成式AI研究可前往“沙丘智库”小程序查阅

*有任何需求可咨询客服微信:zimu738

沙丘社区官方账号。

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