2026-05-30 0
快手技术团队在第九届AI+研发数字峰会上展示了AI驱动研发效能提升的创新实践，从研发范式升级到智能测试体系建设，全面呈现了万人规模组织中的系统化落地经验。
当前大模型技术正深度重构软件研发流程，AI对工程效能的影响已从工具辅助扩展到组织协同层面。如何实现AI能力从个人提效到组织升级的跨越，成为企业研发数字化转型的关键命题。本次专场由快手技术专家团队从三个维度展开深度解析：
一、《快手主站千人级团队AI DevOps研发范式升级实践》
李思系统阐述了快手主站研发范式的三级演进路径。通过L1-Copilot到L3-Agentic的阶梯式升级，采用"双轨并行"策略：主航道推进规模化落地，快速路实现高价值场景突破。重点介绍了信息架构重组、流程解耦等实践，有效解决了个人与组织效率不匹配的难题。目前L2已成为主流范式，部分L3场景交付效率实现非线性提升。
二、《从Copilot到Agent：开发提效与范式跃迁》
周鸿轩剖析了AI Coding从代码补全到团队协作的演进历程。通过构建稳定的工程环境、可持续任务状态和完整上下文，使Coding Agent能真正承担复杂研发任务。分享强调需要重构人机协作关系，将Agent纳入工作对象体系，为组织级提效创造更大空间。
三、《智能UI用例生成与执行》
苗星详细介绍了智能测试系统的四阶段演进：从Prompt工程验证到Multi-Agent协作，再到知识工程增强和自进化。目前AI生成率超70%，累计生成用例120万条。在测试执行环节，通过AI-Friendly用例设计、三层执行引擎等创新，持续提升测试自动化与智能化水平。
本次专场系统呈现了AI在大规模研发组织中的实践路径，从单点提效到体系化升级的完整方法论。快手将持续探索AI-Native研发范式，推动AI与研发全链路的深度融合，为行业提供可复制的创新经验。
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