85%騰訊程序員使用CodeBuddy，騰訊重新思考工作流程

5月21日，騰訊在騰訊雲AI產業應用峰會上透露，公司已經有85%的程序員使用騰訊雲代碼助手CodeBuddy，該助手使整體編碼時間縮短40%。這一代碼助手今年4月進行過升級，新推出了軟件開發智能體Craft，使AI編程工具的用途從代碼補全向自主開發邁出了一步。

這是近日AI廠商推廣編程智能體或AI代碼助手的案例之一。加入智能體技術後，更多AI代碼工具還在持續面世。近日OpenAI推出了代碼AI智能體Codex，該智能體提供一個輸入框和提問、編碼兩個按鈕，OpenAI CEO奧爾特曼形容“像這樣的工具能讓一個人開發出的軟件數量令人興奮”，谷歌則推出了可優化通用算法的智能體AlphaEvolve 。

AI代碼工具的應用已經讓騰訊開始思考是否需要變更工作流程。騰訊雲副總裁吳運聲告訴記者，AI生成的代碼佔騰訊代碼的比例有明顯提升，他的團隊也在用AI代碼助手。就AI代碼工具使用後是否需要調整工作流程或推動技術人員轉型，吳運聲表示，公司正在探討這個話題，“（AI代碼助手）對個人而言提效很明顯，但這個變化發生後，最終還是要達到組織提效的目標，組織上需不需要因爲個人提效或開發模式變化而做一些配套工作，我們確實在思考。”

一般而言，智能體能力基於大模型，但相比大模型的一問一答的形式，智能體可更主動地執行任務和解決問題。不僅AI代碼工具在加入智能體能力，大模型廠商也在推動智能體技術在更多領域應用。5月21日，騰訊雲將大模型知識引擎升級爲智能體開發平臺，基於RAG（搜索增強）技術，該平臺針對企業非結構化知識可以自動生成問答等，供企業建造專屬智能體。

在此之前，智譜智能體AutoGLM沉思於今年3月發佈，該智能體可一邊推理、一邊搜索，該智能體曾註冊小紅書賬號，發現14天內收穫了5000名粉絲。5月，京東則推出JoyAgent智能體2.0，京東雲相關負責人稱，JoyAgent2.0正在幫助企業生成專業數字員工，JoyCode智能編碼助手的代碼採納率超40%。

就智能體技術的現狀，吳運聲告訴記者，智能體技術還在發展，複雜任務自規劃很多時候還不能很好地完成，目前智能體開發並沒有涇渭分明的路線，底層則會用到各種模型。另有智能體開發者告訴記者，智能體技術還在發展中，預計在數十步較複雜的工具調用中，今年能做到90%的準確率，基本達到可商用狀態。

除了開發智能體技術，大模型廠商也通過推出新的模型參與競爭。騰訊近期推出大模型產品的頻次加快了。5月21日，騰訊一口氣放出幾個大模型產品預告，包括混元3D場景模型，以及即將開源的企業級混合推理模型、多模態基礎模型。不少模型包含多種參數版本。例如，計劃開源的企業級混合推理模型面向AI工作站的版本參數在7B~14B（B爲10億）之間，面向AI服務器的模型有激活參數量13B的Dense(稠密模型）版本和MoE（專家模型）32B參數版本。將開源的端側混合推理模型參數在0.5B~4B之間。

提供更多版本而不是隻比拼單一模型參數量和性能，背後既有應用場景的需求差異，也有分配算力的考慮。在今年5月的業績交流會上，騰訊高管稱，隨着用戶推理需求增長，推理token(詞元）的需求比之前預計的更多，AI需求已超過GPU資源（能提供的算力），公司在推理效率上還能做很多優化，也能定製不同大小的模型以便節省GPU資源使用。