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淘宝推荐信息流业务,常年被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰,需求上线周期动辄一周。WaterFlow——一套 AI 驱动的端到端开发新实践,让部分需求两天内上线,甚至产品经理也能“自产自销”需求。短短数月,已落地 30+ 需求、自动生成 5.4 万行代码,大幅提升研发效率。接下来,我们将揭秘它是如何落地并改变协作模式的。
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借助Aone Copilot Agent,通过标准化Prompt指导AI生成单元测试代码,实现50%代码采纳率,显著提升测试效率与质量,推动团队智能化研发转型。
推荐系统作为互联网时代连接用户与信息的核心技术,正在经历从传统协同过滤向多模态智能推荐的重要变革。随着深度学习技术的快速发展,特别是大语言模型和多模态预训练技术的成熟,推荐系统开始从单纯依赖用户行为ID特征转向充分利用商品图像、文本描述等丰富内容信息的新范式。
本文介绍了一种基于LLM的“自我编程”Agent系统,通过代码驱动实现复杂逻辑。该Agent以Python为执行引擎,结合Py4j实现Java与Python交互,支持多工具调用、记忆分层与上下文工程,具备感知、认知、表达、自我评估等能力模块,目标是打造可进化的“1.5线”智能助手。
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