构建一个研发助手Agent：提升开发效率的实践

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个文档助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个研发助手Agent。这个项目源于我们团队的真实需求 - 提升研发效率,降低开发成本。

从开发痛点说起

记得和研发团队讨论时的场景：

小张：每天要写很多重复的代码,很浪费时间
小李：是啊,而且经常要查API文档,切换上下文很烦
我：主要是哪些开发场景？
小张：CRUD、单元测试、接口对接这些
我：这些场景很适合用AI Agent来协助

经过需求分析,我们确定了几个核心功能：

1. 代码生成
2. 测试辅助
3. API集成
4. 性能优化

技术方案设计

首先是整体架构：

from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class DevelopTask(Enum):
    CODE = "code"
    TEST = "test"
    API = "api"
    OPTIMIZE = "optimize"

class DevelopContext(BaseModel):
    task_type: DevelopTask
    language: str
    framework: str
    requirements: Dict[str, Any]
    code_context: Optional[str]

class DevelopAssistant:
    def __init__(
        self,
        config: Dict[str, Any]
    ):
        # 1. 初始化代码模型
        self.code_model = CodeLLM(
            model="codellama-34b",
            temperature=0.2,
            context_length=8000
        )

        # 2. 初始化工具集
        self.tools = {
            "generator": CodeGenerator(),
            "tester": TestHelper(),
            "api": APIIntegrator(),
            "optimizer": CodeOptimizer()
        }

        # 3. 初始化知识库
        self.knowledge_base = VectorStore(
            embeddings=CodeEmbeddings(),
            collection="dev_knowledge"
        )

    async def process_task(
        self,
        context: DevelopContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 理解需求
        requirements = await self._understand_requirements(
            context
        )

        # 2. 准备上下文
        dev_context = await self._prepare_context(
            context,
            requirements
        )

        # 3. 生成方案
        plan = await self._generate_plan(
            requirements,
            dev_context
        )

        # 4. 执行任务
        result = await self._execute_task(
            plan,
            context
        )

        return result

    async def _understand_requirements(
        self,
        context: DevelopContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析任务类型
        task_analysis = await self._analyze_task(
            context.task_type,
            context.requirements
        )