随着人工智能技术的飞速发展，大模型作为AI领域的前沿成果，已经开始在软件研发领域发挥重要作用，实现人机协同进化。这种进化不仅提升了研发效率和质量，而且正在逐渐改变传统的研发范式，使得智能体能够与工程师协作完成研发任务。
在软件研发领域，大模型的应用范围广泛，从需求分析、设计、编码、测试到部署和发布，大模型能够辅助或部分替代人工执行多种任务。例如，AI智能编码助手的出现，能够实现编码加速、智能体重构研发范式、实时推荐代码、指令唤起、任务委托等，大大减轻了工程师的负担，并提高了研发流程的自动化水平。
大模型的应用阶段可以细分为几个层次，包括L0级的无辅助阶段、L1级的编码加速器阶段、L2级的研发助理阶段、L3级的智能体组合阶段以及L4级的自然语言编程阶段。这些层次不仅代表了大模型在软件研发中赋能程度的增加，也意味着工程师的角色从单纯的编码者转变为更多的管理和决策者。
工程师与智能体的协同开发是人机协同进化的核心。智能体通过代码上下文和依赖分析、实时续写补全、专家智能体代理完成任务等方式，使得整个研发流程更为高效。这种协同开发模式不仅涉及到具体的代码编写，还涵盖了设计、调试、测试等多阶段，并且逐步实现了从单点任务到业务需求、从特定场景到通用场景、从人为主导到AI主导的转变。
此外，研发数字员工的概念应运而生，它基于大模型的能力，通过思考和记忆，执行工具和行动思考，使得研发流程更加智能化。这些数字员工能够在DevOps平台、办公平台等多个环境下联动，通过异步委托与授权，实现业务系统的感知与任务执行。它们能够帮助工程师完成代码修复、编译、提交、审核等任务，并且能够尊重工程师的原有研发习惯，实现结果汇报。
在具体的工作场景中，大模型的应用包括智能对话式文档设计、代码续写、编译执行、单测生成、构建排障助理等，让研发过程中的各类问题能够得到快速有效的解决。通过这些工具，工程师能够更聚焦于创新和决策工作，而将一些重复性高的工作交给智能体来完成。
大模型还促进了人机交互模式的变革，使得研发数字员工可以参与到研发的各个阶段，从设计到部署&发布，实现了从用户需求到交付上线的全流程智能化。这些智能体不仅能够处理通用研发任务，也能够在特定的业务场景中发挥作用，例如业务规范、API文档、Debug、CR、UI测试、评测等。
为了更好地整合这些智能体到研发流程中，通常需要一个集成的平台，这样的平台能够支持数字员工的管理和任务分配，提供灵活的工作流编排和记忆学习能力，以及实现私域知识配置和自定义提示词。这样的平台不仅能够提高工程师的工作效率，还能帮助企业更好地管理研发资源，实现智能决策和执行闭环。
大模型在软件研发中的应用不仅仅是单一任务的自动化，更是一种全方位的协同进化，它正在推动研发工程师与AI智能体之间的合作关系，让软件研发变得更加智能化、高效化和人性化。
