在大模型赋能下，研发过程正在发生一场深刻变革，大模型的理解、生成、逻辑、记忆能力同软件研发领域相结合，让软件开发更高效、更安全。 百度在智能编码领域已经探索了两年，智能编码提效工具文心快码已在公司内部被数万名工程师使用，智能研发提效显著。 基于大模型的 AI 编程已经成为提高软件开发效率和质量的关键生产工具，各行各业都在积极探索构建智能化研发管理体系，加速企业数智化升级。然而，企业在大 模型真正落地应用中，面临数据泄露与代码安全风险、算力资源有限、研发效能难以量化评估等挑战，特别是通用大模型因基于开源数据训练，缺乏企业特有的领 域知识，导致生成的代码难以符合企业的业务逻辑和编码规范，很大程度上限制了 AI 在企业研发中的深入应用。
幻影视界 今天分享的是人工智能AI行业研究报告： 【2024年AI代码平台及产品发展简报 】 。
研究报告内容摘 要 如下
AI+范式下对于高质量的数据需求
AI代码平台及产品在研发过程中离不开针对代码底层数据作为支撑，在产品应用过程中更是离不开企业代码库的「上下文」数据支撑，因此，对 于数据治理耗费的精力不容忽视，数据质量可保证最终产出的代码质量达到预期水平。同时也是未来 AI代码开发平台作为定制化解决方案不可忽 视的关键因素。
大模型技术发展下的工程化建设
AI Agent代码平台更具灵活性和复杂性，结合现有技术，能够构建复杂的AI驱动应用
AI Agent平台与低/无代码平台各有优势，许多平台开始 融合 这几种技术功能， 充分利用对方优势进行互补 ，以提供更全面和强大的解决方案， 争取未来低门槛编程市场份额。
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