在软件开发日趋繁多的今天，AI 编程助手（AI Coding Agent）正成为提升效率的关键。然而，面对市场上众多的 AI Agent，我们该如何判断其真实能力？又如何将其真正融入开发流程，实现效率的飞跃？

8月6日19:30，CloudWeGo第三期直播将为您揭开谜底！我们特邀字节跳动研发工程师、字节跳动高级研究员 彭超，字节跳动研发工程师、ABCoder 项目负责人 高文举，以及字节跳动开源委员会开源布道师 姜宁，与主持人 王启隆 (CSDN资深编辑) 一起，深入探讨 AI Coding Agent 的前沿应用。

AI Coding Agent 能力如何评判？——SWE-bench

市面上 AI 编程助手繁多，但其能力良莠不齐。本次直播将首先带您了解 SWE-bench，这是一个衡量 AI 编程助手解决真实世界 GitHub 问题能力的权威基准。它为我们提供了一个客观的标尺，来评估这些智能助手解决问题的实际能力。

Trae Agent：高性能智能体背后的实现机制 在 SWE-bench 的验证排行榜上，Trae Agent 取得了领先地位。
 

这并非偶然，其优异性能源于独特的设计机制：

• 智能Bug复现（AEGIS）：Trae Agent 能够根据Issue描述自动生成可复现Bug的代码，极大简化了Bug定位的复杂性。

• “生成-过滤-投票”机制：Selector Agent功能通过多阶段的生成、过滤和智能投票机制，从多个AI生成的候选补丁中筛选出高质量的最终修复方案。

• 可扩展运行环境（Repo2Run）：它能自动化构建代码仓库的可执行环境，确保代码能在稳定、可控的环境中运行和测试，这是Bug复现和修复的基础。

彭超将结合Trae Agent的架构，深入讲解这些机制如何协同工作，让大语言模型在软件开发流程中发挥自动化优势。

ABCoder：深度代码理解与文档生成

理解复杂代码是开发者的日常挑战。ABCoder 则通过语法分析生成通用的代码上下文的方式来解决这一痛点：

• 代码深度理解：通过 ABCoder 源码分析 API 实现 DeepWiki 功能，ABCoder 能够实现对代码的深度理解，并自动生成高质量文档。

• 完善的 MCP 服务：基于RepoTalk对代码仓库的深度理解能力，ABCoder的MCP工具能将沉淀的代码知识无缝提供给AI Agent，实现原生、编程亲和的结构化知识检索，区别于单纯的文件检索。

高文举将分享ABCoder的实现细节，并展示其在代码深度理解方面的强大能力。

强强联合：Trae Agent与ABCoder的效率倍增

想象一下，当一个能够自动化Bug修复和环境构建的强大 Agent（Trae Agent），与一个能深度理解代码并自动生成文档的智能助手（ABCoder）结合时，会迸发出怎样的火花？本次直播将深入探讨两大工具的联动潜力，如何共同为开发者带来软件开发效率的倍增。

现场演示与互动答疑

除了深度分享，我们还将带来精彩的现场演示：

• ABCoder 在代码深度理解层面的直观演示。

• Trae Agent 在 Bug 修复方面的实际操作，我们将选择一个CloudWeGo的真实Issue进行案例演示。

• 探讨如何通过 Agent 技术，让 ABCoder 发挥更大作用。

最后，预留20分钟 Q&A 环节，专家嘉宾将解答您的疑问。
 

别再让繁琐的工作阻碍您的创造力！

立即进入直播群聊，与嘉宾们讨论互动，一起让 AI Agent 替你打工，把效率拉满！
 

📅 8月6日19:30，我们不见不散！