第1章

AGI與軟件工程融合演進(jìn)"AGI解放的不僅是生產(chǎn)力，更是創(chuàng)造者的時(shí)間與心智空間。未來，我們將從代碼實(shí)現(xiàn)者進(jìn)化為AI協(xié)作架構(gòu)師?！薄?/p>

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邁向AGI

時(shí)代學(xué)習(xí)目標(biāo)理解概念：掌握AGI定義及其與傳統(tǒng)Al的本質(zhì)區(qū)別。洞察職業(yè)：分析AGI時(shí)代軟件工程師的能力模型變化。掌握技能：熟悉Prompt驅(qū)動(dòng)編程，提升開發(fā)效率。崗位變革：需求向大模型、智能體開發(fā)傾斜技能升級：需掌握微調(diào)、跨領(lǐng)域知識(shí)、行業(yè)落地效率提升：從檢索驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向提示詞驅(qū)動(dòng)編程自動(dòng)化任務(wù)分配與進(jìn)度管理智能溝通與跨職能協(xié)同數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持定義：具備類人智能的通用人工智能特征：自主學(xué)習(xí)、跨領(lǐng)域推理、自我改進(jìn)知識(shí)圖譜：對比傳統(tǒng)AI:更廣能力、更強(qiáng)適應(yīng)性AGI與軟件工程融合演進(jìn)AGI對軟件工程的影響AGI驅(qū)動(dòng)的協(xié)作創(chuàng)新AGI核心技術(shù)目錄

CONTENTS軟件工程崗位重塑AGI技術(shù)演進(jìn)與特征挑戰(zhàn)與總結(jié)開發(fā)模式與效率躍遷13AGI

技術(shù)演進(jìn)與特征1

什么是AGI?定義：通用人工智能(AGI)是一種具備類似人類智能水平的系統(tǒng)，能理解、學(xué)習(xí)并應(yīng)用知識(shí)解決

各種復(fù)雜任務(wù)。五大核心特征：自主的學(xué)習(xí)：擺脫大量人工標(biāo)注，通過經(jīng)驗(yàn)自我優(yōu)化?？珙I(lǐng)域能力：知識(shí)遷移，從“寫代碼”到“寫文檔”通吃。。推理與理解：處理模糊信息，進(jìn)行邏輯推演。自我的改進(jìn)：識(shí)別不足，主動(dòng)尋找優(yōu)化方法。情感與社交：理解意圖，進(jìn)行自然流暢的人機(jī)交互。技術(shù)演進(jìn)：2020ChatGPT/GPT-4

等模

型展現(xiàn)出跨領(lǐng)域的理解

與推理能力，從“數(shù)據(jù)

擬合”轉(zhuǎn)向“認(rèn)知智能”,初

現(xiàn)AGI雛形。2010神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興，在圖

像識(shí)別(ImageNet)

與自然語言處理領(lǐng)域

取得突破，但仍局限

于特定任務(wù)。1950艾倫·

圖靈提出“圖靈

測試”,為機(jī)器智能

確立了判定標(biāo)準(zhǔn)，標(biāo)志著人工智能學(xué)

科的誕生。維度傳統(tǒng)AI(Weak

Al)通用人工智能(AGI)能力范圍窄域：針對特定任務(wù)優(yōu)化(如圖像分

類

)廣域：處理廣泛任務(wù)，跨學(xué)科知識(shí)遷移學(xué)習(xí)方式被動(dòng)：依賴大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練主動(dòng)：預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)，利用Agent自主拓展

知識(shí)庫適應(yīng)性弱：換一個(gè)新任務(wù)通常需要重新訓(xùn)練強(qiáng)：在新環(huán)境/新任務(wù)中迅速適應(yīng)(Zero-

shot)智能水平規(guī)則/統(tǒng)計(jì)：只能處理預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的問

題推理/創(chuàng)造：接近人類，具備創(chuàng)造性思維與邏輯推理AGI

的出現(xiàn)打破了軟件工程漸進(jìn)式發(fā)展的軌跡，帶來了顛覆性的“認(rèn)知智能”革命

AGI與傳統(tǒng)AI的區(qū)別軟件工程崗位重塑2

軟件工程崗位的現(xiàn)狀與沖擊崗位需求變化：從“棧專家”到“全棧協(xié)同者”AGI時(shí)代開發(fā)者：AI協(xié)作架構(gòu)師精通Prompt工程與模型微調(diào)定義需求、審查代碼、把控質(zhì)量價(jià)值體現(xiàn)在系統(tǒng)思維與跨學(xué)科溝通傳統(tǒng)開發(fā)者：代碼生產(chǎn)者精通特定框架(React,Spring)

職責(zé)是手寫高質(zhì)量代碼價(jià)值體現(xiàn)在編碼速度與深度

軟件工程崗位的現(xiàn)狀與沖擊新興能力模型：雙輪驅(qū)動(dòng)AG

時(shí)代工程師需“技術(shù)深度”與“業(yè)務(wù)高度”并重，由四項(xiàng)新技能驅(qū)動(dòng)。RAG檢索增強(qiáng)讓模型理解企業(yè)私有數(shù)據(jù)。模型微調(diào)解決領(lǐng)域精準(zhǔn)度問題。Prompt工程決定AI輸出質(zhì)量的關(guān)鍵知識(shí)圖譜構(gòu)建抽象行業(yè)場景需求開發(fā)模式與效率躍遷3AI提示驅(qū)動(dòng)編程：從搜索到對話的躍遷傳統(tǒng)編程：問題檢索驅(qū)動(dòng)1.問題分解2.碎片檢索3.經(jīng)驗(yàn)拼接4.反復(fù)調(diào)試耗時(shí)：數(shù)小時(shí)AI提示編程：自然語言驅(qū)動(dòng)response.pipe

(file);1.自然語言描述2.模型生成代碼3.人工審查優(yōu)化耗時(shí)：數(shù)分鐘維度問題檢索驅(qū)動(dòng)編程(Google/StackOverflow)AI提示詞驅(qū)動(dòng)編程(ChatGPT/Copilot)設(shè)計(jì)人工構(gòu)思AI輔助/主導(dǎo)撰寫人工編寫，復(fù)制粘貼Al生成完整代碼塊概念碎片化知識(shí)點(diǎn)拼湊導(dǎo)圖式、系統(tǒng)化生成邏輯人工梳理排查AI解釋、延伸、自動(dòng)Debug效率低(反復(fù)試錯(cuò))高(所見即所得)開發(fā)效率的革命4挑戰(zhàn)與總結(jié)面臨的挑戰(zhàn)“幻覺”現(xiàn)象：一本正經(jīng)胡說八道，需要人工校驗(yàn)(Human-in-the-loop)。高昂成本：

訓(xùn)練和微調(diào)大模型耗資巨大(如Llama

3.1訓(xùn)練成本約120億)。數(shù)據(jù)隱私與倫理：

代碼泄露風(fēng)險(xiǎn)、算法偏見。落地難度：

跨領(lǐng)域集成難度高?？偨Y(jié)AGI

的本質(zhì)：通用性、自主學(xué)習(xí)、跨領(lǐng)域。崗位新要求：懂模型、懂業(yè)務(wù)、會(huì)Prompt、能協(xié)作。開發(fā)新范式：

從“搜索+手寫”轉(zhuǎn)向“Prompt+審核”。核心理念：人機(jī)協(xié)同，人是決策者，AI是執(zhí)行者。課后練習(xí)1以下哪項(xiàng)不是AGI

的

特

征

?

(

)A.

依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練

B.

自主學(xué)習(xí)C.跨領(lǐng)域能力

D.自我改進(jìn)2相較于問題檢索驅(qū)動(dòng)編程，AI

提示詞驅(qū)動(dòng)編程的優(yōu)勢不包括()。A.由

AI

撰寫代碼B.概念呈導(dǎo)圖式C.邏輯由人工梳理排查D.

高效準(zhǔn)確3AGI

技術(shù)的復(fù)雜性要求軟件工程師掌