6月15日，清华软件论坛第三十六期邀请华为2012实验室软件工程应用技术实验室主任潘瑞琪，作题为“华为AI Coding实践与挑战”的学术报告。本次报告吸引了校内外相关研究者积极参与，部分校内师生线下参会，另有许多参会者通过线上形式参与交流。报告会由软件学院教学办主任刘璘主持。

潘瑞琪作报告

潘瑞琪在报告中首先介绍了AI Coding领域的现状与行业洞察，指出当前AI编程能力已迎来拐点，并以OpenAI Codex、Anthropic多Agent协作以及Stripe大规模代码仓自动化合入等案例加以佐证。他同时强调，Coding Agent在复杂任务处理、代码质量与安全方面依然面临严峻挑战，AI生成代码的缺陷与安全漏洞显著增加，且在复杂遗留系统上的实际收益远低于预期。

潘瑞琪重点介绍了智能化软件工程在企业级落地时面临的两类核心挑战。第一类是大规模复杂软件的挑战：华为面对的是超千万行代码规模、数十年生命周期的商业软件持续增量开发场景，通用模型缺乏对专有领域知识与产品架构的理解，代码生成效率的真正瓶颈在于需求理解与软件规划而非代码编写本身；长程复杂任务还面临单Agent上下文过载、仓库级感知不足、跨模块变更传播困难等系统性难点。第二类是软件工程与开发模式的挑战：Agent产出代码的速度远超人类审查能力，传统交付件无法有效驱动AI，工程师的技能结构和团队阵型也面临深层重构。

针对上述挑战，潘瑞琪介绍了华为的三项实践探索：在知识工程方面，通过对历史代码合并记录的逆向知识抽象低成本生成高质量SPEC，辅以智能体搜索与渐进式知识加载；在可信保障方面，将编码规范转换为结构化Skill文件注入生成过程，并借助智能分流技术引导审查者聚焦高风险片段；在长程任务方面，独创"遗言机制"，在Agent上下文窗口即将耗尽时主动摘要并传递关键信息，将相关规模任务的准确率维持在80%以上。

报告最后，潘瑞琪就范式重构分享了更宏观的思考：智能化工程范式演进的本质是人类身份的跃迁，工程师正从战术执行者转型为战略制定者，未来的工作范式转换为精英程序员与AI Agent的相互协作即精英程序员做决策，A IAgent做执行，面向超级程序员的开发平台；当前Coding Agent的最大局限在于个人效率提升不等于组织效率提升、Vibe Coding不等于生产级交付；而在Harness工程的语
境下，真正的风险或许不在于AI的质量，而在于系统整体的"失控"。

会议现场

提问环节中，参会师生就领域知识工程的构建、Agent评测与管理、SPEC/Skill质量与安全等问题与潘瑞琪展开了深入交流。

【专家简介】

潘瑞琪，现任华为2012实验室软件工程应用技术实验室主任，长期致力于企业级软件工程方法的研究与规模化落地，拥有超大规模软件开发协作的一线实战经验。他深谙大规模、长生命周期复杂软件工程面临的核心挑战，对智能化浪潮下软件工程的重塑有着深刻洞见。

近年来，他重点聚焦AI辅助研发及研发范式升级，在SPEC驱动开发、代码Agent质量保障与评测、领域知识工程等方向取得了深入的研究成果和扎实的落地实践。面对Agentic软件开发成为现实的新趋势，他带领团队直面通用模型不懂领域知识、AI编程效率狂飙下的质量隐患、长程任务难以闭环等真实挑战，构建了涵盖知识挖掘、安全可信保障、可追溯技术在内的人-Al协同软件工程新范式。他的工作正推动着精英程序员做决策、AIAgent做执行的未来开发模式逐步成为现实，为构建面向超级程序员的下一代开发平台持续探索。