基于人与 AI 协调的流程实践
个人研发体验和效率可以通过各种 Copilot 来提升，但还存在降低运营的摩擦，加速反馈闭环等问题。虽然目前超级个体的打造和全栈人才是讨论的热点，我们对此保持谨慎的乐观。因为个人的认知边界永远存在，只有结合个人能力增强和全流程系统优化才能最终的解决问题。
模型增强的一体化工具平台
无论是个人的实践还是流程的演进，都需要通过工具承载才可以更好的复制和规模化推广。当前的软件研发工具链已经形成了研发生命周期的闭环，再增加模型和 AI 能力的强化之后，无论是在协作还是知识的流转上都可以降低负载，提升效率。
研发数据资产和知识管理
当前很多团队的研发数据资产散落在各应用，可以借鉴数据平台的建设思路，通过全链路工具的打通，获取各个环节的数据并提炼出其中的知识，全方位地为个体成长学思践悟的过程提供知识的支撑，提高个体获取知识的效率并降低认知负载，同时为全面协同的数据驱动的决策提供支撑。
数据隐私保护和AI安全合规
在 AI2.0 时代，我们将面临更严峻的安全和隐私保护挑战，未来的攻击面和攻击手段会愈演愈烈。数据成为了最重要的资产之一，需要了解来源、整合和使用方式。我们还需要了解模型是如何做出决策的，并能够解释其结果和推理过程，还需要在算法偏见、隐私保护、人类参与等方面进行审查和监管。
专业能力和组织分工演进
AI2.0 时代的研发能力模型必然会扩展到 AI 相关领域，而与 AI 协同需要研发各种专业能力完成升级。新加入研发团队的 AI “角色” 也会促进研发组织阵型的演进。这都需要我们关注 AI 人才能力以及赋能体系的建设。
2024 年 AI 发展趋势
随着模型能力的增强，算力价格的持续下降，以及AI Agent开发方式的成熟。软件研发人员将通过AI Agent快速改进软件产品的交互并提升智能化水平，同时也会用于改变自己的工作方法。我们预测接下来的一年里，将会发生以下变化：
从 Copilot 到 AI Agent：GPT-4发布 function call 功能；ChatGLM等相关模型厂商和企业也都表示 AI Agent 是未来重要方向
从赋能个体到赋能团队：单个角色的工具不断推陈出新，BA Copilot，SRE Copilot等应接不暇，与跨角色全流程的一体化平台结合成为重要趋势
模型能力快速增强：众多开源模型持续刷榜，上下文大小增长迅速（现已增至192K），MoE 模型效果显著，多模态模型进展显著
算力价格持续下降：OpenAI GPT API 价格减半，华为、寒武纪、AMD 纷纷发布新的芯片产品
规模化应用前景明朗：落地生成式AI到业务场景的案例越来越多。AI Agent和LLM应用开发框架不断出现，开发 AI 应用和服务的过程越来越简单
我们也观察到领先科技企业已经验证个人提效的场景，提效正在向 AI Agent、平台化、赋能团队、规模化发展。
