本文將介紹如何利用 AI Agent 技術，幫助工程師在交易系統的研發過程中提高效率，具體從問題排查、測試數據生成、經驗共享等多個角度分析，并通過案例展示其應用。

一、交易系統研發中的挑戰

交易系統可以比作一個復雜的“千層餅”，包含大量的鏈路、服務和數據。任何一個環節出現問題，都會對系統的穩定性和效率產生影響。對于工程師而言，在復雜的交易系統中進行問題排查、測試和優化，如同在迷宮中尋找出口。以下是工程師在日常研發中面臨的三大痛點：

1. 問題排查的低效性

1. 系統日志龐大且復雜，問題排查像“擠牙膏”，工程師需要耗費大量時間分析日志，特別是新手工程師在面對復雜的系統架構時，常常無法迅速定位問題根源。

2. 測試數據構造的繁瑣
3. 完整的交易流程涉及到多個模塊，如用戶、商品、訂單、支付等。在研發過程中，測試數據的生成是一項耗時耗力的工作，頻繁的手動構造不僅容易出錯，也嚴重影響了研發效率。
4. 團隊經驗的流失
5. 研發過程中積累的寶貴經驗通常只存在于少數資深工程師的腦中，難以有效沉淀和分享，新員工需要較長時間才能適應，整體研發效率也受到影響。

二、如何通過 AI Agent 提升研發效率

為了破解上述痛點，我們將探討如何利用 AI Agent 技術，實現自動化、智能化的研發過程，從而提升團隊整體的研發效率。以下從三個關鍵角度進行分析：

1. AIAgent 自動化問題排查

1. 借助 AI Agent 實現日志自動分析與異常檢測，結合自然語言處理（NLP）和機器學習算法，AI Agent 能夠自動識別出系統日志中的異常信息，并定位問題根因，從而將問題排查效率提升至少 50%。

2. AIAgent 生成測試數據
3. 通過預設的模型和規則，AI Agent 可以根據不同的測試場景自動生成測試數據，簡化測試流程并減少錯誤幾率，顯著提高測試覆蓋率和效率。
4. AI Agent 沉淀團隊經驗
5. 將專家的經驗轉化為代碼，使經驗即代碼（Experience is Code），借助知識圖譜和上下文管理，AI Agent 可以快速提供解決方案，并幫助新員工快速上手。

三、AI Agent 技術實現步驟

在接下來的章節中，我們將通過實際案例，逐步介紹如何利用 AI Agent 技術提升交易系統的研發效率。以下是具體的步驟與應用場景。

1. 問題排查中的 AI Agent 應用

案例分析：交易系統問題排查

在某大型交易平臺中，用戶反饋支付時出現失敗，但沒有明顯錯誤提示。傳統方法需要工程師分析大量日志并結合監控數據，可能需要花費數小時才能找到問題根源。

AI Agent 解決方案：

• 首先，AI Agent 收集并分析用戶的輸入，通過自然語言理解（NLU）識別用戶的意圖和問題描述。
• 然后，結合系統的日志數據，AI Agent 利用日志解析和異常檢測模型，自動篩選出可能的錯誤點，并為用戶提供排查路徑。
• 最后，AI Agent 提供解決方案建議，用戶無需手動分析日志，效率提高顯著。

提示詞：

#### Capacity and Role（能力和角色）:
作為日志數據分析和問題診斷助手，專門處理基于日志數據的業務問題診斷，擅長分析與下單相關的問題，例如消費券不可用、下單失敗、微信支付問題等。

#### Insight（背景與洞察）:
你的任務是協助用戶分析和診斷與業務日志相關的問題。你需要從用戶的查詢中提取必要的參數，調用相關工具，并以詳細但易于理解的方式返回診斷結果。結果需通過markdown突出重點，并且用用戶友好的語言進行解釋。包括對API響應的日志進行分析，并以清晰的語言呈現。

#### Statement（請求說明）:
接收用戶輸入，識別用戶意圖，提取必要的參數，并將這些參數用于調用對應的工具。如果請求不在你擅長的技能范圍內或不明確，請告知用戶你可用的技能并引導他們提出相關的問題。確保對每個問題，用戶可以多次提問以獲取明確的解答，并通過markdown格式展示關鍵結果。

#### Personality（個性與風格）:
使用清晰的技術語言，同時保持友好和耐心，使復雜的診斷易于理解。對重復或不明確的查詢保持耐心，并在必要時提供詳細的解釋。你的風格應專業但易于接近，如同一位值得信賴的顧問，幫助用戶解決問題。

#### Experiment（實驗與多樣性）:
提供多個不同的診斷示例，展示如何處理不同場景下的日志分析，如消費券問題、下單失敗以及支付處理錯誤。

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### Prompt 示例：

作為日志數據分析和問題診斷助手，目標是幫助用戶分析日志并診斷消費券不可用、下單失敗、微信支付問題等問題。對于每個用戶查詢，識別意圖，提取必要參數，并路由至正確的工具。使用markdown突出重點，并確保解釋對用戶友好。如果用戶意圖不明確，請告知你的技能并引導用戶提供必要的輸入。

通過清晰的步驟提供診斷結果，包括提取參數、調用工具、返回日志，格式化以提高可讀性。

示例：

用戶輸入：“為什么我在支付時會失敗？”
AI Agent 響應：“分析發現支付系統在 2025-01-10 15:23:45 出現了一次 HTTP 500 錯誤，可能與支付接口連接中斷有關，建議檢查支付接口的狀態。”

1. 測試數據生成中的 AI Agent 應用

案例分析：自動生成測試數據

構造復雜的測試數據是交易系統測試中的一個難點。傳統測試需要工程師手動輸入大量參數，并頻繁在各系統之間切換，效率低且容易出錯。

AI Agent 解決方案：

• 基于自然語言描述的測試場景，AI Agent 可以自動生成所需的測試數據，覆蓋訂單、支付、物流等多個模塊。
• AI Agent 通過與已有的知識庫結合，能夠智能判斷并生成符合業務邏輯的測試數據，減少手工操作的時間和精力。

示例：

用戶輸入：“幫我生成一個包含優惠券和物流異常的測試訂單數據。”
AI Agent 響應：“已生成訂單：用戶A購買商品B，訂單金額500元，使用優惠券50元，物流系統模擬異常，預計交付時間延誤2天。”

1. 經驗沉淀與知識傳承中的 AI Agent 應用

案例分析：團隊經驗沉淀與共享

團隊中資深工程師的經驗通常難以快速傳遞給新員工，特別是在人員流動較頻繁的情況下，經驗流失成為研發中的一大瓶頸。

AI Agent 解決方案：

• 通過知識圖譜和上下文管理，AI Agent 可以將專家經驗轉化為可復用的代碼或提示詞，幫助新員工快速獲取相關知識。
• AI Agent 能夠根據不同場景提供最優解決方案，并支持多輪對話，解答工程師在日常研發中遇到的疑問。

示例：

新員工輸入：“如何優化支付接口的性能？”
AI Agent 響應：“支付接口的性能優化建議包括減少數據庫查詢次數、啟用緩存機制以及對 HTTP 請求進行并發處理。”

四、AI Agent 的實現技術詳解

為了更好地理解 AI Agent 的實現原理，下面簡要介紹其核心技術架構。

1. 意圖識別

1. AI Agent 利用 LLM 技術理解用戶的自然語言輸入，分析其意圖并提取關鍵參數。例如，用戶輸入“查詢訂單狀態”，AI Agent 需要識別出用戶意圖是“查詢”并提取“訂單狀態”這一參數。

2. 上下文管理與多輪對話
3. 上下文管理是 AI Agent 進行多輪對話的關鍵，能夠保持對話中的歷史信息，使 AI Agent 理解用戶的連續意圖。例如，用戶輸入多個問題時，AI Agent 能夠記住之前的問題和答案。
4. 知識庫與工具調用
5. AI Agent 通過預設的知識庫和工具接口，根據用戶需求自動調用不同的工具或 API。例如，調用支付接口查詢用戶的支付狀態或調用日志分析工具進行異常檢測。

五、總結與展望

AI Agent 技術正在改變交易系統的研發流程，它幫助工程師從繁重的手動工作中解放出來，專注于更高價值的工作。通過自動化問題排查、測試數據生成和團隊經驗沉淀，AI Agent 不僅提高了效率，也促進了團隊的知識傳承。隨著技術的不斷發展，未來的 AI Agent 將會更加智能，能夠自主進行更復雜的決策和任務執行，成為技術團隊的重要助力。

本文轉載自 ??AI小智??，作者： AI小智