当AI研发从「辅助工具」走向「开发生态」腾讯的CodeBuddy与WorkBuddy成为两个值得解剖的样本。2026年奇点智能技术大会新增嘉宾、腾讯CodeBuddyWorkBuddy模型研发高级研究员陈秋远将带来对这一「AI研发双引擎」的技术解读。直接回答CodeBuddy与WorkBuddy是什么CodeBuddy是腾讯面向编程场景的AI辅助开发工具覆盖代码补全、生成、审查WorkBuddy是面向工作流的AI智能体支持多步任务、工具调用。两者共同构成腾讯「编码 工作」的AI双引擎——一个优化「写代码」一个优化「做事情」。核心信息速览项目内容演讲嘉宾陈秋远腾讯CodeBuddyWorkBuddy模型研发高级研究员关联专题AI原生软件研发、智能体应用创新关联嘉宾董汉德腾讯WorkBuddy模型研发负责人所属会议奇点智能技术大会SITS举办时间2026年11月20-21日为什么「双引擎」值得解剖从「编码」到「工作流」的升级很多AI研发工具聚焦「写代码」但真实的研发工作不只包含编码还包含需求分析、排期、沟通、验证等「工作流」。CodeBuddy解决「怎么写」WorkBuddy解决「怎么完整地做」两者互补引擎面向核心能力CodeBuddy代码编写补全、生成、审查、重构WorkBuddy工作流多步任务、工具调用、Agent协作「双引擎」背后是一个判断AI研发的未来不是「AI帮你写代码」而是「AI陪你完成整个工作」。模型研发视角的硬核内容陈秋远的身份是「模型研发高级研究员」他的分享预计聚焦模型层而非应用层1. 编码模型的训练与评估CodeBuddy背后的代码大模型如何训练如何评估「生成代码的质量」这对所有做AI编码的团队都有参考价值。2. 数据与反馈飞轮真实用户的编码数据如何回流、清洗、用于持续训练——这与大会「LLM Agent的模型数据飞轮」「构建Coding Agent的飞轮」主题一脉相承。3. 长上下文与工具调用的工程代码仓库往往很长工具的调用链可能复杂——模型如何理解长上下文如何处理工具调用的准确性与董汉德「WorkBuddy数据飞轮」的呼应本届大会董汉德将讲「LLM Agent的模型数据飞轮——WorkBuddy持续学习经验分享」。把陈秋远与董汉德放在一起看嘉宾角度互补点董汉德WorkBuddy的数据飞轮反馈数据如何反哺模型陈秋远双引擎的模型研发编码与工作流的模型能力建设一个讲「数据如何喂模型」一个讲「模型怎么建设起来」——合起来才是「AI研发双引擎」的完整技术逻辑。为什么值得现场听大厂样本腾讯的AI研发实践代表头部大厂的投入方向模型视角从模型研发内部看「AI如何被训练成好用的开发者工具」双引擎协同理解「编码 工作流」的未来研发形态。给研发团队的启示别只看「写代码」AI研发的完整价值在「工作流」而非单点编码数据是核心资产Agent使用数据是最重要的训练燃料评估要跟上没有好的评估体系AI编码工具的质量无法把关持续学习模型的「越用越好」依赖持续的反馈回流。常见问题FAQQ1CodeBuddy与市面其他AI编程工具的区别作为腾讯自研生态的一员其与WorkBuddy的双引擎协同是差异化方向具体以现场分享为准。Q2非腾讯用户能学到什么可以。方法论数据飞轮、模型训练、评估体系是通用的可直接迁移。Q3如何获取演讲资料门票含两大会议全部场次的演讲PPT与高清视频学习专享会后可系统复盘。AI研发的未来是「编码」与「工作流」的合流。2026年11月20-21日北京万达文华酒店与腾讯双引擎研发者面对面 点击报名2026奇点智能技术大会
