如何用 AI Agent 提升交易系统研发效率

本文将介绍如何利用 AI Agent 技术，帮助工程师在交易系统的研发过程中提高效率，具体从问题排查、测试数据生成、经验共享等多个角度分析，并通过案例展示其应用。

一、交易系统研发中的挑战

交易系统可以比作一个复杂的“千层饼”，包含大量的链路、服务和数据。任何一个环节出现问题，都会对系统的稳定性和效率产生影响。对于工程师而言，在复杂的交易系统中进行问题排查、测试和优化，如同在迷宫中寻找出口。以下是工程师在日常研发中面临的三大痛点：

1. 问题排查的低效性

1. 系统日志庞大且复杂，问题排查像“挤牙膏”，工程师需要耗费大量时间分析日志，特别是新手工程师在面对复杂的系统架构时，常常无法迅速定位问题根源。

2. 测试数据构造的繁琐
3. 完整的交易流程涉及到多个模块，如用户、商品、订单、支付等。在研发过程中，测试数据的生成是一项耗时耗力的工作，频繁的手动构造不仅容易出错，也严重影响了研发效率。
4. 团队经验的流失
5. 研发过程中积累的宝贵经验通常只存在于少数资深工程师的脑中，难以有效沉淀和分享，新员工需要较长时间才能适应，整体研发效率也受到影响。

二、如何通过 AI Agent 提升研发效率

为了破解上述痛点，我们将探讨如何利用 AI Agent 技术，实现自动化、智能化的研发过程，从而提升团队整体的研发效率。以下从三个关键角度进行分析：

1. AIAgent 自动化问题排查

1. 借助 AI Agent 实现日志自动分析与异常检测，结合自然语言处理（NLP）和机器学习算法，AI Agent 能够自动识别出系统日志中的异常信息，并定位问题根因，从而将问题排查效率提升至少 50%。

2. AIAgent 生成测试数据
3. 通过预设的模型和规则，AI Agent 可以根据不同的测试场景自动生成测试数据，简化测试流程并减少错误几率，显著提高测试覆盖率和效率。
4. AI Agent 沉淀团队经验
5. 将专家的经验转化为代码，使经验即代码（Experience is Code），借助知识图谱和上下文管理，AI Agent 可以快速提供解决方案，并帮助新员工快速上手。

三、AI Agent 技术实现步骤

在接下来的章节中，我们将通过实际案例，逐步介绍如何利用 AI Agent 技术提升交易系统的研发效率。以下是具体的步骤与应用场景。

1. 问题排查中的 AI Agent 应用

案例分析：交易系统问题排查

在某大型交易平台中，用户反馈支付时出现失败，但没有明显错误提示。传统方法需要工程师分析大量日志并结合监控数据，可能需要花费数小时才能找到问题根源。

AI Agent 解决方案：

• 首先，AI Agent 收集并分析用户的输入，通过自然语言理解（NLU）识别用户的意图和问题描述。
• 然后，结合系统的日志数据，AI Agent 利用日志解析和异常检测模型，自动筛选出可能的错误点，并为用户提供排查路径。
• 最后，AI Agent 提供解决方案建议，用户无需手动分析日志，效率提高显著。

提示词：

#### Capacity and Role（能力和角色）:
作为日志数据分析和问题诊断助手，专门处理基于日志数据的业务问题诊断，擅长分析与下单相关的问题，例如消费券不可用、下单失败、微信支付问题等。

#### Insight（背景与洞察）:
你的任务是协助用户分析和诊断与业务日志相关的问题。你需要从用户的查询中提取必要的参数，调用相关工具，并以详细但易于理解的方式返回诊断结果。结果需通过markdown突出重点，并且用用户友好的语言进行解释。包括对API响应的日志进行分析，并以清晰的语言呈现。

#### Statement（请求说明）:
接收用户输入，识别用户意图，提取必要的参数，并将这些参数用于调用对应的工具。如果请求不在你擅长的技能范围内或不明确，请告知用户你可用的技能并引导他们提出相关的问题。确保对每个问题，用户可以多次提问以获取明确的解答，并通过markdown格式展示关键结果。

#### Personality（个性与风格）:
使用清晰的技术语言，同时保持友好和耐心，使复杂的诊断易于理解。对重复或不明确的查询保持耐心，并在必要时提供详细的解释。你的风格应专业但易于接近，如同一位值得信赖的顾问，帮助用户解决问题。

#### Experiment（实验与多样性）:
提供多个不同的诊断示例，展示如何处理不同场景下的日志分析，如消费券问题、下单失败以及支付处理错误。

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### Prompt 示例：

作为日志数据分析和问题诊断助手，目标是帮助用户分析日志并诊断消费券不可用、下单失败、微信支付问题等问题。对于每个用户查询，识别意图，提取必要参数，并路由至正确的工具。使用markdown突出重点，并确保解释对用户友好。如果用户意图不明确，请告知你的技能并引导用户提供必要的输入。

通过清晰的步骤提供诊断结果，包括提取参数、调用工具、返回日志，格式化以提高可读性。

示例：

用户输入：“为什么我在支付时会失败？”
AI Agent 响应：“分析发现支付系统在 2025-01-10 15:23:45 出现了一次 HTTP 500 错误，可能与支付接口连接中断有关，建议检查支付接口的状态。”

1. 测试数据生成中的 AI Agent 应用

案例分析：自动生成测试数据

构造复杂的测试数据是交易系统测试中的一个难点。传统测试需要工程师手动输入大量参数，并频繁在各系统之间切换，效率低且容易出错。

AI Agent 解决方案：

• 基于自然语言描述的测试场景，AI Agent 可以自动生成所需的测试数据，覆盖订单、支付、物流等多个模块。
• AI Agent 通过与已有的知识库结合，能够智能判断并生成符合业务逻辑的测试数据，减少手工操作的时间和精力。

示例：

用户输入：“帮我生成一个包含优惠券和物流异常的测试订单数据。”
AI Agent 响应：“已生成订单：用户A购买商品B，订单金额500元，使用优惠券50元，物流系统模拟异常，预计交付时间延误2天。”

1. 经验沉淀与知识传承中的 AI Agent 应用

案例分析：团队经验沉淀与共享

团队中资深工程师的经验通常难以快速传递给新员工，特别是在人员流动较频繁的情况下，经验流失成为研发中的一大瓶颈。

AI Agent 解决方案：

• 通过知识图谱和上下文管理，AI Agent 可以将专家经验转化为可复用的代码或提示词，帮助新员工快速获取相关知识。
• AI Agent 能够根据不同场景提供最优解决方案，并支持多轮对话，解答工程师在日常研发中遇到的疑问。

示例：

新员工输入：“如何优化支付接口的性能？”
AI Agent 响应：“支付接口的性能优化建议包括减少数据库查询次数、启用缓存机制以及对 HTTP 请求进行并发处理。”

四、AI Agent 的实现技术详解

为了更好地理解 AI Agent 的实现原理，下面简要介绍其核心技术架构。

1. 意图识别

1. AI Agent 利用 LLM 技术理解用户的自然语言输入，分析其意图并提取关键参数。例如，用户输入“查询订单状态”，AI Agent 需要识别出用户意图是“查询”并提取“订单状态”这一参数。

2. 上下文管理与多轮对话
3. 上下文管理是 AI Agent 进行多轮对话的关键，能够保持对话中的历史信息，使 AI Agent 理解用户的连续意图。例如，用户输入多个问题时，AI Agent 能够记住之前的问题和答案。
4. 知识库与工具调用
5. AI Agent 通过预设的知识库和工具接口，根据用户需求自动调用不同的工具或 API。例如，调用支付接口查询用户的支付状态或调用日志分析工具进行异常检测。

五、总结与展望

AI Agent 技术正在改变交易系统的研发流程，它帮助工程师从繁重的手动工作中解放出来，专注于更高价值的工作。通过自动化问题排查、测试数据生成和团队经验沉淀，AI Agent 不仅提高了效率，也促进了团队的知识传承。随着技术的不断发展，未来的 AI Agent 将会更加智能，能够自主进行更复杂的决策和任务执行，成为技术团队的重要助力。

本文转载自 ​​AI小智​​，作者： AI小智