低代码编程智能体的自动化质量校验能力研究

1、 研究电商领域低代码CodingAgent全链路质量校验方法（涵盖代码/测试生成、依赖安装及构建运行），提升智能体产出代码的正确性与可维护性； 2、 设计低代码质量评测体系，结合静态分析、端到端测试及LLM-as-a-Judge等手段，构建可复用的自动化校验框架； 3、 研发适配智能体平台的校验Harness、任务回放与失败归因能力，实现从需求理解到验证报告的闭环度量与落地； 4、 探索基于多Agent协同的代码审查、缺陷定位与自动修复策略，提升智能体在复杂仓库、多语言与多框架场景下的泛化能力； 5、 参与课题验证与业务落地，沉淀相关技术文档、专利或高质量学术论文，推动成果在京东研发效能及运营场景中的应用。

1、 获得本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业； 2、 具备扎实的编程能力、数据结构与算法基础，熟悉Python、Java、JavaScript/TypeScript、Go等至少一种主流语言及常用工程工具链； 3、 熟悉大语言模型、Agent、工具调用、RAG、Prompt Engineering及模型评测相关技术，能将模型能力与工程系统结合； 4、 了解软件工程质量保障方法，包括单元测试、集成测试、静态分析、代码审查、CI/CD、覆盖率分析或安全扫描等； 5、 具备CodingAgent、AI编程助手、自动化测试生成、代码大模型或评测基准建设等相关研究或实践经验； 6、 具有较强的问题抽象与实验设计能力，在智能化软件工程相关顶级学术会议或期刊有高质量论文发表记录。