用智能体持续优化生产性能

AI Engineer · youtube · 2026-07-19

这场演讲分享了 Hud 如何把**运行时上下文**接入编码智能体，做持续的生产性能优化。核心问题是：成熟代码库里的性能退化往往悄悄积累，团队知道“可能有问题”，但很难停下功能开发去排查，也很难预估要花多久。Hud 的做法是让 agent 分析真实生产环境信息，自动找出**高 ROI** 的优化点，并按复杂度和影响打分，帮助技术负责人优先处理最值得修的项。他们的案例里，系统在第一周就发现并修复了 **N+1 查询** 和 **缺失数据库索引**，上线后带来了可衡量的 **P90 延迟改善**。现在技术负责人可以在 sprint planning 之前直接拿到可执行报告，从“先知道问题”变成“直接看怎么修”。