Netflix 用 AI Agent 定位 CPU 浪费，并在 canary 验证修复
AI Engineer · youtube · 2026-07-28
Netflix 工程师 Rajat Shah 分享了他们如何用 AI agent 在生产环境里抓性能问题，并把修复一路验证到 canary。
演讲里的案例是：agent 读取 call stack 后，追到具体源码行，提出修复方案，并在真实流量切分的 canary 上验证无回归后才上线。被发现的问题是一个隐藏在 live service 里的 quadratic-time 模式，长期默默浪费 CPU。
要点包括：
- 传统 profiling/读 flamegraph/追代码/修复/验证的流程太慢，效率问题可能在生产里躺几个月。
- AI 辅助编码会加剧这个问题，因为它更擅长“写得快”，不保证“跑得快”。
- 团队想建立一个共享的性能反模式目录，减少重复踩坑。
- 同一 session 里，这种模式又在另外 7 个服务 中被独立发现，说明这类检测可以规模化。
- 下一步是把这个目录喂回 coding agent，在代码进产线前提前抓住问题。
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