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在当今快节奏的互联网环境中，交易系统的复杂性和高要求给研发团队带来了前所未有的挑战。 从问题排查的低效到测试数据构造的繁琐，再到团队经验的流失，每一个环节都可能成为研发效率的瓶颈。 本文将探讨如何利用AI技术，特别是AI Agent，来破解这些难题，提升研发效率。 通过具体的案例和实践，我们将看到AI Agent如何在问题排查、测试数据生成和知识传承等方面发挥重要作用，成为工程师们高效工作的“神队友”。 背景 下单，作为交易业务的核心链路，其系统复杂得像个“千层饼”，对稳定性和效率的要求也高得离谱。交易链路长、涉及系统多、数据量庞大，这给研发同学带来了巨大的挑战。在日常研发过程中，我们面临着以下几大痛点： 1. 问题排查像“挤牙膏”，效率低到怀疑人生 ：新人面对复杂的交易系统，如同进入迷宫，往
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