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Salesforce如何利用AI将测试失败解决时间减少30%
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
Salesforce开发了TF Triage Agent，一个AI驱动的系统，能够快速处理测试失败，减少手动诊断时间。该系统通过语义搜索和上下文嵌入，提高了推荐的准确性和开发者的信任，从而显著提升了开发效率。
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关键要点
- Salesforce开发了TF Triage Agent，一个AI驱动的系统，快速处理测试失败，减少手动诊断时间。
- Salesforce每天运行约600万次测试，生成约150,000个失败，开发者面临大量未解决的失败。
- 在自动化之前，处理失败的过程缓慢且繁琐，开发者需要花费数小时分析错误日志。
- Salesforce的目标是减少手动诊断时间，提供清晰的上下文推荐，并建立对AI工具的信任。
- TF Triage Agent通过语义搜索和上下文嵌入，快速提供具体建议，提升开发效率。
- 系统架构包括语义搜索、上下文嵌入、异步管道和大型语言模型推理的结合。
- 使用Cursor工具加速开发过程，将项目完成时间缩短至四到六周。
- 通过向开发者提供准确的历史解决方案，TF Triage Agent显著提高了测试失败的解决速度和开发者的生产力。
- 系统的异步管道设计确保了高效的故障分类，不会阻塞关键的CI/CD流程。
- Salesforce的工程团队通过增量部署和数据驱动的信任建立，确保开发者自信地采用新系统。
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