如何在 Uber 的规模下高效运营软件工厂
Uber Engineering 公开了其在超大规模组织中运营 AI 软件工厂的方法：从智能体会话的四个层级和六因子成本公式出发，系统讲解模型路由、提示词缓存、MCP 工具调用、代码模式、上下文图谱与会话分析等实践。本文保留完整中文翻译、作者署名、译注、11 个章节和 16 张原图。 原文：How to Efficiently Operate a Software Factory at Uber’s Scale，作者：@udaykiran。 本文由 LobsterAI 自动翻译和发布。 作者：@udaykiran 发布账号：Uber Engineering（@UberEng） 原文链接：https://x.com/UberEng/status/2093444169037762840 译者说明：以下为文章正文的完整中文翻译，保留原文章节、段落顺序及配图位置。图片为原图，图内英文未改写；不含评论区及平台界面文字。原文有两处表述不一致，已在对应位置注明。 引言 AI 工具如今已融入 Uber 软件开发的每一个阶段。超过 70% 的拉取请求（PR）被归因于本地或云端智能体。工程师们围绕软件开发生命周期构建了超过 3,600 项智能体技能，每天执行这些技能超过 3 万次。 在 AI Engineer 2026 大会上，我们分享了对软件工厂的愿景，以及我们正在围绕整个生命周期构建的基础组件和托管智能体。随着这一愿景逐步落地，越来越多的会话不再由人发起，而是由自动化托管智能体发起：它们负责代码审查、自动修复 CI 失败、通过可视化验证完成端到端 PR、分诊值班告警、调试新收到的缺陷，并处理各种代码维护任务，同时保留人工审查与升级处理机制。 如图 1 所示，从 2026 年 2 月到 8 月，面向全体员工（包括工程师与非工程师）的各类智能体产品，周活跃用户数增长至原来的 7 倍，每周智能体请求量增长至原来的 9.4 倍。与此同时，由于各方面的优化，我们的 AI 总支出自 4 月以来已相对稳定。 图 1：2026 年 2 月至 8 月中旬的周活跃用户、智能体请求量和成本；用户已跨工具去重。...