在存量中挖掘增量，U-APM 5.0将打造全新产品体验

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 2024-9-27

摘要：
友盟+ U-APM 5.0版本中，打造了智能知识库、语义搜索、解决方案助手三大智能化组件，可以让问题解决更简单、让数据获取更高效、让专家知识更普惠。

在当前的存量市场环境下，众多企业都在积极探索如何利用人工智能（AI）、大模型等前沿技术来寻找新的增长点。9月20日，友盟+在2024云栖大会上举办了“AI赋能开发者：构建新一代智能化工具，加速业务增长”专场论坛。汇集了通义实验室、B612、超级课程表、澎湃新闻、墨迹天气等顶尖App的专家，他们基于各自公司的业务状况和发展现状，共同探讨了在AI时代如何挖掘新的商机，以促进业务的增长。

在大会上，友盟+技术总监叶嘉酩分享了《Data x AI赋能下的移动APM产品新体验》。他详细介绍了即将在11月底发布的U-APM 5.0版本将为客户带来的创新智能体验，并介绍了在探索增长机会方面的“技术秘诀”。

友盟+技术总监叶嘉酩

存量时代的三大运营难题
自2020年起，U-APM应用性能监控已迭代四个版本，服务超过20万个应用。它专注于稳定性和性能体验，监控应用崩溃、卡顿、内存、电量、帧渲染和网络等关键指标。范围覆盖IOS、Android、HarmonyOS NEXT，以及微信、支付宝、字节跳动等驻留小程序平台，同时还兼容Flutter、Unity等开发框架。

尽管U-APM功能强大，友盟+的行业数据分析揭示了App性能领域的挑战。例如，IOS和Android平台的平均应用崩溃率约为0.2%。在友盟+深入分析的19个行业中，近半数行业应用的崩溃率异常。通常，应用崩溃和卡顿与用户卸载行为密切相关。友盟+全行业数据显示，卸载用户对崩溃和卡顿的感知率是其他用户的4到10倍。

在行业增长空间受限且新用户获取成本不断上升的背景下，提升现有用户的体验变得至关重要。虽然U-APM产品已经实现了广泛的监控和数据覆盖，用户在实际使用中仍面临三大挑战：

1. 数据应用启动困难：
尽管U-APM提供了详尽的数据，如ANR堆栈和内存镜像，客户在如何有效利用这些数据解决具体应用问题上仍然感到困惑。

2. 问题定位不精确：
许多问题需要结合用户行为轨迹和监控数据进行综合分析，才能找到问题的根本原因。

3. 问题解决依赖经验：
App故障处理往往依赖于用户的经验，特别是在分析复杂问题时。缺乏经验的用户在通过数据分析发现问题时会遇到困难。

为了克服这些挑战，U-APM需要进一步优化其数据应用的易用性，提高问题定位的准确性，并减少对经验的依赖，以便用户能够更有效地利用产品来提升应用性能和用户体验。

U-APM将迎来5.0版本的全新升级
叶嘉酩透露，友盟+将在U-APM5.0版本中解决上述运营问题，通过引入更多的智能组件和技术，让专家的经验和知识直接内嵌在产品中，为客户打造全新的产品体验。

U-APM5.0版本在提升用户体验方面实现了三大突破：

1. 高效的信息处理：
它能够快速响应用户反馈，检索相关数据，并提供解决方案。

2. 知识库的应用：
对于常见问题，该版本不再依赖个人经验。通过人工智能的搜索和总结，它将常用的解决方案整合到知识库中，并直观地展示给用户，以便用户能迅速找到问题的答案。

3. 专家经验的产品化：
对于复杂和难以解决的问题，U-APM5.0将专家的丰富经验转化为系统化服务，为用户提供专业的解决方案。

这些改进旨在简化问题解决流程，提高用户满意度，并确保应用性能的持续优化。

值得注意的是，U-APM5.0版本引入了一套创新的智能化架构。叶嘉酩强调，该架构的核心在于整合先进的AI技术，并充分利用产品积累的丰富数据资源，以帮助客户更高效地利用产品解决实际问题。

具体来说，U-APM5.0的架构依托于通义千问大模型的卓越推理能力，并结合友盟+全域数据进行精细调整与训练，使得模型能够针对性能监控领域的问题进行精确的推理和响应。

在模型层面，U-APM5.0为各类问题开发了专门的Agent，并利用通义千问模型的规划推理能力对这些Agent进行有序编排。这种设计提供了针对不同问题的定制化解决方案，从而确保了问题解决的高效性和准确性。

在这一基础上，U-APM5.0通过实施向量化存储技术对堆栈和异常数据进行优化，显著提升了语义搜索的效率和准确性。此外，产品采用了RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）方法来增强模型的编排能力，从而在整体显著提高了产品的性能表现。

三大智能组件打造产品新体验
U-APM5.0版本中，友盟+打造了智能知识库、语义搜索、解决方案助手三大智能化组件，可以让问题解决更简单、让数据获取更高效、让专家知识更普惠。

1. 智能知识库：帮助开发者解决80%的共性问题
智能知识库为用户提供了代码级别的解决方案。用户可以直接利用产品页面采集的异常堆栈和数据，快速获得精确的问题代码修复方案。这使得80%的常规问题得以迅速解决，大幅减少了排查问题所需的时间成本。

2. 语义搜索：高效获取数据，快速定位问题
语义搜索功能利用大模型，简化了基于自然语言的问题检索。它直接根据描述检索APM数据，省去了繁琐的筛选步骤，快速定位关键信息。用户可以用日常语言进行搜索，同时支持自定义字段描述，提高了检索效率。

3. 解决方案助手：自主规划疑难杂症的解决方案
解决方案助手结合了大型模型的语义理解和Agent智能助手的操作能力，能够独立处理一系列复杂问题。它整合了多轮对话解决方案和友盟+全域问题库的知识，构建了一个专家级的知识体系。通过优化大模型，该助手能够自动为客户提供精准的解答。

叶嘉酩透露，U-APM5.0版本将于11月底正式对外发布，三大智能组件也将面向所有客户免费开放，让客户进一步感受产品智能化全新体验的同时，提升运营效率，在存量时代找到新的增长机会。

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