智能需求澄清
AI主动发起关键信息提问，在需求生成前把歧义澄清干净。
产品架构
用AI重塑企业智能化研发流程
六个研发智能体跑在Enterprise Hub企业级管控中枢之上，覆盖软件研发全流程。
产品阵容
六个智能体，一条研发流水线
按需求、编码、测试、文档、算法场景切分为六款产品，按需选用、按需组合，共享同一套模型与治理策略。
Requirement Agent
需求智能体
模糊诉求 → 标准化PRD → 可视化原型，需求与设计双向追溯
CodeAgent Plugin
IDE内的团队级编码智能体
Agent、Plan、Ask三种工作模式，搭载同一智能体，根据任务复杂度切换
CodeAgent CLI
终端里的编码智能体
在shell / Makefile / CI里调用同一个智能体 —— 与Plugin同源、共享模型与管控
TestAgent
软件测试智能体
需求 → 用例 → 脚本全链路自动生成，与CI直接打通
CodeWiki
代码库分析与文档智能体
分析代码库，架构、依赖、业务流程的多层级文档自动生成、自动更新
Math2Code
公式与算法规约 → 工程代码
LaTeX与设计文档 → 高可靠、可审计、可回溯的工程代码
Requirement Agent
需求智能体
软件的错误，一半在写代码之前就已经埋下——需求含糊、口径不一、改动无迹可循。全流程覆盖，必须从需求开始。
Requirement Agent把AI装进需求的全生命周期：在生成前主动提问、从源头消除模糊地带，把零散的非结构化描述提炼成带唯一ID的标准化PRD，并基于确认后的需求一键生成符合企业设计规范的可视化原型。需求与设计双向追溯，每一次变更的代价清晰可见。
自动提炼结构化
把零散的非结构化文字梳理成带唯一ID的标准化、专业级PRD文档。
可视化原型一键生成
基于确认后的需求，一次性生成符合企业设计规范的线框图与高保真原型。
智能追溯与变更管理
需求与设计双向追溯，改动时AI自动标记所有受影响项，规避潜在风险。
CodeAgent Plugin
IDE内的团队级编码智能体
代码AI必须先在每一个工程师手里能用、好用、管得住——这是把AI装进研发流程的第一步。
嵌入VS Code、JetBrains的企业级编码智能体。在企业内网部署，调用企业自有模型与知识库；把企业经验封装成可复用的自定义智能体统一下发，团队成员在IDE内直接调用。大小模型协同兼顾性能与算力成本，人工可随时打断纠偏、一键采纳或驳回。
智能体模式（Agent）
面向完整任务自主规划与执行——拆解需求、跨文件改动、调用工具、自检结果。适合复杂任务与需要工具链协作的场景。
智能规划模式（Plan）
复杂改动先出方案：需求澄清、人机协同规划、确认后自动执行。适合核心业务系统与高规范要求的研发场景。
智能会话模式（Ask）
轻量问答——解释代码、查接口、给思路，不改动工作区。开发者每天最高频的入口，不打断节奏。
企业级智能体管控
自定义智能体的配置、封装与按需分发，把企业开发经验沉淀为智能资产。
智能调用工具
与MCP、终端实时交互，多类型上下文整合，精准交付任务结果。
大小模型协同
复杂决策走大模型，高频任务走专精小模型——兼顾性能与计算成本。
人工干预与复审
随时打断、即时纠偏；AI生成代码逐处复审，一键采纳或驳回。
CodeAgent CLI
终端里的编码智能体
在命令行里与aiXcoder编码智能体对话：多文件改动、跨仓库批量升级、脚本化调用。可被shell、Makefile、CI流水线直接驱动，支持SDK集成进企业自己的工具链。与IDE插件同源、共享模型与Enterprise Hub管控——同一套代码能力，交互与自动化两种入口。
终端对话
在命令行中自然语言描述任务，获得代码、解释与修改建议。
批量修改
跨文件、跨仓库的重构、升级、改动，直接写入工作区。
可脚本化
被shell、Makefile、CI调用，在脚本与流水线中驱动AI完成开发任务，支持SDK集成。
企业内网运行
与Plugin同源，共享企业自有模型、知识库与管控策略，数据不出域。
TestAgent
软件测试智能体
测试是排期表上最先被压缩的一环——用智能体顶上，质量防线更可靠。
TestAgent面向测试全流程：基于代码逻辑自动生成高覆盖率单元测试，把测试前置到编码阶段；组装模块与接口做集成验证，在集成阶段及早发现跨模块问题；再叠加性能、安全与兼容性多维系统检测，自动生成可量化的质量报告。
单元测试
基于代码逻辑自动生成高覆盖率用例，代码提交前锁定潜在风险。
集成测试
模块组装与接口验证、链路测试覆盖，跨模块缺陷早期发现。
系统测试
性能、安全、兼容性多维检测，自动生成可量化的质量报告。
CI流程打通
支持主流测试框架，无缝融入CI/CD流水线，成为常驻质量门禁。
CodeWiki
代码库分析与文档智能体
读不懂的代码库，对人是交接成本，对AI是幻觉源头——CodeWiki把它变成人与智能体共用的知识。
CodeWiki深度解析代码库的文件结构、依赖关系、模块划分与业务流程，按目录体系自动生成覆盖整体架构、核心模块、关键业务逻辑与调用关系的多层级文档。代码有更新时可一键或增量更新文档；生成的文档作为团队资产存储在企业内网，同时为代码大模型提供高质量领域语料。
代码库深度解析
文件结构、依赖关系、模块划分与业务流程的全面解析与图谱化。
文档自动生成
按目录体系生成覆盖架构、模块、业务逻辑与调用关系的MD文档。
随代码自动更新
检测代码变更，一键更新或基于差异增量更新，文档不再过期。
企业内网共享
文档作为团队资产存储于企业内部服务器，同时充当AI的高质量领域语料。
Math2Code
公式与算法规约 → 工程代码
航天、核电、量化场景里，从纸上算法到上线代码这一段最痛——人工翻译慢、易错漏、难追溯。让智能体直接接上。
Math2Code以规则引擎与大模型结合，突破格式壁垒，精准解析LaTeX、设计文档与学术论文中的复杂数学表达式，一键生成C / C++ / Python / Java等主流语言代码。内置逻辑一致性与数值稳定性双重校验，并建立代码与原始公式的唯一映射——从代码回溯公式、从公式定位代码，研发过程可追踪。
多源公式深度解析
精准解析LaTeX、设计文档及学术论文中的复杂数学表达式。
多语言代码生成
一键生成C / C++ / Python / Java等结构规范、可读性强的工程代码。
可靠性安全加固
逻辑一致性与数值稳定性双重校验，自动规避常见漏洞。
双向精准溯源
代码与原始公式唯一映射，支持双向定位，审计与维护有据可依。
更多能力
更多产品能力
除六大智能体外，aiXcoder还覆盖研发日常的高频能力点，可嵌入既有工具链。
代码补全
Token级到多行级的实时补全，理解上下文与项目约定。
代码审查
自动识别坏味道、潜在缺陷与规范违例，给出修改建议。
注释生成
为函数、类、模块自动补全符合团队规范的注释与文档串。
缺陷检测
结合代码上下文与历史模式，提前发现潜在Bug与风险点。
全生命周期
软件研发全流程覆盖
从需求到设计、编码、测试、文档与算法工程，六个智能体各守一段研发流水线。
- 01需求Requirement Agent
- 02设计CodeAgent Plugin
- 03编码CodeAgent Plugin / CLI
- 04测试TestAgent
- 05文档CodeWiki
- 06算法工程Math2Code
整体架构
智能化软件研发架构
上层是覆盖研发全流程的六个智能体，中层由Enterprise Hub统一治理与编排，底层由自研代码大模型家族与国产算力驱动。
企业级代码智能体
Requirement Agent · CodeAgent Plugin / CLI · TestAgent · CodeWiki · Math2Code
Enterprise Hub
智能体管控 · 程序分析 · 知识复用
自研代码模型家族
aiXcoder-7B · aiXapply-4B · aiXcompact-4B · aiXverilog-4B
国产算力底座
华为昇腾 · 海光DCU · 天数智芯 · 全栈信创适配
ENTERPRISE HUB · 企业级AI管控平台
Enterprise Hub
横跨全部产品的管控平台——智能体管控、程序分析、知识复用、模型与审计统一治理。
当企业的智能体、知识库、模型与规则分散在各团队、各工具时，AI的使用就失控了——谁在用哪个智能体？用了哪些数据？调用了哪个模型？Enterprise Hub把这一切统一到一套管控平台上：管得住、看得见、审得出。Hub不单独售卖，随任一款aiXcoder产品附带——买任意一款产品，您就获得了企业级AI治理能力。
企业级智能体管控平台
模型、MCP、Skills、知识库、内置规则等统一配置，按任务、技术栈、岗位封装，按需分发，实现智能体的可配置、可封装和按需分发流程化——把企业开发经验沉淀为组织资产。
企业级程序分析平台
SCIP全仓调用图、LSP语义分析、AST结构分析、RepoMap仓库画像与向量+图谱融合检索，让Agent真正读懂企业代码库，支持智能体自主调用，覆盖软件生命周期过程。
企业知识复用引擎
团队会话知识与软工作流沉淀共享，避免重复劳动，提升复杂任务的交付稳定性。
