智能体循环
可靠、稳定、可扩展的智能体核心循环,目标与验收条件明确。
解决方案
三条路径把AI落进关键行业内网:场景化智能体、领域化模型训练、国产化技术栈适配——端到端私有化交付。
01 · AGENT ENGINEERING
当Agent缺乏任务背景,如何快速补齐上下文?当Agent宣称任务完成,如何验证真实完成?企业级复杂任务需要的不是「问答」,而是一套高可控的工程手段——用Harness工程充分释放大模型能力,避免大模型「自行声称完成」,达到「经验证的事实完成」。
可靠、稳定、可扩展的智能体核心循环,目标与验收条件明确。
面向任务提供「必要且精准」的上下文,多路召回与重排。
长期记忆的跨会话管理与持久化存储。
本地、容器、远程三种执行方式,资源、数据与网络隔离。
独立上下文聚焦、多角色专业分工、单点故障隔离。
规则、工具、测试、大模型、人工五重验证,减少自查偏差。
沉淀真实任务轨迹,Skills自动创建与复用,持续进化。
命令黑名单、权限分级、Token预算、凭证隐藏的多层防护。
需求澄清 → 设计文档 → 代码生成 → 测试执行的全链路自动化,融合企业研发流程、工具与领域知识。
从需求文档到测试脚本自动生成,多智能体协同。
从算法设计文档生成可运行工程代码,多级测试校验闭环,反馈迭代修复。
02 · DOMAIN TRAINING
通用大模型缺乏企业领域知识,通过领域化训练让模型理解企业的代码风格、业务逻辑与合规要求。
收集企业真实业务代码:90%用于训练,其余基于真实编码场景挖空构建评测集——用企业数据检验。
大模型做大脑,小模型做手脚,智能路由按任务复杂度分流;通过模型蒸馏、领域微调、任务相关强化学习,训练专用场景下媲美大模型的小模型。
数据统一进入,多种LoRA能力协同处理,结果清晰输出。
实测提升
大模型做大脑、小模型做手脚——复杂任务走大模型,高频任务走专精小模型,各用其长。
根据任务复杂度自动分流:补全、变更应用等高频任务走专精小模型;架构设计、跨模块重构走大模型。
把「实现一个功能」拆解为理解需求 → 理解代码 → 生成设计 → 补充实现 → 测试验证的原子动作,逐一匹配最优模型。
通过模型蒸馏、领域微调、任务相关强化学习,训练出专用场景下媲美大模型的小模型。
03 · SOVEREIGN
面向通信、航天、能源、金融等对数据安全与自主可控要求极高的行业,aiXcoder提供完整的企业级算力匹配与可靠保障——全内网私有化部署,模型、训练、工具均不出企业内网。
芯片认证与兼容互认证
PagedAttention优化内存与计算步骤,FlashDecoding融合大算子+LookAhead并行解码——首Token时间从351.3ms降至96.8ms。
基于昇腾推出:研发效能统计、权限管理、负载均衡、模型灰度发布与系统监控一体交付。
04 · DEPLOYMENT
无论是大型企业还是小团队,都从同一个入口开始——把您的需求告诉我们,剩下的交给我们。
把一整套代码AI,完整部署在您自己的内网,模型与数据始终在您手中。
适合:对数据自主可控、合规审计有硬性要求的企业与团队。
面向希望轻量上手、暂不具备私有化条件的小团队与开发者。
现状:仍在规划中。如果您关注云端版本,欢迎现在就告诉我们,上线后第一时间通知您。
05 · ENGAGEMENT
告诉我们您的研发规模、技术栈与落地诉求,共同定义成功指标。
用您自己的代码构建评测集,小范围验证——以您的研发指标检验成效。
在您的内网完成完整部署,对接国产算力与操作系统。
基于私域数据训练专属模型,智能体随研发流程持续进化。
可信部署
从芯片到模型,从数据治理到上线运行——数据来自真实开发环境。
累计编码800万行、自动纠错10万次;6000+使用者、2000+日活,90%开发者认为很有帮助。
自动解析算法设计文档,生成高可信C代码并做可靠性加固:200+算法模块,服务探月工程。
15个实际项目,生成代码占比29%、编译通过率80%+,在国产芯片上完成全栈适配。
需求 → 用例 → 脚本全流程自动生成:执行通过率60%,测试脚本开发效率提升50%。
联系我们
需求评估 → 企业代码库POC → 私有化上线, 企业私有算力部署(含国产芯片)。