最近一直在做一些研发效能的改进工作，今年也参加了一些智能体的会议，总觉得过去这些要靠人去盯的东西，需要更多的自动化了。
目前我们在面试、笔试环节已经大量使用智能体，但是在整个研发效能环境，如果我们有流程有标准，那么这件事也是有搞头的，所以本方案旨在通过Multi-Agent（多智能体）协作，实现软件开发生命周期（SDLC）自动化。

CSDN的Mermaid功能支持还需要进一步升级，好些语法不支持。

核心理念：构建一个AI驱动的软件开发协作平台

我们的目标不是简单地用AI取代某个环节，而是打造一个由多个专业AI Agent组成的协作团队，它们与人类专家（团队的工程师、产品经理、QA）协同工作，形成一个高效、规范、自动化的“人机协同”研发生态。

1. 整体架构：Multi-Agent协作流程

首先，我们定义各个Agent的角色和它们之间的协作关系。这将是整个系统的核心。

graph TD
    subgraph "输入层 (Input Layer)"
        A[Confluence: PRD文档]
        B[代码库: 现有系统代码]
        C[Confluence/Git: 设计/代码/Git规范]
    end

    subgraph "AI Agent协作层 (AI Agent Collaboration Layer)"
        Orchestrator(任务编排器 Orchestrator)

        Agent1("📖 产品分析Agent<br/>Product Analyst")
        Agent2("🏛️ 系统架构Agent<br/>System Architect")
        Agent3("🧪 QA工程师Agent<br/>QA Engineer")
        Agent4("📝 项目管理Agent<br/>Project Manager")
        Agent5("💻 软件工程师Agent<br/>Software Engineer")
        Agent6("🛡️ 代码规范Agent<br/>Code Guardian")
    end

    subgraph "工具与平台层 (Tools & Platforms)"
        Jira[私有化 Jira]
        Confluence[私有化 Confluence]
        GitRepo[私有化 Git 仓库]
    end

    subgraph "产出层 (Output Layer)"
        D[系统设计文档 (SDD)]
        E[测试用例]
        F[Jira Tasks]
        G[新功能代码/新系统]
        H[单元测试]
        I[项目进度报告]
        J[代码评审报告 (CR Report)]
    end

    %% 定义流程
    A & B & C --> Orchestrator
    Orchestrator --> Agent1
    Agent1 -- PRD理解与需求分析 --> Orchestrator
    Orchestrator -- 需求 --> Agent2 & Agent3 & Agent4
    Agent2 -- 生成初稿 --> D
    Agent3 -- 生成初稿 --> E
    Agent4 -- 需求拆解 --> F
    D & E -- 人工审核确认 --> Orchestrator
    Orchestrator -- 确认的设计与测试用例 --> Agent5
    Agent5 -- 编写代码 --> G & H
    G & H -- 提交至Git --> GitRepo
    GitRepo -- Webhook触发 --> Agent6
    Agent6 -- 评审代码 --> J
    J -- 反馈给开发或自动修复 --> GitRepo
    Jira -- 数据 --> Agent4
    Agent4 -- 分析进度 --> I

2. 实施路径 (Roadmap)

我们将采用分阶段、循序渐进的方式实施，确保每一步都稳固且能快速看到价值。

第一阶段：基础建设与单点能力验证 (PoC)

• 目标： 打通与现有系统的连接，验证核心Agent在单一任务上的可行性。
• 产出： 1-2个独立工作的Agent，并建立基础的AI开发环境。
• 关键任务：
  1. 环境搭建： 准备GPU服务器、搭建AI模型服务（如使用vLLM或ollama）。
  2. API打通： 开发Jira、Confluence、Git的API适配器，确保AI能读写数据。
  3. Agent PoC 1 (代码规范Agent): 实现Agent6，对Git提交的代码进行自动评审。这是最容易实现且ROI最高的起点。
  4. Agent PoC 2 (项目报告Agent): 实现Agent4的报告功能，定期从Jira拉取数据生成周报。

第二阶段：流程串联与最小可行产品 (MVP)

• 目标： 将2-3个Agent串联起来，完成一个简化的端到端自动化流程。
• 产出： 一个能从PRD初步生成Jira任务和设计文档草稿的自动化流程。
• 关键任务：
  1. 编排器开发： 开发Orchestrator，用于协调不同Agent的输入输出。
  2. RAG系统构建： 构建检索增强生成（RAG）系统，让Agent能“阅读”您的代码库和规范文档，为决策提供上下文。
  3. 流程打通 (PRD -> Jira): 实现 Agent1 -> Agent4 的联动，输入一个Confluence PRD链接，自动在Jira中创建史诗(Epic)和故事(Story)。
  4. 引入人工审核： 在流程中加入“人工确认”节点，确保AI生成的中间产物（如设计文档、任务列表）经过人类专家审核才能进入下一步。

第三阶段：核心功能增强与闭环

• 目标： 实现代码和测试用例的自动生成，形成完整的“需求-设计-编码-测试”闭环。
• 产出： 高度自动化的开发流程，能处理中等复杂度的需求。
• 关键任务：
  1. 代码生成Agent (Agent5) 开发： 基于审核过的系统设计文档和测试用E例，训练或微调模型以生成符合规范的代码。
  2. 单元测试生成： Agent5在生成业务代码的同时，生成对应的单元测试。
  3. 端到端流程整合： 将Agent5和Agent6整合进主流程，实现从PRD到合规代码提交的完整自动化链路。
  4. 模型微调 (Fine-tuning): 使用高质量的内部代码和设计文档对大语言模型进行微调，以提升生成内容的准确性和风格一致性。

第四阶段：全面推广与智能化运维

• 目标： 将系统推广到更多项目团队，并引入自我优化和监控能力。
• 产出： 成为公司标准的智能化研发辅助平台。
• 关键任务：
  1. 推广与培训： 制定推广计划，对开发团队进行培训。
  2. 监控与度量： 建立监控系统，追踪AI系统的性能、资源消耗、产出质量等关键指标。
  3. 反馈与自优化： 建立反馈机制，收集用户对AI生成内容的评价，用于持续改进模型和Agent逻辑。

3. 实施方案 (Detailed Plan)

• 技术选型:

  • LLM基础模型: 建议混合使用。
    • 闭源模型 (可选): GPT-4/Claude 3 Opus 用于处理复杂逻辑、生成高质量文档和代码。需要注意数据隐私和API成本。
    • 开源模型 (推荐): Qwen Coder / Kimi K2 / DeepSeek Coder 等，在私有化环境中部署，用于处理高频次、低延迟的任务，并通过微调来适应内部规范。
  • Agent框架: LangChain, Dify,或CrewAI，用于构建和编排Agent。
  • 向量数据库: ChromaDB, Milvus 或 PGVector，用于构建RAG，存储文档和代码的向量索引。
  • 模型服务: ollama, vLLM, Triton Inference Server，用于高效部署本地化的LLM。
  • CI/CD集成: 通过GitLab CI, Jenkins或GitHub Actions的Webhook触发AI Agent工作流。

• 数据准备与处理:

  1. 规范文档向量化: 将Confluence中的设计规范、代码规范、Git规范进行切分、清洗和向量化，存入向量数据库。
  2. 代码库索引: 对现有核心代码库进行分析和向量化，构建代码知识库，使Agent能够理解现有系统架构。
  3. PRD模板化: 与产品团队合作，推动PRD模板标准化，方便Agent1更稳定地解析需求。

4. 人员配置 (Team Structure)

这是一个跨学科的项目，需要一个专门的敏捷团队来推动。

• 项目负责人 (Product Owner): 1名。负责定义项目范围、排定优先级、协调各方资源、衡量项目成功。
• AI/LLM工程师: 2名。核心开发人员，负责Agent逻辑开发、模型选型与微调、RAG系统构建。
• DevOps工程师: 1名。负责AI系统的部署、监控、CI/CD集成，以及Jira/Confluence/Git的API对接。
• 高级软件工程师: 1名。提供领域知识，确保AI生成的代码和设计符合现有架构和最佳实践，并主导代码生成Agent的训练数据准备。

5. 时间计划 (Timeline)

这是一个为期约一年的计划，具体时间可根据团队规模和技术基础调整。

gantt
    title AI Agent 自动化实施时间计划
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 第一阶段: PoC (3个月)
    环境搭建与API打通       :done, 2025-09-22, 4w
    代码规范Agent (PoC)    :active, 2025-10-20, 4w
    项目报告Agent (PoC)    :2025-11-17, 4w

    section 第二阶段: MVP (4个月)
    RAG系统与编排器开发     :2025-12-15, 8w
    PRD到Jira流程打通       :2026-01-12, 6w
    引入人工审核节点        :2026-02-09, 2w

    section 第三阶段: 核心功能闭环 (5个月)
    代码/单元测试生成Agent   :2026-02-23, 12w
    端到端流程整合          :2026-04-20, 6w
    模型微调与优化          :2026-05-18, 4w

    section 第四阶段: 推广与运维 (持续)
    推广、培训与反馈收集     :2026-06-15, ongoing
    监控与自优化系统建立    :2026-06-15, 8w

6. 软硬件资源 (Resources)

• 硬件资源:

  • 开发/测试环境: 1-2台配备高性能GPU的服务器（如NVIDIA A100/H100, 至少40GB VRAM），用于模型实验和微调。
  • 生产环境:
    • GPU集群: 至少2-4台高性能GPU服务器，用于托管多个LLM服务，并实现高可用。
    • CPU服务器: 若干台，用于运行Agent应用、编排器、向量数据库及其他支持服务。
  • 存储: 高速SSD存储，用于存放模型、数据集和向量索引。

• 软件资源:

  • 订阅/许可:
    • （可选）商业版LLM API调用额度（如OpenAI, Anthropic）。
    • Jira, Confluence的API访问权限。
    • 私有化Git平台的API访问权限。
  • 开源软件:
    • Python生态（PyTorch, Transformers, LangChain等）。
    • Docker, Kubernetes 用于容器化部署和编排。
    • PostgreSQL (with pgvector) 或 Milvus/ChromaDB。
    • Prometheus, Grafana, ELK Stack 用于监控和日志。

7. 风险与缓解措施

• 风险1：模型幻觉与产出质量不可控。
  • 缓解：
    1. RAG: 优先使用内部知识库作为信息来源，减少模型自由发挥。
    2. 人工审核: 在关键节点（如设计确认、代码合并前）设置强制的人工审核环节。
    3. 严格的评估体系: 对AI生成的内容进行自动化测试和量化评估。
• 风险2：数据安全与隐私。
  • 缓解：
    1. 私有化部署: 优先使用可在本地部署的开源模型，确保代码和文档不出内网。
    2. 数据脱敏: 在将数据发送给第三方API前（如果使用），进行严格的脱敏处理。
    3. 权限控制: AI Agent访问各系统的API时，遵循最小权限原则。
• 风险3：团队接受度与文化变革。
  • 缓解：
    1. 定位为“助手”： 强调AI是提升效率的工具，而非替代者。
    2. 早期引入： 让开发团队早期参与PoC和MVP测试，收集反馈，让他们成为变革的参与者。
    3. 展示价值： 从最能减轻重复性劳动的工作（如代码检查、报告生成）入手，快速展示价值。

这是一个从战略到执行的完整框架。但是成功的关键在于小步快跑、持续迭代，并始终将AI系统定位为赋能人类专家的强大工具。

最近在思考另外一个问题，那就是大家都通过AI提效了，最后是不是等于都没提效呢？
如果市场没有变大，竞争的还是就那么点东西，所以要让市场变好，是不是得让普通打工人有更多钱和更多的休闲时间，他们才能去消费，市场才会变大变好？否则AI的提效只是在进一步增加内卷？