ACP 协议 + 多 AI 编程智能体：企业研发的新生产力平台
最近，我们在 AutoDev 中集成了 ACP 协议，使用它进一步优化 AutoDev 的跨平台渲染架构，在提升 AutoDev 的同时，也兼容了其它智能体。由于，ACP
2026/2/9
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A2A vs ACP 协议对比分析
本文档对比分析 A2A (Agent-to-Agent Protocol) 和 ACP (Agent Client Protocol) 两个协议的核心差异、设计理念和适用场景。
2026/2/9
articleCard.readMore平台工程视角下的 AI 应用架构治理
这不是一个从“我们决定做 AI”开始的故事。我们项目的客户是，某金融公司内部的平台团队。他们并不是一开始就要“做 AI”，而是长期承担着一个更基础、
2026/2/5
articleCard.readMoreAI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
这不是一个从“我们决定做 AI”开始的故事。我们项目的客户是某企业内部的平台团队。他们并不是一开始就要“做 AI”，而是长期承担着一个更基础、
2026/1/19
articleCard.readMoreAgentic RAG 的架构演进：从上下文追踪 (Context Trace) 到全景上下文图谱 (Context Graphs)
随着大语言模型（LLM）从被动的问答工具演变为具有自主性的智能体（Agents），传统的检索增强生成（RAG）架构正面临前所未有的挑战。当智能体需要执行长周期的复杂任务——如代码重构、法律合规审计或企业流程自动化——仅凭基于语义相似度的向量检索（Vector Retrieval）已无法满足需求。智能体不仅需要“知识”，更需要“记忆”和“结构化认知”。本文将详尽探讨一种新兴的架构范式：**代理式 RAG (Agentic RAG)**，并重点剖析其核心组件——**上下文追踪 (Context Trace)** 与 **上下文图谱 (Context Graphs)**。
2026/1/11
articleCard.readMoreAI 编程 2025 总结：国产模型“能力追平”，国产编程工具还在“情感陪伴”
前几天，我看到一篇国产 AI Coding 工具的案例文章，花了不少篇幅在讲一个“智能体的附加价值”——当你写代码写到崩溃时，它可以安慰你、鼓励你，让你感觉好受一点。
2025/12/30
articleCard.readMore2025 节点：当 AI 开始释放创造力，工程师如何重新站位
**2025，不是 AI 提升效率的一年，而是开始释放创造力的一年。**
2025/12/29
articleCard.readMoreAgentic UI：重新定义“好体验”——不是美化按钮，而是让认知负担归零
> 本文由 NotebookLM 基于我的演讲材料《Agentic 时代的前端：当 UI 成为数字员工的执行界面》生成初稿，我在此基础上补充细节，最后由
2025/12/23
articleCard.readMoreAgentic 时代的前端革命：重塑 UI 为 AI 的执行界面
## 引言：从 AI 辅助到 AI 驱动的必然演进
2025/12/23
articleCard.readMoreAutoDev 3.0 → Xiuper：咻！全平台、全流程智能体编程平台
Xiuper 的后半部分来自 “super”，但它并不指向“更强的 AI”，而是指向一种 能力放大。在 Xiuper 中，AI 并不是一个只负责回答问题的助手，而是作为工程体系的一部分参与进来。它理解项目结构、理解设计决策、理解历史上下文，并在合适的阶段承担合适的角色。
2025/12/16
articleCard.readMoreAutoDev DocQL：Agentic RAG 下的结构化检索设计、实现与实验探索
AutoDev Knowledge Agent 的想法是来源于一次与客户的交流中，说到的 RAG 相关的问题：结构化数据优于非结构化数据，JSON 还可以采用
2025/11/27
articleCard.readMoreAI 代码审查再进化：AutoDev 多智能体协作架构深度解析
在现代软件开发中，代码审查（Code Review）早已成为质量保障和团队协作的核心流程。但在实际工程环境里，审查往往陷入
2025/11/26
articleCard.readMoreAutoDev Code Review Agent：应对 10 倍代码量的 Agentic 代码审查
在上一篇文章《[以 ROI 为中心的 AI 代码检视体系与分级](https://www.phodal.com/blog/ai-code-review-2025/)》里，我们介绍了在不同的系统
2025/11/17
articleCard.readMore2025 AI 代码检视：以 ROI 为中心的 AI 代码检视体系与分级
昨天，和我的前同事（他们 Thoughtworks Global，我们前 Thoughtworks 中国区，现 Inspire）聊完 AI Code Review 之后，觉得有几个点非常不错
2025/11/14
articleCard.readMoreAutoDev CLI：构建 AI Agent 生成的 AI Agent 质量保障与验证架构
在新的 AutoDev MPP （Multiplatform Paradigm） 架构下，我们也基于 MPP Core 构建了 CLI 体系。而与免费送 Token 的 Gemini CLI 等相比，
2025/11/12
articleCard.readMoreVibe Coding 何必只在桌面 IDE，编码智能体协同的思考与设计
依托于我们领先（于国内的）下一代开源的 AutoDev 架构，在最新发布的 AutoDev 多平台预览版（0.1.6）中，我们实现了 AutoDev Server 与
2025/11/11
articleCard.readMore多端编程 Agent（CLI/Desktop/Mobile）：AutoDev 架构升级，欢迎一起参与演进
半年前，我在《AutoDev Next》那篇文章中介绍了 AutoDev 的下一代架构，其中一个核心方向就是：**多端支持**。
2025/11/4
articleCard.readMoreAgent 架构综述：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent
过去两三年，我曾为多家公司的资深开发人员开展 Agent 开发培训；最近一个月，我也一直在为毕业生设计和培训 AI Agent。直到本周，
2025/10/14
articleCard.readMoreAutoDev A2A 新能力下的云端 Agent 路径思考，从扩展到协作
过去的一个多月里，一直在为**毕业生**进行软件工程与 AI 开发能力培训，直到最近才有空为 AutoDev 完善 A2A 能力的支持。顺带一提，毕业生
2025/9/29
articleCard.readMore从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发框架？
在过去的几年中，AI Agent 应用的开发方式经历了快速演变。生成式 AI 的高速发展，使得许多我们不久前构建的应用，很快就被视为“遗留系统”。
2025/9/8
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