AgenticWorkflow大模型提效方案设计

一、各厂AI编程方案概览

二、业界研发团队如何在实际需求开发中应用并提效？

各大厂研发团队并非将AI工具作为孤立插件使用，而是将其深度嵌入“需求-设计-编码-测试-部署”的全链路，形成人机协同的新工作流。以下结合具体案例说明：

• 阿里的“产研AI化提效实践”：朗新科技基于通义灵码，构建了“通义灵码+图颜设计+阿基米德”三位一体的智能研发体系，实现了从产品设计到开发的全流程闭环[reference:12]。在实际开发中，当产品经理在“图颜”设计稿中标注需求后，通义灵码能自动生成对应的前端界面代码及后端接口骨架，简单逻辑页面和接口开发提效最高可达51%。
• 腾讯的“WeDev研效融合”：腾讯通过WeDev平台将CodeBuddy与需求管理、代码仓库、CI/CD等工具链串联。在代码评审环节，AI参与度高达94%，相当于每段提交的代码都有一位“AI质检员”进行预审，直接发现并帮助修复了28%的代码缺陷，推动有效问题检出量增长44%[reference:13]。
• 美团的“内部普及与开放”：美团的NoCode已成为员工日常开发的重要助手。其价值在于降低技术门槛，让非研发人员（如运营、HR）也能通过自然语言描述，快速搭建运营工具或活动页面[reference:14]。这不仅释放了工程师的生产力，也加速了业务想法的验证和落地。
• 字节的“端到端SOLO模式”：TRAE的SOLO模式旨在让AI扮演“超级智能的开发助手”。开发者只需用自然语言描述如“开发一个在线背单词应用”，AI便能自主完成需求分析、项目初始化、编码、测试和部署等一系列操作。官方演示中，15分钟内即可从零生成完整前端应用[reference:15]。其“上下文工程”能精准关联需求文档、代码库等多模态信息，确保生成的代码高度贴合实际需求。

三、AI编程应用模式整理总结

综合来看，研发团队应用AI编程工具提效，主要遵循以下三种模式，其核心区别在于人与AI的协作深度：

四、本方案 Agentic Workflow (Antigravity 理念)

Agentic Workflow简介

Antigravity 的核心在于其全链路执行能力

1. 任务识别下发： 开发者以自然语言描述完整需求（例如：“构建一个界面简洁并支持实时更新的天气查询”）。
2. 任务拆解： 内置的智能体自动将高层需求拆解为具体的技术步骤。
3. 全链路执行与验证： 智能体不仅具备编写代码的能力，还拥有浏览器自动化操作的能力。它能自动打开浏览器/模拟器进行测试，模拟点击、输入，并在发现错误时自动返回编辑器修正代码。
4. 多智能体协作
   • 规划智能体（Planner）：负责需求澄清、技术方案设计和任务拆解。
   • 开发智能体（Coder）：可进一步细分为Flutter UI智能体、Dart逻辑智能体等，执行具体编码。
   • 验证智能体（Verifier）：负责运行测试、检查代码规范、生成验证产物（如截图）。
5. 构建专属知识库
   • 项目级代码语义图谱：分析“xxxApp”的代码，形成类、方法、Widget的调用关系网。
   • 业务规范与反模式库：将团队内部关于Flutter状态管理、API调用、UI规范的文档和最佳实践向量化存储。
   • 历史mr与修正记录：记录每次AI执行的任务、遇到的问题及修正方案，供智能体学习优化。
6. 建立“可验证”的协作流程：采纳Antigravity的理念，要求智能体在每个关键步骤必须生成可验证的产物。例如，完成一个页面后，除了提交代码，还必须附上该页面在模拟器中运行的截图或录屏。这样，作为“指挥官”的开发者，审核效率会大幅提高。

方案创新点与优化

五、方案详细设计：Flutter项目AI编码智能体架构

调优的关键：解决GIGO问题（输入决定输出质量）

“输入质量决定输出质量”，提升Agent输入质量的核心措施：

• 结构化需求输入：规范PRD格式，包含“目标-场景-约束-验收标准”四要素。
• 多模态信息整合：支持设计稿（Figma/Sketch）、接口文档自动解析为Agent可理解的语义信息。
• 工程师前置梳理：复杂需求由工程师转化为AI友好的技术文档，提升拆解准确性。

1、 知识库与数据层 (KB & Data Layer)

2、智能体逻辑与核心架构 (Agent Logic & Framework)

3、定制工具集与自我反馈修正 (Custom Tools & LOOP)

创新点	落地实现 (工具/技术)	优化细节 (Flutter)
AST-Powered Refactoring	Dart/CLI Tool(基于dart_format和自定义 AST 节点操作)	工具 API 接口应为：refactor_code(ast_path, operation_type, new_code_snippet)。确保在插入新 Widget 或修改状态变量时，不破坏 Dart 语言的类型安全和 Widget Tree 的合法性。
多模态视觉校验	Flutter Integration Test+Pixelmatch/Image Diff Tool	1. Agent 执行代码后，自动触发 Flutter 集成测试，运行到特定页面。2. 采集当前页面的截图。3. 调用Image Diff Tool与目标设计稿或上一个稳定版本的截图进行像素对比。4. 如果差异率 > 阈值，输出“Visual Error”报告给 LOOP。
规范代码生成	Template Engine+Code Generation Tool	该工具不直接编写代码，而是根据用户提供的 API 名称，从知识库中检索出服务的标准模板，并填充参数，强制生成符合鉴权、日志、异常处理的 Dart 代码。
自修正反馈 LOOP	LLM Reasoning (Gemini/或其他强推理模型)	在 M 模块，Agent 接收堆栈跟踪(代码错误) 和视觉错误报告(UI 错误)，融合这两种 Observation，进行高级推理（Reasoning），判断是代码逻辑错误还是Widget 渲染错误，然后决定是进行局部 ReAct 修复还是全局 P&S 重规划。

其中修正反馈流程如下

附录：

与传统AI编码工作流差异对比

核心规划范式：ReAct 与 Plan-and-Solve (P&S)对比

本方案采用自适应规划，根据任务特点动态切换以下两种范式。

Plan-and-Solve (P&S)：运筹帷幄之中

• 典型流程：
  1. Planner生成初始计划[A（接口开发）→B（UI组件）→C（状态管理）→D（测试）]
  2. Executor执行A成功，执行B失败（如组件依赖缺失）
  3. Executor反馈失败信息至Planner
  4. Planner重生成计划[B’（补充依赖）→B→C→D]
  5. Executor继续执行，形成“计划-执行-反馈-优化”闭环

ReAct (Reasoning + Acting)：摸着石头过河

• 定义： “思考-行动”的单步循环。它是 CoT 在工具使用场景下的应用。
• 逻辑：$\text{Thought} \to \text{Action} \to \text{Observation} \to \text{Repeat} \to \text{Final Answer}$
• 适用场景： 探索性任务，即不知道下一步结果，需边做边决定的任务（如“查股价”、“调试 Bug”）。
• 核心挑战： 容易陷入局部最优的死循环（Loop of Death）。

六、 后续规划

• 移动端Agent：实现“手机唤起Agent→提交Bug→自动修复→一键发布”的全流程移动端操作。
  

• 多智能体协同：让智能体指挥智能体工作、解放双手；拆分UI智能体、逻辑智能体、测试智能体，实现并行开发与交叉验证，进行提效。

• 全链路自动化：与CI/CD流水线深度集成，实现“需求→代码→部署→监控”的端到端闭环。