基于大模型的AI Agent，作为能够自主感知环境、形成记忆、规划行动、并调用各类工具执行复杂任务的新一代技术，正在重塑软件开发流程，引领智能化软件开发进入2.0阶段。作为领先的企业智能化软件开发解决方案提供商，北大aiXcoder团队早在2023年初就开始基于大模型的Agent在软件工程领域中的研究，是全球第一批研究通过大模型＋工具调用去解决项目级代码生成问题的团队，为Agent技术在软件开发领域应用奠定了坚实的理论基础。

基于系列领先的研究成果，结合多年来为各行业落地个性化企业代码大模型的实践经验，aiXcoder率先迈出Agent技术在软件工程领域落地的重要一步，聚焦项目级代码生成的真实开发场景，在复杂的业务逻辑、多变的项目需求、严格的代码规范中，推动企业软件开发向智能化、自动化方向迈进。

面向企业真实开发场景，直击项目级代码生成痛点

企业项目级代码作为支持和驱动企业核心业务流程的重要部分，其质量直接关乎企业产品和服务质量、运营效率和市场竞争力。然而，项目级别的代码通常涉及多样的库和函数调用，代码库中具有复杂的上下文依赖关系和各类代码文档，且随着业务需求的变化，项目代码也需要不断更新、扩展和优化。在这个动态、持续且复杂的过程中，存在很多痛点。

面对项目级代码生成的诸多痛点与挑战，引入智能Agent成为企业解决项目级代码生成难题、提升开发效率和代码质量、加速产品迭代的重要路径。

aiXcoder基于Agent实现项目级代码三大应用场景落地

aiXcoder基于Agent的智能软件开发系统,通过大模型与软件工具调用相结合，实现针对项目级代码的issue自动处理、代码库智能问答、全流程代码生成等复杂真实软件开发任务。

一个大规模复杂项目中，用户不断提出需求，功能持续迭代更新，程序员就会频繁收到在大型代码集上修改和扩充大量细节的任务，如Bug修复、功能开发或性能优化等。aiXcoder的issue自动处理功能可以精准解析开发者提交的复杂issue，自动定位问题/需求所在，充分结合代码库各模块、代码间的依赖关系和上下文信息，对问题/需求进行分步处理，最后直接生成代码文件，同时自主创建沙盒对编辑后的代码进行运行验证。在这个过程中，支持对多文件进行修改，而且可以随时中断人为介入交互调整。

aiXcoder全流程代码生成功能，支持将产品经理或设计师提出的自然语言需求直接转化为精确的代码，包括从需求分析、系统设计、项目管理、开发、测试等环节从头开始生成一个完整的项目级代码及相关文档。

Agent技术的引入，正在构建一个新的软件开发生态。在这个生态中，开发者与大模型的对话不再局限于简单的问答，而是围绕更复杂的企业项目级"目标"展开持续互动和工具调用，共同推动软件产品的快速迭代与持续优化。

毫无疑问，Agent引领下的智能化软件开发2.0正在带给软件工程越来越多的可能性。aiXcoder将继续致力于Agent技术的创新和应用，帮助企业应对项目级开发中的复杂挑战，提升开发效率和代码质量，并推动智能化软件开发的进一步发展，为企业创造更大价值。