aiXcoder 7.0 全新发布：面向企业真实研发场景，打“智能体工厂”

2025 年 11 月，硅心科技正式发布 aiXcoder 7.0 全新版本，引入“智能体工厂”模式，支持企业基于自身特有的业务逻辑、流程、开发框架和规范，灵活定制适用于不同具体任务和场景的专属智能体（Agent），实现从通用“AI 编程助手”向高度可定制的“企业级智能开发平台”的全面升级。

响应复杂需求，构建可持续演进的软件系统

在长期深度服务金融、军工、通信、能源等国内行业头部客户的过程中，aiXcoder 洞察到企业在采用 AI 编程工具生产软件系统的过程中，存在以下核心挑战：

一、项目周期长、任务复杂，高度依赖企业内部流程和领域知识。不同项目间的开发流程、框架、业务逻辑、工具等都存在差异。通用型 AI 技术难以精准捕捉与融合，制约了代码生成的准确性和实用性。

二、软件开发依赖多角色协作，但团队成员在技术认知和实践能力上存在差异，加之外包参与度高、人员流动频繁，导致代码质量参差不齐，统一交付标准难以有效落地。此外，软件迭代速度快，易造成知识传承断层与资源重复投入，制约研发效能提升。

三、国产化替代需求迫切。推动核心技术自主可控已成为国家战略与产业共识，这不仅关乎信息安全与供应链稳定，更是为了从根本上规避技术依赖风险，将数智化转型的主动权掌握在自己手中。因此，市场亟需像 aiXcoder 这样扎根于国内开发环境、理解本土企业研发流程的自主技术方案，以安全可靠的国产化技术底座，支撑企业研发体系的持续演进与长期稳健发展。

为此，aiXcoder 7.0 应运而生——它不再仅仅是通用型 AI 编程工具，而是专为企业真实的复杂软件开发场景打造的智能体定制平台。通过自定义智能体实现一套跟着需求一起进化的软件开发方式，以应对不断迭代的研发需求。

三大核心能力，提升研发团队协作效能

围绕这一全新范式，aiXcoder 7.0 通过以下三大核心能力，为企业研发提效提供全面支持。

一、智能体工厂：按需定制专属智能体

智能体工厂模式，即企业可以结合自身业务逻辑、领域知识、工具和最佳实践，灵活定制适用于不同任务场景的专属智能体。例如，企业既可以为前端、后端、测试等不同岗位创建专属智能体，也可以基于特定的技术框架定制智能体，还可以针对“证券交易系统”、“通信协议开发”等具体业务项目，量身打造精通该领域能力的智能体。

每个智能体都具有以下特点：

一、自主配置，结合企业需求量身定制。专属智能体通过配置模型、规则、提示词、企业知识库、MCP 工具五大核心模块来定义其能力。

二、远程下发，团队共享专家级经验。管理员可将定制好的智能体，按照权限一键下发给组织成员，以便采用统一标准高效推进任务。

三、集中管控，满足安全管理和差异化需求。企业可以按角色、部门、场景等分权限管控多 Agent 体系（比如前端 Agent 无法调用后端工具），有效保护企业核心研发资产。

二、企业级上下文工程：精准赋能特定研发任务

aiXcoder 7.0 具备强大的上下文感知能力，开发者在对话框通过 @键即可快速调用多元上下文资源，包括文件、企业知识库、代码库、搜索、Git 差异、终端、剪切板等十余种上下文类型，实现精准信息匹配。

比如，当你需要修改一段代码的时候，只需 @代码，选择相应函数/类，然后描述需求，这样 Agent 就会自动将其作为上下文引用进行调整；当你需要引用终端信息时，可以直接 @终端并输入具体指令，Agent 会自动获取终端命令和结果、准确执行任务。

同时，依托于 aiXcoder 领域化程序分析平台的深度赋能，系统将成熟的软件工程分析能力（包括语法解析、静态分析、控制流与数据流分析等）融入上下文感知体系，为 Agent 提供多层次、多粒度的软件上下文支撑，让 Agent 精准理解企业业务场景与项目需求，提升任务执行准确性。

三、人机协同闭环：以人为核心，构建可控 AI 研发流程

在高度复杂的业务逻辑与特定行业场景中，人类开发者的经验与判断依然不可或缺。aiXcoder 7.0 构建了贯穿任务前、中、后的人机协同机制，在保障 AI 效率的同时，让 AI 行为与产出始终处于人类的可控范围内。

任务开始前：预设 AI“行动框架”，从源头把控方向。在智能体执行具体任务之前，企业可通过配置企业知识库、自定义规则和提示词等，将人类的经验与规范提前注入，设定其“行动边界”，从源头降低偏离预期风险。

任务执行中：实时干预，支持“随时打断、即时纠偏”。Agent 执行任务的过程可追溯、可监控、可优化，当开发者发现其生成方向偏离预期时，可随时中断任务，通过自然语言重新下达指令。Agent 能自动跟踪上下文、自动关联合并请求，调整执行路径，确保任务始终朝着正确方向推进。

代码修改后：人工复核，一键接受或拒绝。由 Agent 生成的代码修改，都会以清晰的 Diff 视图直观呈现。开发者对代码变更情况一目了然，可通过“接受”和“拒绝”行使决策权，确保代码质量与可靠性。

构建自主可控的 AI 研发底座

在打造平台化能力的同时，aiXcoder 7.0 还持续强化了代码智能补全、智能助手（Agent）与智能会话（Ask）三大核心模式，功能覆盖代码生成、单元测试、缺陷修复、代码审查、代码重构、代码库问答等关键场景，为开发者提供贯穿软件生命周期的智能辅助。

考虑到各行业对数据安全与技术自主的迫切需求，aiXcoder 积极推进底层算力、基础模型到上层应用的全链路国产化。

目前，aiXcoder 7.0 产品不仅实现了在国产芯片（如华为昇腾等）上稳定运行国产大模型（如 GLM-4.6、DeepSeek-V3 等），更实现了从“可用”到“好用”的关键突破：通过深度适配，国产模型能够充分融合 Agent 工作流，灵活调用各类开发工具，理解企业复杂业务场景，为企业提供真正安全可控、高效可用的智能开发解决方案。