告别“通用”AI，打造“贴身”专家！手把手教你用aiXcoder，零代码定制企业专属智能体！

当企业寻求将Agent（智能体）能力深度融入研发流程时，一个核心挑战日益凸显：通用的Agent能力与高度个性化的企业需求之间，存在显著落差。

为弥合这一差距，硅心科技在aiXcoder 7.0产品中重点推出自定义Agent功能，支持企业基于自身业务逻辑、流程体系和开发规范，定制专属智能体，以解决Agent在企业研发环境中“水土不服”的问题。

该功能因其独特的设计思路和实用性，备受企业关注。本文将详细解析这一功能的实现路径与核心价值，并结合具体的演示场景，完整展示功能的操作流程和使用效果。

aiXcoder自定义Agent功能，旨在实现与企业需求的精准化适配和面向企业全员的规模化赋能，其核心依托于**“灵活配置”与“一键下发”两大关键能力**，进而将通用AI转化为安全、合规、高效的企业专属智能。

一、灵活配置： 像搭积木一样自定义智能体

面对千行百业的差异化需求，aiXcoder允许企业将自身的核心资产——包括技术规范、业务逻辑和流程、私有代码库和行业合规要求等，以可配置的方式，预置到模型、规则、提示词、企业知识库和MCP工具五大核心模块中。

这五大模块共同构成了一个可自由组合的“Agent积木箱”。企业可根据具体的项目、角色或技术栈，像“搭积木”一样，快速装配出专属智能体，并明确其行为指令：

• 选择哪个模型、调用哪些工具处理任务
• 需要遵守的框架规范、编码标准有哪些
• 开发过程中有什么禁止事项
• 基于什么提示词模版和工作流进行开发
• 可以参考哪些业务上下文
• 代码提交前需检查哪些内容

由此，将企业的最佳实践、经验与规范提前注入智能体，设定其“专业能力”与“行动边界”，确保其输出符合企业需求和业务预期。

二、一键下发： 将专家能力赋予团队每一个人

如果说“自定义”解决了 AI 精准匹配企业业务场景的能力问题，那么“远程下发”则是把这种贴合业务的专家级能力，传递给团队中的每一个人。

专属Agent定制完成后，管理员可按权限一键下发给组织成员。这意味着：

对于开发者：无需复杂配置，告别重复的提示词编写，在IDE中可直接调用深度理解业务、遵守企业规范的“AI专家”来执行任务，提高工作效率。无论是新人接触新项目，还是遇到不熟悉的模块，都能借助自定义Agent快速产出符合团队规范的高质量代码，降低后期代码审核成本。

对于企业：在需求迭代频繁的研发背景下，实现了研发能力的标准化复制与规模化协同，确保团队在统一的智能辅助下高效协作，显著提升代码可维护性，有效应对知识断层与人员流动风险。

场景演示：企业如何基于自定义Agent，赋能研发团队？

以“教育系统的专业管理模块开发任务”为例，演示如何基于aiXcoder自定义Agent功能，实现场景化智能体的定制、下发与高效应用。

第一步：Agent管理员后台配置五大核心模块

专属智能体的能力源于对五大核心模块的精准配置。所以首先需要Agent管理员（如技术负责人）通过系统管理后台，结合任务需求进行针对性设置。

• 模型配置：根据任务需求选择适配的模型，支持云端与本地化部署。
• 规则配置：针对项目使用的Next.js和Spring Boot开发框架，设定编码规范、技术栈约束和安全红线等强制规则。
• 提示词配置：结合最佳实践预设任务提示词模板，提升输出质量与一致性。
• 企业知识库配置：上传项目需求文档、核心接口文档等，为智能体提供业务上下文。
• MCP工具配置：考虑任务涉及数据库建表和自动化测试，配置MySQL-MCP与Puppeteer-MCP工具。

第二步：按需定制专属智能体并按权限远程下发

核心模块配置完成后，管理员就可以将创建的前端智能体和后端智能体与模块进行组合，像组装备一样，精准赋予其专属能力，并按权限远程下发给团队成员。

后续若需更新智能体（如知识库新增内容、规范变更），只需在后台修改，所有使用该 Agent 的成员将实时同步，无需手动传输。

第三步：开发者使用下发 Agent，高效完成开发任务

团队成员在IDE插件中切换至“远程模式”，即可看到已下发的专属Agent。前后端开发人员分别选择对应智能体，直接进行前后端开发。

在整个开发过程中，自定义Agent严格遵循预设规则与企业规范执行任务。开发完成后，Agent自动调用MCP工具，启动浏览器对功能进行全面测试与验证。

随着Agent技术在软件开发领域的深度落地与应用，未来的企业竞争力不仅在于“使用Agent”，更在于“构建和管理一支懂业务、守规范的智能体团队”，使其高效且可持续地生产软件系统，以应对不断迭代的研发需求。

aiXcoder将始终聚焦工业级研发场景进行技术创新和产品升级，推动软件开发方式从“定义软件”转向“定义软件的生产过程”，助力企业构建可随需求共同进化的软件开发新范式，以高效地响应业务变化，交付高质量系统。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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