基于企业级智能体的复杂系统构建、质量审查与架构演进综合技术报告

摘要

本报告旨在构建一个基于大型语言模型（LLM）的、覆盖“开发-审查-优化”全流程的复杂系统工程化方案。报告在前期提出的多智能体协作与上下文工程基础上，重点补充了业界领先的、聚焦于代码质量审查与架构守护的企业级开源智能体与工具链。方案深度融合了微软、谷歌、蚂蚁集团等公司的工程实践，形成一套从MVP快速构建到系统持续演进的完整、严谨、可落地的技术体系，以系统化解决代码生成中的反复调试与LLM“遗忘”问题，并保障产出的长期质量与架构合理性。

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第一章：核心框架与高质量企业级开源智能体选型

为确保方案的工程化水准与长期可维护性，本节聚焦由顶尖科技公司开源并经过内部大规模实践检验的核心项目。

1.1 智能体编排与控制层

此层负责任务的规划、分解与智能体间的协调，是系统的“大脑”。

• 微软 AutoDev：一个高度可定制、注重安全与隐私的AI驱动软件开发框架。其核心价值在于提供了完整的智能体编排、工具调用、环境隔离能力。开发者可以定义专属的智能体角色（如架构师、开发、测试），并为其配置精确的上下文、权限和可操作的工具集。AutoDev的设计哲学与Google ADK的“工具即能力”高度一致，是构建企业级智能体开发流水线的理想底座。

1.2 开发与代码生成层</