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【修订版】

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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代码质量审查与架构守护工具链。方案深度融合了GitHub、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工具选型

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 ** AutoGen / Semantic Kernel：微软主推的智能体编排框架**，提供多智能体协作、工具调用、状态管理能力。开发者可定义专属智能体角色（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。该框架与Azure AI生态深度集成，是构建企业级智能体开发流水线的理想底座。（原"AutoDev"非微软官方命名，已修正</