云端与 IDE 智能体整合：解决工具碎片化，实现 AI 全流程自动编码

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在那篇《 2024 年 AI 辅助研发趋势 》里，我们谈及了未来的趋势是：从辅助开发人员发展到涵盖软件开发的 整个生命周期。而软件研发本身也是一个复杂的流程，涉及到需求分析、设计、开发、测试、部署等等。在开源的《 AI 辅助软件工程：实践与案例解析 》中，我们研究了国内公司的辅助研发工具，如 Google、GitHub、GitLab 等，以及对应的 Jira、Cursor、IBM Assistant Builder 等工具。 进而发现，现阶段我们需要解决一个问题：如何去打通工具之间的壁垒，让 AI 辅助研发工具更好地协同，以提高研发效率？ AI 辅助研发策略应该如何演进？ 下图是当前 AI 增强的研发工具、平台的主要构建思路： 当前阶段，我们主要通过在已有的 DevOps 工具平台上，通过 AI 增强，来为端到端工作流、多角色协同场景提供场景化 Agents，提升协同效率。而从未来来看， 当前的 ………………………………