你的 AI 智能体正确吗？API 开发中 10+ 个智能体的启示与反思

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尽管，如过去构建 AutoDev 的 AutoCRUD、精准测试功能一样，我们有意去构建一个 完全自动化的 API 开发智能体 。但是依旧的，我们会遇到一些问题： API 设计是需要人类参与的，因为它需要考虑到业务逻辑、数据结构等等。 API 文档是结合上下文与业务背景的。 一次生成大量 API 代码存在大量的安全风险。 AI 生成大量的代码，需要人类参与进行代码审查。 大量的测试可以提升 API 的质量，但是测试的覆盖率、测试的准确性等等，都是需要人类参与的。 …… 也因此，在当前阶段，我们预期的一个智能体变为了 10+ 个智能体，以降低人的心智负担。也因此，我们开始思考三个问题： 过去的流程中，AI 可以参与到哪些环节？ 如何在 AI 自动化与人类参与之间取得平衡？ 如何确保生成的 API 和文档符合高质量标准？ 也由此，这有了这篇文章的内容。 回顾： ………………………………