苏震巍：协同研发的流程重塑：使用AgentManager打造多智能体Co

今天分享的是：苏震巍：协同研发的流程重塑：使用AgentManager打造多智能体Copilot

报告共计：70页

本报告主要探讨了使用AgentManager打造多智能体Copilot对协同研发流程的重塑。

传统软件开发流程存在协同开发耦合度高、信息孤岛、沟通障碍等问题，导致整体交付效率低下。而基于Multi - Agent的研发流程，通过多智能体的协作，如AutoGen框架中可对话、可定制的智能体，能在不同任务场景下灵活协作，解决如供应链优化中的代码问答、安全领域的问题处理、国际象棋游戏等多种任务，有效提升效率。其研发流程涵盖需求侧沟通、产品与项目规划、设计、开发、测试、运维等全环节，各角色借助智能体实现高效协作与信息共享，解决了传统流程中的诸多问题，如信息层面的知识管理、效率层面的实时协作、质量层面的文档与代码优化、管理层面的边界控制等。

在实践中，虽面临工艺、模型、环境、资源、人为等多方面限制，如提示词质量、模型生成能力与上下文限制、人机交互推理能力、工程化配套缺失、数据质量等问题，但也有相应解决方案。例如PromptRange通过构建生态，提供多模型配置、Prompt管理优化、效果评估等功能，辅助解决提示词工程问题；AgentManager可应对智能体知识采集更新问题。

新生产力基座涉及操作端（如GitHub Copilot、NeuCharFramework等在代码补全、生成、审查等方面助力）、应用管理端（NeuCharFramework基于DDD模块化设计实现多功能）、计算资源和能力调度（Senparc.AI开源生态提供多模块支持）、数据储存和管理（涉及服务器集群、缓存、数据库等）以及社区和开发者（推动生态发展）等方面。未来需关注多智能体开发应用对生产模式的影响、生态系统构建与最佳实践以及人机协同的发展。

以下为报告节选内容

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