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三步告别“屎山代码”?网易发布CodeWave SDD,瞄准L4级别软件开发

来源智东西(zhidx.com)4小时前 · 2026/10/26
三步告别“屎山代码”?网易发布CodeWave SDD,瞄准L4级别软件开发

智东西

作者 | 毕伟豪

编辑|心缘

智东西10月26日报道,刚刚,网易智企发布了面向企业的新一代AI Coding产品CodeWave SDD(AI软件交付团队),核心在于通过全自主Agent软件开发,实现企业整体产能提升3到5倍。

网易智企将CodeWave SDD定义为AI Coding的下一代产品形态:从人使用工具,转向Agent调用工具完成软件开发。

按照网易内部《AI落地成熟度标准》,这属于L4级别的自动驾驶,即AI端到端完成任务,人类主要负责需求梳理和交付验收。

为此,网易智企搭建了覆盖软件开发全流程的企业级Harness工程环境,让多个分工不同的Agent协同工作。

据网易智企介绍,CodeWave SDD目前已通过超过100家企业的实操验证。

一、让Agent实现“自动驾驶“,企业产能提高300%

关于新形态AI软件交付团队,网易智企副总经理、CodeWave业务负责人王桐给出了一个很形象的解释:不是让人用AI Coding工具,是让Agent去使用AI Coding工具。

王桐认为, Claude Code等AI编程工具,本质上是辅助人类工作的副驾驶,CodeWave SDD是在原有的AI Codeing工具之上叠加一层,让多个Agent员工在统一平台去操控工具,实现“自动驾驶“。

CodeWave SDD的核心结构分为两层,底层是一个跑在企业集群上的Harness工程环境,覆盖需求、原型、架构方案、开发、测试、部署,整条软件开发链路。

上层则是按软件开发环节分设的不同角色Agent,包括需求分析、设计、架构师、前端与后端开发等。核心概念是让不同Agent去调用AI编程工具执行相应环节的任务。

这套架构的优势最终反映到的是产能。按照网易智企的说法,之前企业使用AI编程工具所能实现的是百分比的效率提高,但使用CodeWave SDD,企业可以让Agent承担软件开发任务,直接扩大产能。

二、多Agent协同开发,人类只负责把关

CodeWave SDD的运转依赖一套SDD框架,也即规格驱动的软件开发。

这条开发流水线共分为6个部分。第一个部分是需求分析师Agent,它可以接收长上下文的需求,并接收多模态输入,对于需求模糊的部分,还会通过提问来确认需求。

第二部分则是通过EARS语法将需求改成没有歧义的规格文档,提供给下游架构师Agent。

第三是设计师Agent,这个Agent主要提供产品原型。在Codewave SDD这个平台上,业务方也可以进行需求追加,或者在原型图上进行圈选修改。

第四段由架构师Agent写技术方案,方案里包含开发任务怎么拆分并交给开发Agent。

第五段是前端和后端开发Agent进行具体软件开发的实现,在软件开发过程中可以实时预览开发效果。

整个开发的最后一环是测试Agent,它会先生成完整用例,再执行测试,然后出具报告,最后推送Git仓库,支持分支管理和多人协作,并可以上传到平台提供的环境中。

对于存量系统,在这些流程之前,有一个叫代码地图的环节。企业可以导入源码或Git链接,Agent会解析前后端和配置文件,将原有的逻辑关系整理成图表,然后再根据需求进行开发,这点主要是应用在旧系统的升级和迭代。

整个开发环节,人类只需要进行需求的梳理以及交付验收即可,全流程都可以通过AI端到端完成。

但这两个环节事实上也非常重要。行业专家在这两个环节的价值是将要求翻译成需求,并仔细核验AI生成的产物。王桐在接受采访时提到,AI是不能帮人去背锅的,也即交付物不能直接甩给业务方,需要人去核验。

在组织层面,网易内部已经因此出现了变动,BA和产品岗的占比正在提升,产品开发成员部分转去更懂业务和验收的位置。

在安全方面,王桐介绍,CodeWave SDD主要从三个层面进行防护:

一是支持整套Agent团队和企业Harness平台本地部署,方便与企业代码库、知识库及工具库集成;

二是在编码和测试环节内置安全漏洞检测体系,产出通过检测后才能交给下一个Agent,企业也可以补充4A认证等个性化安全要求;

三是采用步进式调用,将复杂需求拆分成多个任务分批处理,避免一次性上传完整核心资产,同时根据不同Agent的职责组合使用不同模型,以降低潜在风险。

三、与IDE相比优势明显,P0用例一次通过率90%

现场演示中,王彤展示了CodeWave SDD与主流IED类工具的实际开发对比效果。

测评使用的是某省级担保公司的核心业务系统开发,PRD超过了100页。同样的需求和模型,开发过程中,CodeWave SDD基本还原了功能模块,而IDE则是仅做了一级菜单,子菜单全部丢失。

从页面细节上看,台账的概览页面,CodeWave SDD的标签页划分指标卡和BI图表都是根据需求构建的。而IDE则出现了各种问题,比如没有按视角分标签页,柱状图和双色折线图缺失等等。

对此,王桐提出,造成这种情况的原因是上下文需求超过了IDE的承接范围,一些复杂的任务必须由专人拆解,再提供给IDE类工具,因此它并不是自动开发。

而CodeWave SDD可以接受模糊需求,然后根据后续的提问进行需求的设计与完善,实现所谓的自动驾驶。

网易披露,CodeWave SDD的P0级别测试用例一次通过率为90%,P1、P2约为80%。,不过这一指标反映的是测试用例首次执行的通过情况,并不等同于整个项目的交付成功率。

四、不止产品,还包括服务,三步避免“屎山代码”

此前,王桐在接受智东西采访时提到,CodeWave SDD除了产品本身,还提供模型推荐、本地算力支持、客户成功和人才培训等服务。

在模型选择上,每个Agent都可以配置独立模型。网易会在新模型发布后进行全场景测评,并在24小时内形成报告,为不同Agent推荐合适的模型。

对于有本地算力需求的国央企、银行等客户,产品也支持本地部署,并提供模型选择和配置建议。

服务方面,网易会为企业提供组织转型和人才培养服务。网易会培训开发人员梳理需求、把关验收,帮助他们从单纯的技术执行转向理解业务、与客户沟通的角色。

王桐认为,FDE(前沿部署工程师)不只是会搭建Agent,更重要的是能在客户现场收集零散的业务要求,结合业务理解梳理出真正的需求,再交给AI执行,并对产出进行验收和修改。

面对智东西提出AI生成代码可能难以维护的“屎山代码“问题,王桐用三句话解释了CodeWave SDD在这方面的解决方案。

第一,以细颗粒度的Spec作为统一标准。 需求规格需要足够明确,所有Agent都以此为依据开展工作,确保需求、开发和测试有共同的判断标准。

第二,通过Harness环境进行硬性校验。 从原型到代码,各阶段产出都要检查是否符合Spec。未通过检查,就不能进入下一阶段。

第三,将大任务拆成小任务,分批执行。 一个复杂需求可以拆成数百个细分任务,每次只执行其中一部分,完成后先对照Spec检查,再继续下一批,减少任务过大导致的偏差。

王桐称,网易希望通过这三种方式,让Agent生成的代码更符合规范,也更便于后续维护和迭代。

结语:网易新招,能否啃下企业AI市场?

网易此次发布,瞄准的是企业AI软件交付的市场,但与常规AI Coding工具让开发者更快产出代码不同的是,网易所做的工作,是让Agent承担更多原本由人完成的工作。

CodeWave SDD想做的自动化,是让Agent占据部分员工的生态位置,在员工数量做到提升,从而影响产能。这种形式能否跑通,不仅取决于基模能力,与需求处理、交付质量和维护能力紧密相关。

按照网易的设想,企业可以通过增加Agent承担更多开发工作,让人把精力转向需求梳理、架构评审和交付验收,进而改变团队分工和产能结构。

不过,软件开发涉及复杂的业务逻辑和长期维护,从实际情况上看,想实现Agent“自动驾驶“还不现实,人类仍需要在需求和验收上严格把关。

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