用智能体重塑 DevOps：Gitee 如何打造全域研发引擎

10月16日，开源中国郑州研发中心总经理常毅受邀出席第27届中国国际软件博览会「人工智能+软件」分论坛并发表演讲。常毅围绕《智能 DevOps，企业级 DevOps 全域智能体系》，系统介绍了 Gitee 在企业智能研发领域的探索与实践，全面展示了以「Gitee DevOps + Xtreme 极智 AI」为核心的智能化研发体系。

💡 DevOps 走向智能时代：从工具到智能体的飞跃

在演讲中，常毅指出，AI 真正的价值不在于「加一点智能」，而在于在关键环节实现「极致提升」：极致的工作效率、极致的信息效率、极致的代码质量、极致的交付可靠性。

围绕这一目标，Gitee 提出了融合 DevOps 与智能体（Agent）的全新架构，以 Gitee DevOps 为地基，以智能体驱动为核心，构建出一整套覆盖研发全流程的智能化体系，既解放人力、又保障质量，让企业研发真正步入 AI 原生时代。

💡 五大模块，覆盖企业研发核心场景

这一体系由五大模块组成，贯穿从写文档、写代码到测试交付、协同管理、度量分析等各类场景：

• 智能文档创作：自动生成流程图、架构图，进行文档规范检测与内容撰写；

• 智能协同管理：支持 PR 自动生成、AI 审查辅助、误报识别、构建问题分析等；

• 智能代码开发：具备代码生成、单测生成、AI 修复建议、评审建议等能力；

• 智能数据度量：可视化生成图表与仪表盘，辅助研发流程的数据化决策；

• 智能平台助手：统一管理模型、数据、工具、知识资产，构建平台智能中枢。

在统一的智能平台之上，所有模块互为上下游，配合持续运行的智能体，形成了一套面向未来的“自运转”企业智能研发系统。

💡 解决根源性痛点：从代码资产到知识资产

传统代码资产长期面临「信息失真」「理解断层」「知识孤岛」三大难题。文档滞后于代码、结构难以追溯、协作知识难以沉淀，造成新成员难上手、老成员频繁被打扰，团队效率长期受限。

为解决这些根源性问题，Gitee 推出了代码智能分析工具 Gitee Scroll。

Gitee Scroll 通过大模型自动提取项目的架构、逻辑与知识全景，生成可阅读、可问答、可推理的「项目理解视图」，不仅提升了开发效率，也真正实现了团队知识的沉淀与复用。

💡 核心 Coding Agent：自主完成复杂开发任务

相比传统 AI 辅助编程，Gitee 自研的 Xtreme Cli 核心智能体已迈向更高阶段：它不仅能写代码，更能「写项目」。

Xtreme Cli 具备以下核心能力：

• 全项目语义分析、业务逻辑理解、架构模式识别；

• 分阶段思考，任务规划明确，过程可控、结果可追溯；

• 自动调用构建测试工具、Shell 命令、Git 等工具；

• 支持沙盒运行、后台模式、灵活权限配置，保障企业级安全性；

• 并支持多模型接入，适配企业不同规模、不同偏好的大模型部署需求。

💡 MCP 全平台能力：智能体与工具链之间的桥梁

为了让智能体在企业研发流程中真正落地，Gitee 构建了覆盖工具、权限、数据的全平台 MCP：

• 标准协议封装 Agent 所需的上下文、状态与调用接口；

• 对接 Gitee 自身工具链，也支持对接第三方企业研发工具，确保系统开放性；

• 提供执行权限、安全边界、用户上下文等支撑，使 Agent 能够安全、可靠地嵌入生产环境；

• 获取数据、调度流程、写入结果，贯通研发流程的各个环节。

这套 MCP 能力体系，正在成为连接 DevOps 工具与智能体的「底座操作系统」，也为多智能体协同执行任务提供了统一管理与协调基础。

💡 多智能体协作：构建研发智能执行闭环

Gitee 的智能研发体系不仅提升了单点工具的智能化水平，更致力于打造多智能体协作体系：不同能力的智能体（代码生成、测试编排、文档解析、数据分析等）可并行运行，协同处理复杂研发任务。

通过全平台 MCP 协议，所有智能体均可安全调用工具、共享上下文、统一权限、协调调度，形成完整的「感知—决策—执行」闭环。这不仅提升了任务处理的效率，更为未来构建更复杂的企业级 AI 研发系统打下基础。

💡 面向未来，走向 AI 原生研发

常毅最后强调，Gitee 不只是代码托管平台，更是面向未来的企业智能研发操作系统。

通过这一智能化 DevOps 全域协同体系，Gitee 正帮助更多企业迈向 DevOps 的下一个形态：多 Agent 管理与协同的全域智能化。

面对持续演进的软件工程范式，唯有持续智能化，才能持续进化。