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。