在AI技术重塑应用生态的浪潮下，中电金信推出的源启·数字构建AI智能体平台，致力于破解传统研发模式痛点，驱动工具链智能化升级。平台集成多模型一体化管理、RAG检索增强等技术，能够高效整合企业知识库与代码资产，解决代码复用率低、业务知识分散、技术迭代滞后等难题。助力行业实现数据价值深度挖掘与组织效能跃升，为数字化转型注入强劲AI动能。

01

源启·数字构建AI智能体平台

破解传统研发困局的智能新范式

在 AI 驱动型应用程序的蓬勃发展下，大语言模型（LLM）构建的智能体正逐步成长为企业高效运作的核心引擎。在数字时代，传统开发模式将面临系统性革新：

■　代码复用率低：代码库有效标注成本高、覆盖率低，重复开发问题突出，企业因标准难以统一，长期面临开发资源浪费。

■　业务知识割裂：企业知识资产分散于各文档中，缺乏有效整合，业务与开发团队存在“沟通壁垒”。需求传递链条长、角色繁杂，信息失真导致业务需求与代码实现间存在语义鸿沟。

■　技术迭代脱节：AI 模型技术快速迭代，但企业频繁适配切换AI模型变化成本高昂，AI应用过度依赖特定模型。

在此基础上，中电金信正式推出源启·数字构建AI智能体平台。平台以多模型一体化管理为核心，能够打通企业知识库与代码资产壁垒，兼容大模型及开源生态，通过将AI应用智能体与模型切分，提供覆盖完整研发工具链的AI智能体，化解业务与技术的鸿沟。

同时，平台聚焦企业研发生产的智能化升级，将分散的规范、需求与开发流程整合为高效协同的智能体应用，为AI重构生产力提供全新范式。

源启·数字构建AI智能体平台产品架构图

02

场景化智能体+资产双轮驱动

助力行业研发工具 AI+ 转型

无缝集成多种大模型

源启·数字构建AI智能体平台具备高兼容性，可无缝集成源启大模型平台、客户自有模型平台及主流开源大模型（如Qwen、DeekSeek-R1等)。这一特性不仅使平台能够灵活适配企业的多样化需求，还能通过模型的快速替换与升级，降低后续迭代成本，实现平台的快速部署与高效应用。

深度整合RAG技术

源启·数字构建AI智能体平台深度整合了RAG（检索增强生成）技术，能够迅速导入企业现有知识库资源，助力客户实现对核心资产数据的高效管理，并通过实施资产保鲜策略，确保知识库的实时更新与AI反馈的精准性。

内置行业标准化知识库

源启·数字构建AI智能体平台内置行业标准化知识库（涵盖代码规范、架构规范、核心业务知识等）与研发核心流程的智能体，并通过 RAG 技术与企业内部知识深度融合，搭建专属知识库与智能体应用生态，这一设计大幅简化了智能体的配置流程，显著提高了开发与运维效率。

高度客制化的全流程智能体应用

源启·数字构建AI智能体平台深度支持企业软件工程3.0智能化转型。为了满足不同企业多样化的需求，平台聚焦客户IT科技管理核心场景，提供高度定制化的全流程智能体应用——覆盖业务建模、需求管理、项目管理、架构设计及自动化测试等环节，通过灵活适配的研发助手工具链，平台能显著提升业务、管理、需求分析、研发、测试等岗位角色的工作效率。

全生命周期数据治理体系保障安全

源启·数字构建AI智能体平台知识库基于企业统一规范与行业标准框架，构建全生命周期数据治理体系，确保数据处理全链路满足一致性和合规性要求。在安全合规方面，平台采用全栈全自主研发，支持私有化内网部署，确保数据主权归属于用户，并为企业提供稳定、可靠的智能服务，保障企业数据安全和隐私。

智能体与现有工具敏捷集成

源启·数字构建AI智能体平台支持与传统工具链深度耦合，平台可通过API接口实现智能体与现有工具链的敏捷集成，快速赋予存量工具平台AI 能力。通过IDE插件、页面嵌入等方式进行“智能体”适配改造，实现赋能传统工具。

03

四大核心用场景

赋能行业全链路数智化革新

应用场景1：业务建模助手

AI建模助手可以根据输入的需求文档自动识别并整理业务模型元素，在提升业务模型质量的基础上，大幅减少人力成本。经实测，AI建模助手通过智能解析，可以从一篇万字需求文档中自动识别提取约300个数据模型元素，并能够将建模周期从传统人天级提效至小时级，效率提升数倍以上。

应用场景2：需求分析助手

需求分析助手能够基于企业需求资产和业务知识库，实现需求文档的智能解析与结构化输出。覆盖业务知识检索分析、需求条目自动拆分、需求文档智能补全及合规性检查等多种核心场景。

 应用场景3：智能测试助手

智能测试助手能根据案例文档和业务需求，结合UI界面元素自动生成测试用例。测试人员可通过自然语言描述测试需求，智能测试助手会实时解析并动态调整脚本步骤，自动补全测试流程，有效提升了传统自动测试的案例编写与调试效率。 

应用场景4：编码助手

编码助手结合了知识库中的研发需求文档、企业IT架构规范与代码规范，能够自动生成高合规性代码，并覆盖代码补全、代码优化、单元测试辅助、代码检测及问题排查修复等核心研发环节。

基于团队实测数据，AI代码生成采纳率达30%，代码补全效率提升20%， 单元测试周期缩短60%，代码检查效率增长50%，问题修复速度提高50%，团队研发实现了研发效率和代码质量的双重跃升。

目前，源启·数字构建AI智能体平台加速演进，“平台+场景”模式精准响应行业客户对AI+的迫切需求。企业可通过规模化应用场景和平台化国产大模型的深度耦合，深度挖掘企业存量核心资产数据价值，实现组织效能的跃升。未来，中电金信将持续深耕AI+工具链创新，为行业数智化转型提供坚实的技术支持。

*博客内容为网友个人发布，仅代表博主个人观点，如有侵权请联系工作人员删除。