NetEase Zhigi Releases CodeWave SDD, Using Multi-Agent Collaboration to Complete Software Development

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。

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。

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。

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。