AI 代理在每个阶段完成工程工作，每一项决策都由您的团队做出。
设计思考是我们交付方式的根基，让我们能为复杂、以人为本的应用找出解法。AI 代理与 CI/CD 流水线推动交付循环的每一轮。
- AI 代理: 设计 · 需求 · 构建 · QA · 维运
- AI: 知识 · 技能 · 工作流程
- CI/CD 流水线: 提交 → 构建 → 单元测试 · 集成 → 扫描 → 发布
让这套做法安全的四项工程习惯
AI 从缺陷到合并流程与 TDD
代理接手工单、重现问题、先写出会失败的测试，并打开独立的合并请求。
真实服务 CI/CD 关卡
每次变更时，流水线都针对真实服务、而非脆弱的模拟对象，运行单元测试与验收检查。
独立多模型审查
来自另一家供应商的第二个独立 AI 模型，会在人工审批前审查每一份由 AI 撰写的代码差异。
人工核准与证据记录
文档与代码放在一起；代理把提交记录、流水线结果与截图回贴到工单，同时由您的人员核准合并并结案。
从工单系统到经过验证的合并，在您现有的工具上进行。
我们协助您的团队，在现有的工单系统、代码仓库与 CI/CD 流水线上建立 AI 驱动开发生命周期。AI 代理通过与任何工程师相同的质量关卡，第二个独立模型审查每一项变更，并由您的人员核准合并、关闭工单。
提报
缺陷或测试案例记录在您的工单系统中（例如 Sanplex / ZenTao、Jira、Linear 或 GitLab Issues），并附上重现情境与验收范围。
修正
AI 代理接手该工单，重现问题，在自己的独立分支上撰写修正与测试，并打开合并请求。
把关
您的 GitLab CI/CD（或 GitHub Actions）流水线针对真实服务、而非模拟对象运行单元测试与验收检查，套用与人工撰写代码完全相同的质量关卡。
审查
来自另一家供应商的第二个独立 AI 模型审查这项变更，由一个模型检查另一个模型。您团队中的一位成员做最后决定并核准合并。
结案
AI 将完整的证据记录（提交记录、流水线结果与验证截图）回贴到工单。您的团队验证结果并关闭工单。
构建在您的仓库与流水线之中。
我们在自家产品上使用这套机制，并把它带进您的工程环境。
- 评估您目前的开发与发布流程评估
- 为 AI 撰写的变更设计 CI/CD 流水线与质量关卡CI/CD 关卡
- 工单系统集成，从缺陷回报到合并请求工单流程
- AI 代理在您代码库中的工作规则与作业手册作业手册
- 实作辅导，让您的团队能自行运营并改进这套系统辅导
我们在自家产品上使用这套生命周期。
我们自己也在用
在 MedScribe AI 上，AI 代理针对 Sanplex 中追踪的缺陷撰写修正，CI 在真实数据库与运作中的预备环境服务上运行这些修正，第二个 AI 模型审查高风险变更，每一项修正都由人工 QA 审批。
由人掌控
AI 从不自行合并代码或关闭工作项目；每一项变更都留下完整、可审查的证据记录。
不绑定单一供应商
我们结合不同 AI 供应商的模型，让一个独立模型检查另一个模型。
建立在您熟悉的工具上
我们目前使用 GitLab CI/CD 与 Sanplex / ZenTao，并依 GitHub、Azure DevOps、Jira 与您的工具链调整这套机制。
想要交付更多、又不降低质量标准的工程团队，以及身处受监管产业、每项变更都需要清楚且可验证审计轨迹的团队。
五项服务，依问题组合运用。
准备度评估与治理
优先处理高回报工作流程，并通过风险审查
查看此服务02既有系统集成与 AI 代理
串接现有软件，无须破坏性替换
查看此服务03AI Harness 工程
机密数据保护、准确度关卡与预算上限
查看此服务04定制模型微调
以您的术语在私有环境训练的精简模型
查看此服务AI 驱动开发（ADLC）
端到端工程循环，由人掌握发布决定权
目前页面您的组织准备好引入 AI 了吗？
24 道题目，涵盖六大支柱。您会得到每个支柱的分数、最强与最弱的环节，以及能补足差距的服务。
- 01策略与使用情境
- 02企业架构与系统集成
- 03ADLC 与工程实务
- 04数据与模型训练／微调
- 05AI Harness 与可观测性
- 06治理、隐私与人工审批
常见问题。
我们在打造与运营 MedScribe AI 和 ZokLens 的过程中发展出 ADLC；MedScribe AI 是我们依安大略省健康信息隐私法（PHIPA）设计的临床医疗记录工具，ZokLens 是我们的 AI 可观测性产品。
ADLC 会取代我们团队的开发人员吗？
不会。AI 代理负责重现工单问题、在独立分支上修正、撰写测试，并把证据回写到工单；您的工程师则负责规划架构、审查变更、核准合并并关闭工单。
为什么要用第二个独立的 AI 模型来审查代码？
当同一个模型家族既撰写又审查修补程序时，两边会有相同的盲点。把审查交给另一家 AI 供应商的独立模型，能在人工审批前抓出逻辑、安全与契约方面的缺陷。
为什么 CI/CD 验收检查要针对真实服务运行，而不是使用模拟对象？
AI 代理可能在无意间写出测试，其模拟对象只是反映它自己的假设。在 CI 中针对真实服务运行单元测试与验收检查，可证明修正在实际的 API、数据库与运行环境边界上依然成立。
我们能在既有的工单系统与 CI/CD 技术堆栈上引入 ADLC 吗？
可以。我们目前使用 GitLab CI/CD 与 Sanplex / ZenTao，并依 GitHub、Bitbucket、Azure DevOps、Jira 与 Linear 调整工作流程，同时留给您的团队可直接使用的作业手册与实作辅导，让团队能自行运作。
让 AI 完成工程工作。决策留给您的团队。
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