AI時代的開發新范式：Agent+Coding

文 | 無銹缽

人工智能領域，圍繞Agent應用與配套架構的思考，正在如火如荼地進行著。

一個月前的OpenAI年度發布會上，圍繞「如何讓人更好的用AI去創造」這一主題，該企業一口氣推出了包含Agent Builder、Chat Kit、Evals for Agents等核心組件的Agent Kit，以及備受業界關注的OpenAI版「Claude Code」——Codex 正式版。

算上半年前橫空出世Claude Code，和早先被柯林斯詞典收錄為年度詞匯的「Vibe Coding」，新一輪聚焦于Agentic Coding的共識與實踐，正在各方推動中迎來落地。

在11月20日舉行的京東云城市大會南京站上，京東云提出「Agent+Coding的AI開發新范，將Agent應用平臺和代碼平臺相融合雙輪驅動, 這種以Agent簡化代碼、代碼反哺Agent的閉環，將讓AI開發越來越自動化、智能化，最終實現‘從開發者少寫代碼，到開發少寫代碼’。」

以上各家廠商在Agent和Coding領域的動作，固然是因為看到了AI時代開發新模式。

一方面，Agent正被廣泛認可為當前AI應用的最佳形態，并通過和千行百業業務系統的融合，創造真實的生產價值；

另一方面，伴隨著Agent的火爆，如何系統的開發、組裝、使用Agent，也隨之成為了當前階段AI領域的一門「顯學」。

這種Agent所蘊含的先進生產力潛能，和適配Agent的落后系統架構的矛盾，在許多企業的應用環節，都表現的尤為明顯。

相較于傳統開發流程中「敲代碼--測試--部署」的線性工作邏輯，Agent主導下的生產流程，則是更加多模態、復合化、立體化的。例如，在許多工作流中，Agent既扮演著協同配合、輸出任務的「員工」角色，同樣也是需要承接資源輸入、不斷更新迭代的「產品」。

而在這一過程中，以人為核心的傳統工作流和系統架構，不可避免的會遭遇「水土不服」的問題：

·為「人」所設立的部門、科層、制度，能夠有效管理「數字員工」、「AI智能體」嗎？

·以「人」為核心的培養、晉升邏輯，能夠適配AI智能體的迭代演進嗎？

答案顯然是否定的。

為蒸汽火車所鋪設的鐵軌，不能用來通行高鐵動車。同樣的，隨著AI技術從單點工具進化為生產力引擎，創造一套能夠適配智能體核心的新應用架構，一套能夠覆蓋Agent從設計、開發、測試、調試、發布、監控到迭代演進全生命周期的AI 應用開發范式，已經成為了各行業廣義層面的「生產剛需」。

這也正是京東云推出以「Agent+Coding」協同的AI開發新范式的背后思考。

1、做AI原生時代的“鋪路者”，京東云新范式改變了什么？

在京東云城市大會南京站現場，京東集團技術委員會主席、京東云事業部總裁曹鵬表示，「Agent + Coding的AI開發新范式，正在成為AI應用開發的主流，這種以Agent簡化代碼、代碼反哺Agent的閉環，將讓AI開發越來越自動化、智能化，最終實現‘從開發者少寫代碼，到開發少寫代碼’。同時，大規模應用爆發，也將推動AI基礎設施邁向標準化，AI Infra 1.0已開啟。」

如何理解這套新范式所帶來的變革？

最直觀的進化，發生在企業的工作流層面。

為什么中國企業的AI化進程總是卡在「AI客服」、「算法推薦」等外掛工具層面，難以向更深入延展？什么阻止了AI融入更深層次的企業工作流和業務系統？

關鍵就在于Agent本身的「高門檻」。

不同行業、企業不同部門之間的職能任務各不相同，隔行如隔山，難以依靠少數通用型Agent覆蓋，針對細分需求的定制開發才是常態；

與此同時，即便是成功實現工作流部署的Agent，也需要跟隨企業經營成長不斷調整進化。

這也意味著，必須要將過往割裂、獨立的AI智能體開發流程整合打通，并降低開發門檻。只有讓企業像使用辦公軟件一樣輕松地掌握Agent的定制、組裝，才能真正意義上提升AI在企業工作流中的應用深度。

京東云的「Agent+Coding」新范式，正是為此而生。

依靠JoyAgent 3.0和 JoyCode 2.0雙平臺之間的功能適配、緊密協同，京東云不僅為傳統意義上耗費資源、難以著手的AI開發，提供了新的支點，也將以往割裂獨立的AI智能體開發、應用、監控測試、迭代演進環節，整合為了一套可以自我驅動升級的閉環生態。

在這一生態體系中，Agent平臺上沉淀的算法、工具為Coding提供豐富能力；智能編碼平臺則提供高效敏捷的開發能力，調用這些算法工具，快速實現企業應用的深度改造。

和傳統的企業應用生態不同，這是極少數為AI Agent量身定制的運轉架構，經過京東內部復雜業務場景的反復驗證，也已經展現出高度的通用性和有效性。

這基礎上，「Agent+Coding」開發新范式的推出，也標志著京東云「深度應用」理念迎來階段性落地。

如果說在AI原生時代，以OpenAI為代表的創新企業是「發明汽車的人」，那么作為AI時代的「鋪路者」，秉持「深度應用」理念的京東云，則是一直在幫助企業完成更適配AI原生時代的架構升級，從而實現AI在工作流與業務系統中的全面滲透、深度打通。

相較于web時代對企業經營管理的重構，AI原生時代，「Agent+Coding」新范式的一個顯著特征就是「適配現有生態，而非顛覆既有體系」——通過支持 MCP、A2A 兩大開放協議，企業既能將自研的智能體接入 JoyAgent 調度，也能把 JoyAgent 的智能體發布成 A2A 服務或 SDK，無縫融入現有業務系統，實現「漸進式AI建設」。

從這個角度來說，京東云這一以「Agent+Coding」雙輪驅動的新范式，無疑為企業落地AI，構建生態閉環提供了可靠的創新路徑。

2、1+1>2，Agent+Coding如何成為行業最優解？

理念范式層面的革新之后，擺在企業面前的下一個問題也隨之而來：

什么才是最適配這一范式的生產力工具？

在此次京東云城市大會南京站，為企業所帶來的「AI管理指南」中，京東云也專門配套升級了具體的生態工具——JoyAgent 3.0 +JoyCode 2.0。

這之中，JoyAgent3.0作為京東內部大規模業務場景錘煉的企業級智能體，憑借其豐富的工具集、獨一無二的跨平臺互聯能力，已經成為了企業深度應用的「智能樞紐」；

相比之下，作為應對企業級復雜任務的「技術專家」，JoyCode2.0則可以依靠對代碼倉庫的深度解析，以及對業務需求和開發環境的深度理解，充分保障高質量代碼的交付。

一前一后，一內一外，二者的合力不僅能夠快速打通AI開發流程，構建Agent持續進化的閉環，更能夠幫助開發者靈活組合智能體能力與編碼邏輯，快速構建復雜、深度定制化的AI應用。

這背后，從「Agent+Coding」，到「JoyAgent +JoyCode」，京東云的產品為什么能成為打造「AI生態閉環」的最優解？

答案無疑是多方面的。

一方面，正如前文中所提到的那樣，JoyAgent 3.0和JoyCode 2.0平臺自身就是具備行業頭部水準的開發工具。

以JoyAgent為例，自2025年7月開源以來，JoyAgent在GitHub上已收獲超1萬Star。在全球權威的GAIA智能體評測榜單中，JoyAgent在驗證集準確率超77%，測試集超67%，位列全球智能體方向第一梯隊。

在這基礎上，共同孵化于京東云的兩大平臺，更是在編碼邏輯、通信協議、開發組件、算法庫等方面「同源同構」，相較其他「Agent+Coding」產品組合，二者在適配、協同層面保持絕對的領先優勢。

此外，在權威SWE-Bench Verified基準測試中，京東云JoyCode憑借74.6%的高通過率位居SWE-Bench榜單全球Top3，展現出卓越的復雜編程問題解決能力，并正式在GitHub上開源。作為面向嚴肅開發場景的企業級編碼產品，JoyCode通過規約編程端到端智能體團隊與CSR上下文引擎，高效破解大型復雜代碼庫的維護難題。

在平臺的具體運行環節，JoyAgent 將智能體、AI 算法庫等能力封裝為可直接調用的模塊，JoyCode 無需額外開發適配邏輯即可直接使用；而 JoyCode 生成的應用在運行中收集的業務數據，會實時回傳至 JoyAgent，用于優化模型的決策邏輯。

這種「智能體驅動代碼生成，代碼反哺智能體進化」的閉環，不僅能讓開發效率持續提升，應用適配性不斷優化，更能在廣義視角里，為企業落地AI實現1+1>2的呈現效果。

從這個角度來說，作為京東云深度應用理念的落地產品，JoyAgent 、JoyCode從一開始，就注定是京東云AI開發新范式最適配、最趁手的產品工具。

3、重塑“信任閉環”，AI開發新范式如何走向千行百業？

「理念瓶頸」、「工具瓶頸」的突破之外，來自京東云的AI開發新范式想要深入融入千行百業，打通全產業AI生態閉環，還要再過最后一關：

信任瓶頸。

一方面，借勢AI、應用AI當然已經刻不容緩，另一方面，企業也迫切需要降低AI轉型中的「不確定性」。

這種不確定性，既有轉型效果層面的影響，也有工具應用層面的影響。

被視為觀察全球軟件團隊的風向標的Google Cloud，在最新的《DORA 人工智能輔助軟件開發現狀調查報告》，曾經揭示過這樣一個深層困境：

近90%的開發者每天使用AI超2小時，但僅有24%的開發者能夠對AI高度信任?。 ?

企業、開發者都在試圖將AI深度融入工作流中，賦予AI更多任務和責任，但這并不影響他們內心深處對AI的戒備和不信任感。

除了這種掙扎心態，Agent落地具體業務流程中，還面臨著很多細小的雜音干擾——如何因地制宜，針對具體業務線定制AI開發方案？如何避免敏感數據、核心資料的外泄？如何消除企業對特定供應商技術綁定的擔憂？

DORA報告警示我們，降低AI開發的門檻，并不是終點，提供真實確定的交付結果，才是關鍵。

這也是為什么，在聚焦技術創新，不斷迭代產品理念的同時，京東云一直在積極依托京東內部大規模業務場景沉淀，為合作伙伴輸入確定性。

公開資料顯示，截至目前，京東內部已有超過3萬個智能體在豐富的業務場景中運行，累計提升人效超億元。這些智能體活躍在零售、物流、金融、工業等多元業務的一線，最大化發揮智能體價值，顯著提升了企業運營效率。

以電商場景的智能助手為例，京東深入理解電商從業者從商品發布、訂單管理、客戶溝通、數據分析等一系列電商任務，拆解商家經營團隊背后的運作模式，最終基于 Multi-Agents 理念搭建了商家助手大模型在線推理服務架構，讓Agent成為商家的智能經營助手。

以 DataAgent 為例，它能安全連接企業內所有數據源，自動生成數據分析報告。再比如智能寄Agent，通過拍照即可自動識別地址信息和物品類別，極大簡化了寄件信息錄入。還有零售場景中的采銷助手，能精準預測銷量庫存，分析各地銷售情況，快速生成供應鏈預測報告，明確補貨數量，全面簡化采銷流程。

在這基礎上，「堅定擁抱開源開放」則是京東云的另一大「殺手锏」。

事實見證了京東云在開放共享層面所付出的努力：

今年7月，京東云開源了首個100%開源的企業級智能體JoyAgent-Genie，從前端、后端、框架、引擎、核心子智能體全部對外開放；

9月，京東云又開源了DataAgent和DCP數據治理模塊，推出JoyAgent 3.0，解決企業數據利用難的挑戰，加速企業級落地。

此次京東云城市大會南京站，京東云又官宣開源全新的多模態RAG技術，以實現多元異構數據的快速治理與高效應用……

回首過往，京東云一直都在聚焦開源，充分降低企業綜合部署成本，構建信任壁壘，確保企業在AI轉型中的核心主權，從而帶動千行百業的Agent實踐，讓AI真正變得能用、好用。

放眼未來，當「Agent+Coding」范式真正成為行業標準，讓「AI重構供應鏈」從企業戰略升華為產業共識的京東云，也必將完成身份的升維——

從技術的創新者，轉向千行百業生態的「筑路者」，并推動數字經濟向更普惠、更高效、更具溫度的未來加速演進。