方向一：AI 编码 Agent 开发
开发能够自主完成编码任务的 AI Agent，让它能理解需求文档、生成技术方案、编写代码并自动验证
构建多个 AI Agent 之间的协作机制，让它们像团队一样分工合作，完成复杂的软件开发任务
方向二：大规模代码智能检索
构建代码语义检索系统，让 AI 能在海量代码库中快速找到相关代码片段和上下文
将检索能力与大模型结合，提升 AI 对复杂项目结构和跨文件依赖的理解能力
方向三：AI Agent 数据与评测优化
搭建 Agent 全链路数据采集与分析体系，覆盖行为轨迹、工具调用、代码产出及用户反馈
建立自动化评测流水线，围绕代码正确性、任务完成率等核心指标量化 Agent 能力
通过数据分析定位能力短板，驱动 Prompt 策略、工具链路及模型选型的持续优化
方向四：AI 生成代码的质量分析与验证
检测 AI 生成代码是否符合架构规范与模块边界约束，验证实现与需求的一致性
通过静态分析、动态 profiling 等手段进行缺陷检测与性能分析
探索形式化验证与自动化测试生成，构建生成代码的质量保障体系