架构讲解：

一、全流程用户入口：打通研发场景的“统一入口”
平台围绕需求-开发-测试-部署全研发链路，提供了多场景用户入口，实现研发角色的无缝接入：
● 面向研发桌面的本地工作空间、统一协作的产品门户/协同空间，覆盖编码提效的IDE 插件、审批联动的企业IM，以及对接外部系统的OpenAPI/Webhook，让不同角色的研发人员无需切换平台，即可在熟悉的场景中开展工作，打破研发流程的“孤岛壁垒”。

二、AI Agent 场景：驱动研发全流程的 “智能引擎”
通过场景化AI Agent，将AI能力深度嵌入研发各环节：
● 需求 Agent：自动完成需求分析、任务拆解，减少人工沟通偏差；
● 代码 Agent：支撑代码提交、代码评审，辅助开发者高效交付合规代码；
● 测试 Agent：自动生成测试用例、执行测试，大幅提升测试效率与覆盖率；
● 交付 Agent：提供变更建议、风险规避，保障部署流程稳定可靠；
● 效能 Agent：实现效能洞察、根因定位，帮助团队快速识别研发瓶颈；
● 同时预留“更多场景”扩展能力，可根据企业业务需求，灵活扩展AI应用场景。

三、双引擎产品底座：标准能力与 AI 增强的协同支撑
平台构建了“标准产品能力+AI 增强能力”的双引擎底座，兼顾稳定性与智能化升级：
1.标准产品能力：基于嘉为蓝鲸成熟的DevOps工具链，提供覆盖研发全流程的标准化能力；
2.AI 增强能力：为标准能力注入AI原生特性，实现智能化升级：
● 工具调用层：支持MCP/CLI接入、Skills封装，实现场景化能力的快速编排；
● 模型调度层：提供模型接入编排、上下文增强，支持多模型调度与知识图谱记忆；
● 协同与治理层：支持Agent编排、权限治理、数据安全管控，保障Agent协同的合规与安全；同时预留扩展能力，可根据企业需求持续迭代AI场景。

四、基础设施层：保障平台稳定与兼容的 “底层支撑”
平台底层提供两大核心支撑，适配企业级部署需求：
● 国产化底座：兼容国产操作系统、中间件、数据库，满足信创合规要求，适配国内政企、金融等行业的部署场景；
● 多模型接入：支持deepseek、GLM、Qwen 等主流大模型，企业可根据自身需求灵活选择模型，实现AI能力的自主可控。