2026年4月23日，年度行业盛会 “Build 2026 飞书项目生态日” 在上海盛大开幕。作为飞书项目的年度技术品牌活动，全方位展示了飞书项目开放生态在 AI 时代的战略布局与技术突破。
作为 AI 编程技术领域的先行者，词元无限深度参与飞书项目生态共创，与飞书项目联合推出面向企业级场景的智能化研发解决方案。

大会主论坛上，词元无限联合创始人、CTO王伟受邀进行了《AI-Native的智能交付实践与思考》主题分享，共同探讨了企业研发范式升级的真实痛点：当 AI Coding 已显著提升个体研发效率，企业该如何将这种单点提速，真正转化为组织整体交付能力的跃迁？**

“词元无限长期聚焦的方向其实非常明确，就是一件事：为企业搭建一套 AI Native 的研发流程，将 AI 真正落地到企业应用开发和测试流程里。”

从“个体提效”到“组织提效”的关键一问

在当前的行业认知中，软件开发被公认为最接近通用人工智能（AGI）的应用场景。AI Coding 在开发者侧快速普及，几乎每个程序员手上都有一个 AI Coding 工具，我们经常听到：AI为程序员提效10倍、20倍。

但是形成鲜明对比的是，过去一年，根据真实的企业反馈，企业级提效通常在 15% 左右。个体体验与组织结果之间，存在明显落差。、

为什么个体能力的突破，没有自然转化成组织交付能力的跃升？

这种悖论，暴露了当前企业在应用 AI 时的核心瓶颈：企业级传统的研发流程并没有升级到新一代 agent 驱动的研发流程。

AI Agent 落地企业研发场景面临的问题主要是以下两个方面。

流程割裂：软件研发流程中，系统工具多但散，需求、代码、测试和决策各自为战，存在大量跨系统衔接，需要大量人工介入。
测试承压：AICoding 把研发产出速度推得非常快，但测试资源并没有同步升级，还依赖于传统的人工测试方式。仅靠“开发提速”无法闭环，开发与测试的高效协同才是决定交付成败的关键。
今天企业真正缺的，往往不是一个更强的 Coding Agent，而是一条能把 Agent 产出稳定变成交付结果的流程闭环。
词元无限认为，构建真正的一体化闭环，核心在于推动软件研发范式与项目管理平台的双向重构。

让 Agent 真正进入完整的研发流程中，让 AI 真正成为融入企业流程中的“数字员工”。项目管理平台不能只做“信息流转”的旧看板，而是同步升维出智能理解、执行与协同三大核心能力。

Agent 必须深度“融入业务流程”，平台必须走向“智能交付”。

飞书项目 + Agent：从项目管理走向智能交付

企业研发的下一步，不是“再加一个 AI 工具”，而是让项目平台与 AI 能力完成双向升级。

本次与飞书项目的联合共创，深度发掘了飞书项目的独特产品价值。

飞书项目作为软件研发流程载体，能够实现组织协作、组织流转、承载过程。同时提供 AI 节点能力。当流程走到某个节点时，AI 可以基于前序节点沉淀的上下文，执行并完成当前节点任务。

我们认为，这就是从“项目管理”走向“智能交付”的分界点。

AI 不再游离于流程之外，而是成为流程中的执行单元。项目平台也不再停留在“状态记录”，而是逐步具备“理解-执行-协同-交付”的能力。

词元无限智能研发方案：让开发与测试形成闭环

基于飞书项目的能力，词元无限构建的是一套**面向企业级软件研发场景的智能解决方案

核心的切入点是：重构传统由人驱动的软件开发范式，将 Agent 深度集成到研发流程中去。

在方案中，Agent 以流程节点为载体，贯穿需求理解、技术方案、开发执行与测试验证全链路。

以一个“适配中小团队的 AI 任务管理系统”的需求开发为例，词元无限的这套智能体能力真正落进飞书项目流程后，可以带来80%的综合效率提升，从7-10人天缩短至1-2 人天完成。

3.1 技术方案生成：从需求到可执行方案

在真实企业场景里，研发的偏差往往源于需求理解的断层。所以在这个首要阶段，Agent 基于 PRD 与上下文先完成需求解析，再输出可执行技术方案，团队重点转向方案评审与决策。

3.2 开发执行：任务拆解 + 并行编码 + 流程回写

在开发环节，Agent 围绕企业现有代码仓库，及前序节点中的产品、技术方案等丰富的上下文，对开发任务进行智能拆解。然后飞书项目会调起 Coding Agent 执行代码理解、代码生成、代码修改以及评审辅助，完成任务执行。

词元还提供 InfCode IDE，即 AI-Native 的 IDE ，支持开发人员对 Agent 生成的代码进行 review 或局部修改。
开发完成后，PR 信息与代码变更摘要自动回写飞书项目，确保过程透明、状态可追踪、结果可复盘，转化为流程内标准化、可复用、可协同的系统能力。

3.3 测试执行：让质量保障跟上开发速度

测试节点由InfTest（词元无限的Testing Agent）接管，基于前序上下文生成测试用例，推动测试从手工向自动化升级。通过更好的闭环完成端到端测试工作，进一步有力的提升质量保障角色的效率。

测试能力不是“补丁”，而是企业实现确定性交付的核心环节。

项目周期大幅缩短，这背后的本质，不是某个环节“快一点”，而是需求、开发、测试在同一流程内实现了上下文继承、任务执行与结果回流。

企业最终得到的是可度量、可验证、可复用的组织级交付能力。

确定性价值：复杂软件，简单交付

企业对 AI 的最终判断标准从来不是“是否先进”，而是“是否可交付”。**让 Agent 在流程中真正承担工作，并且让这些结果能够被管理、被验证、被沉淀、被持续复用。**词元无限在多个行业实践中持续验证了三个核心价值：

**组织效率提升：**Agent 进入流程后，协同效率与流程吞吐显著改善

**质量稳定提升：**测试能力前移并自动化，减少高频返工与缺陷外溢

**交付确定性增强：**过程可管理、结果可审计、投入产出可量化

词元无限在多个企业软件研发的落地实践都在持续验证这条路径的现实价值：企业不缺聪明的单点模型，缺的是能嵌入真实流程、适配组织协作、直达交付结果的闭环方案，让 Agent 成为研发体系中的核心生产角色。

在权威基准测试中，词元无限 Coding Agent 已取得全球领先成绩，并在企业级复杂语言场景持续验证工程化能力。在真实企业实践中，相关方案已在金融、央企、制造、轨道交通等行业形成稳定落地，持续支撑研发效能与交付质量双提升。

我们坚信，AI 时代，企业的研发流程一定会被重构。我们将从开发与测试两个节点出发，继续与飞书携手，把这种成熟、可落地的 AI 交付能力延展到需求方案的产出、知识的沉淀、部署上线等更完整的交付链路，共创企业研发的智能未来。

您所在的团队在尝试 AI 提效时遇到过哪些流程挑战？AI Native的智能交付应该是怎样的？欢迎在评论区留言分享您的见解！

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