📌 一句话摘要

文章详细介绍了大淘宝技术团队如何设计高准确率 AICoding 工作流，通过聚焦高频非业务场景，结合 MCP、A2A、AG-UI 协议，实现研发效能提升。

📝 详细摘要

本文深入探讨了在企业级复杂场景下，如何通过 AI 技术显著提升研发效能，同时确保代码质量。作者以“氛围编程”概念切入，指出 AI 生成代码虽能提高效率，但在质量保障方面仍存挑战。基于此，团队聚焦于 AB 实验下线、Switch 开关治理等高频、重复且熟悉的非业务需求场景，设计了一套高准确率的 AICoding 工作流。该工作流融合了 MCP（Agent 与工具通信）、A2A（Agent 间协作）和 AG-UI（Agent 与用户交互）三大协议，构建了基于 Single-Agent 架构的智能生码系统。通过精细化提示词工程、动态上下文注入和标准化工作流编排，实现了任务的自动化生成与发布。文章还对 Claude 4 和 Qwen3-Coder 等主流大模型进行了能力调研，并阐述了 Agent 的决策逻辑与框架选择。最终目标是在保证 90%以上正确率的前提下，解放研发人力，使其聚焦于高价值创新。文章强调，选择细分、可控的场景，结合业务深度知识，沉淀可复用的工作流模板，是实现安全、高效、可推广 AI 研发提效的关键路径。

💡 主要观点

1. 战略性选择 AI 应用场景是实现高准确率和实用价值的关键 通过聚焦高频、重复且熟悉的非业务需求（如 AB 实验下线），结合业务深度知识，能有效提升 AI 生码的准确率至 90%以上，避免陷入“浅水区”或“深水区”的困境。
2. 构建完整协议生态是 AI Agent 系统高效协作与用户交互的基础 文章提出的 MCP、A2A、AG-UI 协议组合，分别解决了 Agent 与工具、Agent 与 Agent、Agent 与用户之间的通信与协作问题，形成了端到端的 AI 研发效能生态。
3. 标准化工作流和精细化提示词工程是确保 AI 编码质量的核心 通过沉淀可复用的工作流模板，并结合动态上下文注入和领域知识进行提示词工程，能够将复杂任务拆解，确保 AI 生成代码的质量和可发布性。

💬 文章金句

• AI 这不是一时潮流，它不会消失。氛围编程已经成为一种主要的编码方式。如果我不这样做，可能就会被甩在后面。
• 我们认为只有业务和通用能力的双重建设，选取足够细分的场景，只要一件小事情的能被 90%正确性以上的解决，那这个方案我们认为是可被接受、安全且具有推广价值的 AI 提效途径。
• MCP 更像是'Agent 与工具'的接口，而 A2A 是'Agent 与 Agent'的协作协议。
• AG-UI 与 MCP（Model Context Protocol）和 A2A（Agent-to-Agent）协议共同构建了完整的 AI 代理生态系统。
• 始终相信一个技术的价值，不在于你的方案有多先进，框架有多厉害，而是是否可以更好的满足业务的需求，创造出业务独有的范式。

📊 文章信息

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