前端工程 3.0：企业级智能研发与 Agent 系统落地

1. 前端级前端技术专家

2.

3. 录 01 前端程在 AI 时代的演进 02 上下程 - 企业级前端研发的上下管理 03 智能的具体系 - 让 04 智能作流 - 基于 Multi-Agent 的 Agentic Workflow 实现 05 总结与未来展望具具备智能

4. 前端 01 程在 AI 时代的演进前端程 3.0 背景及智能研发的思考

5. 企业级前端研发领域动化质检难以落地 UI、代码（格差异，动化段成本体验+ 质量要求，AI 产物的鲁棒性效果差佳…） Frontend Engineering

6. 前端程在 AI 时代的演进 - 前端程 3.0 Frontend Engineering Software Engineering

7. 前端

8. AI 时代解决前端程问题的机会成、有质的提升 Coding Agent IDE 插件 / CLI / Web 质检系统质量产物

9. 核原则及关键解题思路企业级 Coding Agent 需要解决的三智能核问题智能的上下具具备智能完成单个研发环节的智能化升级，理解前端的技术语义，提升复杂同时覆盖更多研发节点成效果的代码让企业级前端研发的上下项程具体系作流基于 Multi-Agent 的 Agentic Workflow 实现结构化作流和智能决策的有机结合，实现研发节点的效流转

10. 02 上下程企业级前端研发的上下管理

11. 企业级前端研发的上下程

12. 企业级的上下感知核围绕编码过程上下展开，控制编码信息的实时性，关注点聚焦性、可纠正性提升上下利率、减少上下负担

13. 企业级的上下成评分 0.59 -> 0.74 组件召回代码召回常答疑

14. 03 智能的具体系让具具备智能

15. 智能的

16. 智能的具系统性地解决复杂问题，各模块实现分治智能的具

17. 智能的动化为例成个订单列表数据为空的测试例编写例例执

18. 智能的成

19. 智能的代码逻辑分析例成/选取然语成（基于 NL 描述）的智能例成

20. 智能的执报告 MCP UI 动化 SDK 指令执

21. 智能的验收测智能审查具设计 + 更盘智能质检持 AST 规则 + AI 规则持远端 + 本地扫描内聚的 UI 的使 NL 例/智能场景组多模态 UI 理解/ 对效率 + 更易的 HCI

22. 智能的设计 / IDE 能开放 / 上下注云端 Agent 本地 Agent 内置 MCP MCP Marketplace read_file/write_file/.. jsdoc/browser_use/api_doc/playwright/git 企业级研发场景的必要设计

23. 04 智能作流基于 Multi-Agent 的 Agentic Workflow 实现

24. 为什么需要智能智能 Mock 规范多样化智能审查个研发者具备前端专家的 know-how 经验？智能质检

25. 智能智能决策作流和更可控性主决策的有机结合能有效提升 Agent 效果」

26. 智能作流 - 核智能调试智能编码下场景的问题步做什么? 泛性传递上下多 Agent 上下性 Multi-Agent 视智能质检信息如何传递? 问题的动态性交互的易智能审查智能 Mock 要解决的核问题致性限制

27. 智能交付注交付审查与下级路由

28. 智能作流 - 作流控制执行层上下召回与任务编排 Agent-1 工作流控制：编排 → 调度 → 执行有效召回与融合意图：基于 Agent-2 上下后进户输，进资源召回与判断，融合任务意图分析用户交互意图拆解与可控流程：完成意图拆解，得出任务完成计划以及对应任务编排层意图召回器 Intent Recall 交互扩展 Hooks Extension Hooks 交互的Agent执链起始节点，进任务链制定，进具体的调度与执任务调度与执召回资源池文档索引历史记忆知识库意图解析器 Intent Router 文件系统统一用户界面 CLI / Web / IDE 交付判断 Deliver Judge 执任务调度层已完成任务链生成器 TaskChain 无子任务任务完成检测器 DoneChecker 下一子任务交互 UI 界未完成执标与执过程结果，动态拼接 Agent 交接循环户作为节点，要求补充信息、也可以以可为节点，让户主动操作推进，完成后进与整体任务推进链，产可交互性：过程中可以任务调度器 TaskScheduler 任务结束 Agent 交接循环：基于任务阶段性交付

29. 智能作流 - Multi-Agent 中的 Context Context Engineering is Critical Multi-Agent 系统能有效缓解模型 Context window 的问题，但引了新的上下管理问题，即「如何在多 Agent 间实现上下 From LangGraph: https://blog.langchain.com/benchmarking-multi-agent-architectures/ 的有效共享」

30. 智能作流 - Multi-Agent 中的 Context 上下文循环：执行上下文 → 节点私有上下文 → 执行上下文全局上下需求输全局上下文全局上下文存储 / 需求拆解信息 / 历史任务交付结果⻓期记忆执短期记忆历史交付信息更新全局交付信息执行上下文上下执行上下文管理器各个 Agent 执得到的核上下信息，驱动下游 Agent 执以及交付 Files / DB 注入执行上下文节点私有上下文传递补充后信息，含执补充私有信息收集信息收集节点上下 Agent 节点私有上下 Memory 传递补充后信息有效信息片段成过程详细信息 Agent 执行补充私有 Agent 执行意图识别冗余执行结果补充私有意图匹配冗余文件内容冗余意图匹配输出控制逻辑拼接新执行上下文

31. 智能重叠和冲突，上下传递信息更准确压缩，保留关键信息；确保任务关键描述注共享记忆（如使向量数据库）

32. 智能下步预测 Agent 执

33. 05 总结与未来展望

34. 带来的成效和收益服务蚂蚁 8+ BG，数「前端程 3.0」效果展示个部持多个团队的定制 Agent、领域知识问答向社区开源部分基础能 Neovate Code

35. 关键经验总结程在 AI 时代成功的机会，来「软件命周期很重要，但不执着于端到端交付」算法 + 程 + 产品设计的三位「覆盖完整研发体」

36. 未来规划与展望对程型步释放产能

37.

38. THANKS 模型正在重新定义软件 Large Language Model Is Redefining The Software