Coding agents（编码智能体） 已成为应用型 AI 中最活跃的领域之一，但许多团队在模型或服务商更迭时，仍不断重复构建脆弱的基础设施。那么，如何在生态不断变化的背景下保持快速迭代与高度韧性，并将更多精力投入到领域特定的工作流程和用户体验上？

在AI智能体（AI Agent）的开发浪潮中，许多团队正面临一个共同的困境：“修复一个问题，却引发三个更隐蔽的Bug”。这种“按下葫芦浮起瓢”的现象，本质上是缺乏系统化评估体系导致的开发失控——团队像在迷雾中驾驶飞机，只能依靠“肉眼观察”和“事后补救”，无法预判风险，更难以自信地推进迭代。