百度文心快码3.5S：多智能体协同重塑开发流程

前两天发了一篇关于《我的疑问：为什么 Anthropic（Claude） CEO 敌意这么大？！》的讨论，引起一些热议，原来 Anthropic 老板最开始也曾是百度海外的实习生；不管怎么说，“百度是技术人的黄埔军校”这没错了。

让我们再换个视角：也许百度一直在践行“厚积薄发式的创新” ，记得大模型最最开始在国内的火爆产品，就是百度的文心一言，现在虽有了 DeepSeek 的接力，但是不否认的是，再看看百度陆续发布的AI产品：百度飞桨、文心X1.1、文心快码，噢，原来，他们一直在默默发力。

👉 本篇：将结合文心快码 3.5S 的全新升级，拆解它的“多智能体自协同引擎”，聊聊它如何影响开发者的工作方式，并通过实际场景演示，看看我们能否在这个时代用 AI 搭建属于自己的“虚拟开发团队”。

一、从单智能体到多智能体：背景与拐点

9 月 9 日，在 Wavesummit 开发者大会上，百度正式发布 文心快码 3.5S（Super Synergistic AgentS）版本。

这次升级被称为“多智能体自协同引擎”，以往，开发者对智能体（Agent）的认知主要停留在“增强个人生产力”的维度：写代码、生成文档、帮忙查 Bug。问题是：复杂的工程从来不是一个人就能搞定的。从需求规划、任务拆解，到代码生成、测试覆盖、前后端协作，每个环节都有不同角色和专业知识。

并且，这些智能体各自互相协同，这不再停留在“设个角色、挂个知识库”的浅层集成，而是把工作流程编排进去：每个子智能体既具备专业域知识，又保留通才能力（跨栈理解与补全上下文、接口对齐与冲突消解），达成真正意义上的协作。

让我们先来看看现在都有哪些智能体：

智能体	特点	适用场景
Zulu	启用所有内置 Tools 和当前项目安装的 MCP 工具，擅长自主探索用户需求、完成多文件编辑、端到端完成任务。	代码结构复杂、文件改动量大的需求。
Plan	擅长分析复杂需求，与用户协同澄清并完善需求，并将拆解步骤输出到 plan.md 文件中。通过提前梳理需求，确保后续生成的代码更贴合预期，提升整体效率。	重构或需要完整规划的复杂需求。
UT	识别代码结构和单测框架，自动生成符合项目风格的单测代码，同步提供覆盖率报告。帮助发现潜在 bug，提高代码质量。	逻辑边界复杂、质量要求高的开发任务。
F2C	智能识别 Figma 元素，高保真还原设计稿，自动生成可运行的前端代码。大幅缩短设计到开发的周期。	基于 Figma 设计稿的前端开发需求。
Architect	不直接调用 Tools，仅能调用其他 Agent。擅长在多个 Agent 之间进行编排和分工，设计合理的执行顺序与依赖关系。通过高层次调度，让各个 Agent 协同完成复杂任务，确保整体产出符合架构与质量要求。	跨多个 Agent 的复杂需求，如端到端项目交付、涉及规划+编码+测试的综合任务，或需要统一把控规范与质量的场景。
Deep Read	仅调用文件读取与目录分析工具，不会修改本地代码。能够深入解析项目逻辑、依赖与规范，快速提取核心信息并生成总结或解读报告。	接手陌生项目、阅读复杂代码库、理解第三方库或遗留系统，以及需要快速建立上下文认知的场景。
Actor	不与用户进行过多需求澄清，聚焦在编码实现，通过直接修改文件、调用终端，模拟开发者执行具体任务。	需求清晰、任务明确的小型编码或执行任务。

可能有朋友想问：为什么要内置这么多智能体？

我们都知道大模型的幻觉和上下文限制，所以，让每个 Agent 都有清晰的流程设置、定位与边界，才能有效避免“万能体”在垂直领域中常见的效果下降的问题。就是说让更专业的智能体做更专业的事情！

其中，比如最常用的 Zulu，适合用在端到端的开发任务上：从 0 到 1 搭建新应用，或在现有复杂项目里快速完成功能升级、Bug 定位与修复。对比 Cursor 或 Copilot 那种偏向单点补全的思路，Zulu 更像是一个“全栈型小队长”。

再比如 Plan 的定位就是和你一起澄清、规划，把需求拆成步骤，并保证每一步生成的代码都是你要的。

UT 则直击测试环节，它不仅会写单测，还能同步生成覆盖率报告，帮你发现潜在 bug。很多团队常见的“没人愿意写测试”的问题，UT 胜任了。

还有F2C（设计稿转代码），则更多服务于前端场景，高保真地把设计稿转成可运行、可维护的前端代码。

加在一起，这不就是妥妥的“虚拟开发团队”吗？—— 团队任意定义！

二、3.5 核心升级：三个维度的跃迁

在最新的升级，文心快码 3.5S 提出三个关键词：Super、Synergistic、AgentS

1、所谓 Super，其实就是让智能体更强，不再是千篇一律的万能助手，而是能根据开发者需求自定义，它还能把复杂任务拆解成清晰的 To-Do 清单（让我想起 cursor 也是这样设计的），实时追踪进展，开发流程更透明。

2、接下来是 Synergistic，重点在于多智能体协同。面对复杂任务时，它能临时派生出 Subagents，自主分工，协同机制也突破了上下文的限制，让不同智能体之间能传递和记住更多信息，避免了过去“健忘”的尴尬。

3、第三点 AgentS 更像是“智能体操作系统”：把工具接入、知识库、权限与资源管理、状态/记忆持久化、可观测性（日志、回放、评测）等要素一次性端正，把 Super（更强个体）与 Synergistic（多体协同）沉淀为可复用、可扩展的生产体系。

我认为，这直指当下 vibe 开发者面临的编码大模型三大痛点：不懂业务 → 难以完成复杂任务 → 缺乏协作机制。

三、实操评测：构建超复杂系统

官网上有插件版本以及 IDE 版本，可供自主选择：

我这里选用的就是 IDE，直接复杂命令起手：

请帮我从零创建一个前后端分离的管理系统：前端用 Vue 3 + Vite + Vue Router + Pinia + Element Plus（支持登录/退出、侧边菜单、面包屑、列表分页筛选、表单增删改查、上传/导出、深浅色与中英国际化），后端用 Python FastAPI + SQLAlchemy + Alembic + JWT（提供 /auth/login、/users、/roles、/resources 等 REST API，含分页/排序/搜索、RBAC 鉴权、中间件日志与异常处理、Swagger 文档，数据库默认 SQLite 并支持切换 PostgreSQL），两端通过 .env 可配置，提供 Docker Compose 一键启动（frontend:5173、api:8000）、种子数据与管理员账号（admin/123456），内置单元测试与接口测试样例（pytest + httpx）、前端 e2e 示例（Playwright），并生成 README 与脚手架脚本（make dev 本地启动、make test 测试、make build 产物构建）。