不只是 Copilot:一个完整 AI 软件交付团队的实践 – forgeai

在实际的软件开发过程中，一个完整的交付往往不是“写代码”这么简单。

从需求分析、架构设计、数据库建模，到 UI 设计、开发实现、测试与部署，每一个阶段都依赖不同角色的协作。

问题在于：

•  角色之间信息断层严重 

•  文档不统一、不可追溯 

•  交付过程高度依赖经验 

•  AI 工具大多只停留在“代码助手”层面 

于是我们做了一个尝试：

把一个完整的软件交付团队，抽象成一组 AI Agent，并让它们形成标准化工作流。

这就是 forgeai。

什么是forgeai？

forgeai 是一个面向软件交付团队的 AI Agent 工具包，基于 GitHub Copilot 等 AI 能力构建。

它不是单一的 AI 助手，而是：

👉 一个完整的“AI 软件交付团队”

在 forgeai 中：

•  每一个角色都是一个独立 Agent

•  每个 Agent 都有明确的输入 / 输出

•  所有阶段通过标准工作流串联

•  并且引入“人工审批机制”保证质量 

有哪些功能？

当前 forgeai 内置了 10 个专业角色 Agent，覆盖完整交付流程：

•  – 产品经理（需求分析） 

•  – 架构师（系统设计） 

•  – DBA（数据库设计） 

•  – UI 设计师 

•  – 项目经理（计划拆解） 

•  – 前后端工程师 

•  – QA 测试工程师 

•  – DevOps 工程师 

以及一个核心协调者：

👉 digital-team（AI Orchestrator）

它负责：

•  – 驱动整个流程推进 

•  – 识别当前阶段 

•  – 控制交付节奏 

•  – 执行人工审批 Gate 

最终形成的是一个类似这样结构的流程：

👉 需求 → 架构 → 数据库 → UI → 计划 → 开发 → 测试 → 部署

而不是零散的 AI 对话。

与传统 AI 工具的区别

forgeai 想解决的不是“AI 能不能写代码”，而是：

👉 AI 能不能参与完整的软件交付流程？

它和常见 AI 工具的区别在于：

适用场景

forgeai 更适合：

• – 有规范交付流程的软件团队 

• – 想提升交付标准化程度的团队 

• – 正在探索 AI + 工程化结合的团队 

• – 想把 Copilot / Claude / Codex 用到“流程级”的开发者 

仓库链接

项目已经开源，有兴趣可以直接查看：

Gitee Repo: https://gitee.com/jordium/forgeai

它安装简单

结语

接下来我会做几期内容，逐步讲清楚：

• – forgeai 的设计理念（为什么是 10 个角色） 

• – AI Agent 如何做“工程化协作” 

• – 如何把它接入实际项目 

• – 在真实项目中的效果与问题 

你觉得：

👉 AI 更适合“写代码”，还是“参与流程”？ 

👉 一个完整 AI 团队，有没有可能成为未来的标准配置？

欢迎一起交流。