目前，学术界和工业界的代码代理领域仍然高度分散。现有解决方案通常缺乏开源性，需要大量人工干预，或者功能有限，例如多仓库搜索、多语言处理和有限的问题解决能力。
Delicium 很高兴地宣布与伦敦大学学院 (UCL) 计算机科学系何烨博士正式建立合作伙伴关系，通过开源、完全自主、多语言且经济高效的 AI 编码标准，彻底改变软件工程。
凭借 Delicium 在资源组织、架构设计和大规模语言模型 (LLM) 优化方面的专业知识，该合作项目推出了 Prometheus，这是一个多智能体系统，可将整个代码库转换为统一的知识图谱，从而指导上下文发现以解决问题（arXiv：www.arxiv.org/abs/2507.19942）。Prometheus 现已在世界知名的 SWE-bench 基准测试平台 (www.swebench.com) 上提供评审。
此次合作的核心目标是通过向Delisium社区发布公开训练的大规模语言模型（LLM），大幅降低其运行成本。Delisium还将与EuniAI（伦敦大学学院系统工程学院团队）及其他重要行业合作伙伴携手，通过统一的代码库知识图谱共同开发下一代人工智能编码标准，并持续发表一流的研究论文及其他具有影响力的成果。
一种最大限度提高效率的新方法
基于推进人工智能编码标准的战略合作伙伴关系，Delicium 与叶贺博士的团队正在加速开发一种用于大规模多语言代码库的创新型软件工程框架。该框架的核心是构建统一的知识图谱（KG），率先采用基于图的方法来解决不同代码库中的问题。
这种范式转变将海量异构代码资产——从目录层级结构和复杂语法到相关文档和嵌入式注释——转化为智能的、相互关联的图谱。因此，Delicium 和叶贺博士的团队设计了一个统一的知识图谱，用于抽象代码库。该知识图谱与开源多智能体系统 Prometheus 相结合，实现了增强上下文信息检索效率的目标（arXiv：www.arxiv.org/abs/2507.19942）。
Prometheus 采用与语言无关的通用架构，使其成为集成多语言和多代码库项目的智能框架。它能够加深对代码的理解，使自动化工具能够清晰地分析和推理代码。
Prometheus 专为企业级规模运行而设计，能够处理和解读最复杂的软件生态系统，为下一代智能开发解决方案奠定基础。这一创新框架超越了现有技术的局限性，提供了无与伦比的态势感知和自动化问题识别能力。
探索 Prometheus 系统： https://github.com/EuniAI/Prometheus
euni.ai 是 Prometheus 技术已被业界广泛采用的一个清晰范例，它展示了基于 Prometheus 的创新如何创造真正的价值。
euni.ai 基于伦敦大学学院 (UCL) 的 Prometheus 平台构建，充分利用 Prometheus 的强大功能，提供新一代代码分析和自动化缺陷修复方案。通过深入理解代码，euni.ai 能够主动识别并解决问题，从而帮助开发者更快、更高效地构建卓越的软件。
自动化人工智能编码问题解决能力
这款尖端的多智能体系统由 Delicium 和何烨博士的研究团队合作开发，旨在解决各种软件问题，包括错误、功能请求和讨论，并可适应多种内容格式，包括文本、图像和视频。
这套尖端系统的核心是两个强大的框架，它们专为应对现代软件工程中固有的复杂多样的挑战而设计。这种方法实现了整个问题解决生命周期的自动化，超越了传统缺陷修复机制的局限性，涵盖了全面的开发需求。
输出步骤如下：
- 所有问题都会录入系统。
- 问题分类代理对问题类型进行分类。
- 问题会被路由到相应的工作流程/代理（错误、功能、文档更新等）。
- 上下文搜索代理访问知识图谱并提取相关上下文（代码、文档等）。
- 专门的解决方案代理负责处理具体的解决方案流程。
- 回复生成代理会生成最终的专家回复，并将其发布到相关平台上。
1. 对上下文的深入理解
该系统的核心是一个动态知识图谱（KG），它经过精心设计，旨在全面理解所有已报告的问题。该知识图谱通过从代码库本身提取深层上下文信息（包括文件结构、抽象语法树（AST）和文本文档）而系统地构建。通过将这些不同的数据源映射到一个相互关联的图中，该系统能够全面覆盖代码及其相关资料。
负责协调这一过程的是一个专门的上下文发现代理。该代理会探索知识图谱，以挖掘准确且语义丰富的信息。从精确定位相关的代码片段到识别关键文档，该代理确保所有后续操作和决策都稳健可靠且基于上下文。
2. 自适应工作流程
为了适应软件开发的多方面特性，该系统的工作流程显著超越了现有以缺陷为中心的解决方案的局限性。它首先采用先进的分类机制，由问题分类专员评估并分类所有提交的内容，包括缺陷报告、功能建议、文档更新和技术咨询。这种策略性评估使系统能够根据每个具体场景的需求，动态地分配专业专员并定制解决方案。
这种适应性使系统能够处理各种各样的开发者需求，从重现复杂的错误到定义新的功能规范。最终，所有调查和解决工作都通过一个响应生成代理进行整合，该代理能够针对原始 GitHub 问题生成清晰且符合上下文的回复，有效地传达底层分析、已采取的措施以及最终的解决方案。
人工智能编码：主动直接的问题解决
尽管像 SWE-agent 和 OpenHands 这样的代码代理在 SWE-bench 等基准测试中取得了进展，但商业产品仍然价格昂贵且运行不透明。以 Claude Code 为例，它需要多次查询，例如基于 Claude-Opus-4 的代理（据估计，500 次 SWE-bench 评估的成本约为 1500 美元），这会消耗大量令牌并降低响应速度。
有趣的是，主流系统严重偏爱 Python，而对其他编程语言的支持却很少。大多数工业解决方案只专注于修复 bug，忽略了功能请求、文档编写和问答等类别。虽然 IDE 扩展（例如 GitHub Copilot）、专用平台（例如 Cursor）和基础模型（例如 ChatGPT）目前占据市场主导地位，但基于 AI 的代码助手只能在编码阶段显著提升开发工作流程。开发人员仍然需要审核建议，这使得自主解决问题变得困难。
上下文限制是另一个主要障碍：搜索策略通常仅在单个文件或存储库级别运行，这使得复杂系统难以进行跨存储库推理和依赖关系分析。效率和成本问题进一步加剧了这些挑战。查询可能速度慢且成本高，代理任务也可能消耗大量资源。
尽管面向程序员的 AI 工具发展迅速，但由于语言支持分散、问题类型有限、运营成本高昂以及缺乏能够全面探索庞大代码库上下文的解决方案，进展受到阻碍。
人工智能编码的现状简要概括如下。
优点
效率提升
AI 工具提供智能代码建议
自动化重复性编程任务
加快您的编码工作流程
减少编写代码时的手动工作
提高开发人员生产力
自主问题管理的可能性
商业人工智能代理（例如 Claude Code）提供部分自动解决功能。
平台可访问性
广泛的集成支持（IDE 插件、Copilot、Cursor 和其他专用平台）
劣势
上下文限制
搜索通常仅限于单个文件或存储库。
缺乏处理复杂代码库所需的高级跨仓库推理和依赖关系分析能力。
语言支持偏见
对 Python 的主要支持
对其他编程语言的支持非常有限
议题多样性不足
大多数研究和产品都只关注修复漏洞。
功能请求、文档或问答类型相对较少。
成本和效率问题
代理消耗大量代币
响应速度慢且成本高（例如，Claude-Opus-4：500 次请求需花费 1,500 美元）
商业解决方案价格昂贵，且缺乏开源透明度。
从实验室到工业领域
伦敦大学学院 (UCL) 是世界领先的人工智能研究型大学之一，以其开创性的学术合作而闻名，其中包括与 DeepMind 的全面合作。这一合作催生了一系列极具影响力的人工智能深度学习课程。UCL 计算机科学系在人工智能、软件工程、系统和多模态研究领域始终位居世界领先地位，在顶级期刊上发表了大量杰出论文，并具有跨学科影响力。
何烨博士领导着伦敦大学学院计算机科学系创新型人工智能与软件工程（AI & SSE）团队，致力于在自动化软件工程领域取得系统级突破。该团队的研究重点包括代码库上下文发现、增强大规模语言模型的能力、自动化问题求解以及为代码代理开发高效的内存架构。这些核心技术已通过与Deliciumum的开源合作成功验证，并在SWE-bench基准测试中取得了最先进的性能，展现了严谨的方法论和卓越的生产级工程水平。GPT-5 + Pass@1在SWE-Bench测试中位列第二，Prometheus以71.2%的解析率位列全球第八（仅次于OpenHands）。
从产业角度来看，Delicium 自 2022 年以来已成为基于区块链的 AI 代理网络领域的先驱。其主要项目包括 Lucy (https://www.lucyos.ai)，这是一个面向加密货币领域的代理操作系统，允许用户使用自然语言创建、部署、协作和分发代理。Delicium 还推出了“You Know I Love You”(YKILY) 网络，这是一个面向 AI 代理的原生数字金融基础设施。该网络在一个开放、可组合且高度可扩展的生态系统中支持多代理、API、外部服务以及模型到模型的 MCP 聚合器。
作为重要合作伙伴，Delicium 致力于提升人工智能代理的解决问题能力，并加强对人工智能和加密货币领域应用案例的评估。通过建立这一框架并与伦敦大学学院 (UCL) 共同开发人工智能编码标准，Delicium 将为 Lucy 提供基础功能，使通用代理能够在更广泛的场景中运行。
这包括基于代理的加密货币编码和开发、代理驱动的交易、支持加密货币支付的LLM门户网站，以及用于传统服务器和加密货币服务器的MCP聚合器。我们正携手努力，构建“YKILY（You Know I Love You）网络”，这是一个专为人工智能代理设计的数字原生基础设施。
在软件工程新时代的门槛上，Delicium 与何烨博士的合作不仅代表着技术的融合，更体现了愿景、理念和商业智慧的契合。在专有技术孤岛和学术抽象导致的碎片化环境中，这一联盟旨在构建一个开放、自主、多语言且经济高效的生态系统。在这里，代码代理不再仅仅提出解决方案，而是交付解决方案。
将伦敦大学学院严谨的学术环境与Delicium在区块链人工智能代理网络领域的开创性工作相结合，为下一代数字化转型奠定了基础。这项工作不仅着眼于当下，更着眼于未来：届时，自主代理将成为富有创造力的合作伙伴，将开发者从繁琐的调试工作中解放出来，从而推动高水平的创新。
美味
Delicium ($AGI) 正在构建一个基于区块链的 AI 代理协作网络，其中包括 Lucyos (www.lucyos.ai) - 一个代理操作系统，以及 You Know I Love You (YKILY) 网络 - 一个面向 AI 代理的数字原生金融基础设施。
Delicium 得到了微软、谷歌和英伟达等领先的人工智能行业领导者以及 Y Combinator、Galaxy Interactive、Republic Crypto、Immutable、Polygon、AntAlpha Ventures、GSR 和 Blockchain Coinvesters 等全球知名机构的支持。
- Delysium 网站： https://www.delysium.com
- Delisium 白皮书 V2： https://delysium.gitbook.io
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