词元无限（TokensInfinity）是面向未来智能组织的 AI Agent 技术公司，为企业提供从需求、开发到测试、交付的全链路智能研发平台。通过多智能体矩阵协同、深度上下文工程与安全合规的私有化部署能力，帮助团队在不改变现有组织与流程的前提下，实现智能研发提效与质量提升。

产品详细介绍

一、产品定位与核心价值

词元无限 TokensInfinity 专注于为企业构建“面向未来的智能组织”，核心是以 AI Agent 为基础单元，搭建多智能体协同的研发体系。平台通过 InfCode 编程智能体、InfTest 测试智能体以及智能研发效能驾驶舱等能力，将大模型从“单点助手”升级为“可度量、可管理、可进化”的智能研发基础设施。

核心价值体现在三方面：

  1. 智能体组织化：不只是单个聊天机器人，而是可编排、可协作的智能体矩阵，支持多角色、多任务协同。
  2. 全链路研发智能化：覆盖需求分析、代码开发、测试验证到交付评估，形成闭环的智能研发流程。
  3. 安全合规与可落地：支持完全私有化部署，零数据留存，符合金融等高合规行业要求，并已在真实金融场景中实现可量化提效。

二、核心产品与功能模块

1. InfCode 编程智能体

InfCode 是面向复杂工程场景的编程智能体，具备以下能力：

  • 深度代码理解：支持接入企业代码仓库与知识库，基于深度上下文工程优化，可跨模块理解复杂项目结构。
  • 大仓库高效推理：在大型代码仓库中仍能保持精准、连贯的推理能力，适用于银行核心系统、复杂业务中台等场景。
  • 智能开发辅助：支持代码生成、重构、调试建议、文档补全等多种开发任务，提升开发效率与代码质量。
  • 本地与端云一体体验：InfCode 内置在摩尔 MTT AIBOOK 上，无需下载安装，开箱即用，支持本地文件安全处理与端云一体的模型调度能力。

性能方面，InfCode 在 SWE‑Bench Verified 基准上取得 79.4% 的 Pass@1 成绩，刷新 SOTA（世界最佳），显著领先公开排行榜上 GPT‑5、Claude 等顶尖模型约 65% 的水平，体现出在真实软件工程任务上的强大能力。

2. InfTest 测试智能体

InfTest 面向软件测试与质量保障场景：

  • 自动化用例生成：基于需求与代码自动生成测试用例，覆盖功能测试、回归测试等场景。
  • 智能缺陷分析：结合代码上下文与历史缺陷数据，辅助定位问题根因，给出修复建议。
  • 全链路质量管控：与需求、开发环节打通，形成从需求到上线的质量追踪链路，降低线上风险。

3. 多智能体矩阵与协同

词元无限通过多智能体矩阵实现“人机协同 + 智能体协同”：

  • 智能体矩阵协作：不同智能体负责需求澄清、代码实现、测试验证、文档生成等环节，自动分工与协作。
  • 动态自协作与持续进化：智能体可根据任务与上下文动态调整策略，并通过持续学习不断优化表现。
  • 跨工具与平台集成：通过“插件 + IDE + 平台”一体化入口，将智能体能力嵌入开发者日常工具链。

4. 智能研发效能驾驶舱（RaaS）

以“结果为服务（RaaS）”为理念，提供智能研发效能驾驶舱：

  • 实时洞察协作表现：可视化展示智能体与团队协作情况、任务完成效率等关键指标。
  • 度量研发产出：量化代码产出、缺陷率、测试覆盖率等，帮助管理者评估智能化改造成效。
  • 持续提效闭环：基于数据反馈持续优化智能体策略与团队协作模式，实现长期、可持续提效。

5. 安全合规与私有化部署

针对金融、政企等高安全要求行业，词元无限提供：

  • 完全私有化部署：支持在企业自有机房或可信云环境中部署，代码与数据不出本地环境。
  • 零数据留存：不上传云端、零数据留存，避免敏感信息泄露风险。
  • 安全与合规检测：遵循行业安全标准与合规要求，保障生产环境安全无虞。

三、典型行业与合作生态

1. 金融行业落地案例

在银行核心系统改造场景中，词元无限面临“周期长、改造难、风险高”的挑战，同时需满足“零组织调整、零流程侵入”的引入要求。通过“插件 + IDE + 平台”一体集成入口，结合上下文感知识别与全链路质量管控，打通需求、开发、验证到交付的智能协同闭环，实现：

  • 综合提效约 39%
  • 成本降低约 20%
  • 代码采纳率约 88%

在强规范、强合规、多环节协同的金融研发环境中，证明了智能体方案的可量化、可验证提效能力。

2. 与协同平台与算力厂商的联合方案

  • 与飞书的联合方案：依托飞书项目流程能力承载词元无限研发智能体，在协作有序、安全可控的基础上打通“需求-开发-测试”闭环，实现从传统项目管理向 AI 原生智能交付的跃迁。
  • 与神州鲲泰的联合方案：以神州鲲泰智算硬件承载词元无限智能体矩阵，在安全可信前提下完成研发流程智能化转型，实现算力供给与智能体输出的精准匹配与按需扩展。
  • 与摩尔 MTT AIBOOK 的端侧方案：InfCode 内置在 AIBOOK 上，无需额外安装，支持端云一体的智能体调度，让本地文件处理更安全、更省流量。

简单使用教程

一、部署与接入准备

  1. 确定部署方式

    • 私有化部署：适用于金融、政企等高安全要求场景，在企业自有机房或专有云环境中部署平台与模型。
    • 联合方案部署：可结合神州鲲泰智算、摩尔 MTT AIBOOK 等硬件环境，获得更优算力与端云一体体验。

  2. 接入企业代码与知识库

    • 连接企业代码仓库（如 GitLab、GitHub Enterprise、SVN 等），配置访问权限与分支策略。
    • 导入相关知识库（设计文档、接口文档、业务规范等），为智能体提供完整上下文。

  3. 集成开发工具链

    • 安装 IDE 插件（如 VS Code、JetBrains 系列等），将 InfCode、InfTest 能力嵌入开发者日常工具。
    • 在企业内部协同平台（如飞书）中启用词元无限智能体应用，打通需求、任务与研发流程。

二、InfCode 编程智能体使用步骤

  1. 代码理解与熟悉项目

    • 在 IDE 中打开目标项目，确保已完成代码仓库与知识库接入。
    • 通过“让 InfCode 解释当前模块/文件/函数”的方式，快速获取项目结构与关键逻辑说明。

  2. 智能编码与重构

    • 在编写新功能时，直接在 IDE 中调用 InfCode，根据需求描述生成初始代码实现。
    • 对于历史代码，可请求 InfCode 进行重构建议（如拆分函数、优化性能、提升可读性），并自动生成重构后的代码片段。

  3. 问题定位与调试辅助

    • 将报错信息、日志片段与相关代码上下文提供给 InfCode，请其分析可能原因与修复思路。
    • 对复杂问题，可让 InfCode 生成多种修复方案并给出优缺点对比，辅助开发者决策。

  4. 文档与注释生成

    • 选中关键模块或接口，调用 InfCode 自动生成注释与接口文档。
    • 根据代码变更自动更新变更说明与 Changelog，减少文档维护成本。

三、InfTest 测试智能体使用步骤

  1. 自动生成测试用例

    • 在需求或用户故事页面，调用 InfTest 根据需求描述生成测试用例列表。
    • 在代码层面，选择目标模块或接口，让 InfTest 自动生成单元测试、集成测试用例。

  2. 执行与结果分析

    • 将生成的测试用例集成到现有测试框架中执行（如 pytest、JUnit 等）。
    • 将执行结果反馈给 InfTest，请其分析失败用例的可能原因，并关联到具体代码位置。

  3. 质量追踪与回归测试

    • 在需求变更或版本升级时，调用 InfTest 自动识别受影响范围并生成回归测试建议。
    • 通过质量报表查看缺陷分布、模块风险度等指标，指导后续测试与重构重点。

四、多智能体协同与效能驾驶舱

  1. 配置智能体矩阵角色

    • 在平台中为不同阶段配置对应智能体角色，如“需求分析智能体”“开发智能体（InfCode）”“测试智能体（InfTest）”“文档智能体”等。
    • 为每个智能体设定权限范围与目标指标（如代码采纳率、缺陷率等）。

  2. 在协同平台中使用

    • 在飞书等协同平台中，将需求、任务与代码仓库链接绑定到对应智能体会话。
    • 通过任务卡片或机器人指令触发智能体执行需求澄清、任务拆解、进度总结等操作。

  3. 使用效能驾驶舱进行度量

    • 在智能研发效能驾驶舱中查看整体研发效率、智能体参与度、代码采纳率等指标。
    • 对比引入智能体前后的效率与质量变化，持续优化团队流程与智能体配置。

FAQ 常见问题

Q1：词元无限适合哪些类型的企业和团队？ A：适合中大型企业，尤其是金融、政企、通信、互联网平台等拥有复杂系统和大型代码仓库的团队。对于希望在不大幅调整组织架构和流程的前提下，引入智能研发能力的团队尤为适用。

Q2：如何保障代码与数据安全？ A：平台支持完全私有化部署，代码与数据可全部留存在企业内部环境；不上传云端、零数据留存。同时遵循行业安全与合规标准，并可结合企业现有安全体系（如访问控制、审计日志等）进行统一管理。

Q3：是否会对现有研发流程造成冲击？ A：词元无限强调“零组织调整、零流程侵入”，通过插件、IDE 集成和协同平台接入的方式，将智能体能力嵌入现有流程中，尽量减少对现有工作方式的干扰，实现平滑过渡。

Q4：需要多长时间才能看到提效效果？ A：在已有成功案例中，引入后通常在一个版本周期内即可看到明显提效与质量改善。随着代码与知识库积累、智能体策略优化，中长期效果会进一步提升。

Q5：与通用大模型助手相比有什么优势？ A：词元无限基于企业代码与知识库进行深度上下文工程优化，针对真实软件工程任务进行了系统性调优，并在 SWE‑Bench Verified 等权威基准上取得领先成绩。同时提供多智能体协同、效能驾驶舱与安全合规能力，更适合企业级、工程级场景。

Q6：是否支持与现有 CI/CD、测试平台集成？ A：支持通过 API、插件等方式与现有 CI/CD 流水线、测试平台对接，将 InfCode、InfTest 的能力嵌入构建、测试、发布等环节，实现端到端的智能化改造。

Q7：如何开始试用或落地 PoC？ A：企业可通过官网提交需求或联系销售与技术团队，明确业务场景与目标指标后，先在单一业务线或单个系统开展 PoC，验证提效与质量提升效果，再逐步推广到全局研发体系。