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智创未来 可达智灵携工程级可控研发智能体参展 AI Hangzhou 2026
8 月 18 日至 20 日，AI Hangzhou 2026 长三角人工智能发展大会暨展览会在杭州国际博览中心举行。企业级 AI 原生研发公司可达智灵（北京）科技有限公司（以下简称"可达智灵"）携旗下工程级 AI 原生研发平台织灵 Coda Loom 2.0 正式参展，并获评大会「科创新锐伙伴」。
作为长三角人工智能的重要现场，大会既是产业成果的集中呈现，也是供需双方直接对话的窗口。「科创新锐伙伴」是大会面向参展企业授予的荣誉，认可其在技术创新与产业落地上的表现。对可达智灵而言，它与科技型中小企业、北京市创新型中小企业、中关村高新技术企业等资质相互印证，共同构成企业科创能力的外部认可；这也说明，工程级、安全可控的 AI 研发路径正逐步被产业现场看见。
工程级可控研发智能体演进之路：企业研发团队需要什么样的智能体？
展会期间，可达智灵 CTO 陈岩受邀在主论坛发表《工程级可控研发智能体演进之路》主题演讲，系统阐述了可达智灵如何让 AI 安全、可控地进入企业核心研发流程。
「AI 如今已从单纯的文本与代码理解，走向『在团队里稳定承担研发动作』。正因如此，『可控性』正越来越成为智能体的分水岭。但在研发智能体的可控性上，国内乃至全球都还处于早期阶段。」可达智灵 CTO 陈岩表示，「可达智灵起步于此，已凭借先发布局，基于织灵 Coda Loom 2.0 率先完成从单点能力到工程级落地的演进，并在多家企业的真实研发流程中进入应用。」
在陈岩看来，未来 12 至 24 个月，研发智能体的竞争重心将从模型能力转向可控能力的工程化——对企业而言，这意味着工艺经验、代码规范与协作流程不再随人员流动而流失，而是沉淀为组织可复用、可传承的工程能力。
织灵 Coda Loom 2.0：以可控为核心的研发组织
AI Hangzhou 2026 期间，观众可在可达智灵展台现场了解：以 ADE Teams（AI R&D Engineer Teams）数字研发团队为核心，多智能体如何协同完成从需求理解、代码开发到测试验证、部署运维的研发全流程；代码理解能力如何把百万行级开源代码库沉淀为可复用的知识资产；以及平台在金融、芯片设计、智能制造等行业的落地路径。
不同于市面上的大多数通用大模型，可达智灵的织灵 Coda Loom 2.0 聚焦于工程级 AI 原生研发，只专注解决企业研发效率低、迭代慢、人力成本高的真实痛点。通过 Agent Teams 引擎以 DAG 工作流驱动产品经理、开发工程师、测试工程师等多角色智能体协同交付，让 AI 研发从「单点辅助」走向「团队作战」。平台整体支持基于 K8S 的私有云部署，让智能体运行在企业自己的基础设施之内。
织灵通过智能评测引擎构建「数据 + 评测」驱动的演进闭环：汇聚人机会话历史、模型执行结果、工具执行记录、系统指标与日志等运行时数据，经由标准测试集评测与智能分析，持续输出优化建议，用可度量的数据回答企业最关心的问题——智能体是否稳定、是否安全、是否真正提升了研发组织的能力。
展台现场：从代码理解到具身智能
展台呈现的不只是单点功能，更是一种面向智能制造等复杂场景的研发范式：让智能体的行为可被监控、被路由、被度量、被追溯。这一范式背后的判断是——可控，正是企业规模化引入 AI 的前提：拼的不仅是模型更强，更是组织边界更清晰、能力可以持续积累。
现场还展示了开源 ESP32 机器螃蟹，作为可达智灵在具身智能方向的演示载体。这只「小螃蟹」并非从零开发，其开源版本已能完成简单动作并支持网页控制，但距离一款真正的产品还很远。织灵曾接管这一开源项目，跨过 OTA、配网、续航、国际化等多道产品化关卡，将产品的待机时间从几小时提升到数周，让 AI 真正把一个开源项目一路做成可交付的产品。
尤其值得一提的是，在整个改造过程中，工程师做得最多的一件事，是不断描述「产品应该变成什么样」，而几乎没有讨论任何具体代码。这正是具身智能落地的一个缩影：机器人的能力不再受限于初始写好的程序，而能随产品持续成长；AI 做到的不仅仅是读懂代码，还能进入真实硬件的迭代闭环。
从 AI Hangzhou 2026 展台出发，以可达智灵的织灵 Coda Loom 2.0 为代表的，面向团队的工程级、安全可控的研发智能体，正在逐渐成为企业研发组织升级的新底座。
关于可达智灵
可达智灵成立于 2025 年 7 月，聚焦工程级 AI 原生研发，是国内最早深耕团队级 ADE（AI R&D Engineer，AI 研发工程师）领域的企业之一，致力于解决企业研发效率低、迭代慢、人力成本高的实际痛点。公司成立一个月估值即过亿并获天使轮融资，并于 10 个月内连续完成三轮融资。
2026 年 5 月，可达智灵发布织灵 Coda Loom 2.0——国内首个工程级 AI 原生研发平台，首创多 ADE 协同交付模式，推动 AI 研发从「单点辅助」迈入「团队作战」。目前，该平台已在金融、芯片、智能制造、能源，以及具身智能、自动驾驶等领域实现落地交付。公开数据显示，有智能制造企业采用后研发效率提升 75%、代码缺陷率降低 50% ；能源领域合作客户测试效率提升 2 倍以上、研发交付周期缩短 60%。目前，公司已与浪潮信息、新华三、首都在线等多家行业头部企业签署战略合作协议。
来源：互联网
