核心成果一：AI代码助手 (自省式RAG)
从代码解释到业务洞察，提供深度代码分析与优化建议。
核心能力升级
- 生成完整分析报告：不仅是代码解释，更能输出结构化的代码分析报告，包含核心功能、逻辑解析、关键方法等。
- 结合业务的优化建议：当提问涉及业务场景（即使不提供代码文件名、类名、方法名等细节），工作流会先检索代码并生成分析报告，再将“问题+报告”一同提交给大模型，从而获得贴合业务的优化建议。
技术亮点
- 自省式RAG：引入“检索→评估→自省”循环。当信息不足时，Agent会主动生成新检索词进行多轮探索，极大提升了对复杂代码的理解力。
- 决策与总结分离：将Agent的职责拆分，一个节点专职“决策与工具调用”，另一个节点专职“整合信息并生成报告”，使工作流更清晰、稳定。
核心成果二：ReAct Agent (工作流部分)
Agent能像项目经理一样，自主规划步骤，并智能地选择最合适的工具来执行复杂任务。
核心价值
- 高度通用：像一个“万能插座”，可以接入和调用公司任何已部署的MCP工具，无需为每个任务单独开发。
- 智能调度：面对复杂问题，它能自主规划步骤，并智能地选择最合适的工具来执行，盘活现有技术资产。
核心成果二：通用ReAct Agent (部署与演进部分)
Agent已成功部署至开发机，作为核心组件应用于“算法问题排查”等线上工作流。
技术演进
- 线上化部署：已成功接入Nacos MCP Router，取代本地服务，并部署至开发机 mcp_algo。
- 循环调用规避：Agent本身既是MCP工具，也调用MCP工具。增加了黑名单机制，避免其陷入调用自己的死循环。