近日，2026 世界人工智能大会「数据要素 × 行业智能体」论坛在上海举行。
论坛聚焦数据要素与行业智能体融合，围绕数据价值释放、智能体产业应用及生产经营模式创新等方向，集中展示一批具有代表性的实践成果。
依托2026世界人工智能大会「数据要素 × 行业智能体」论坛组委会综合遴选，「Gitee DevSecOps 研运一体化智能软件工厂系统」与「图智——混合智能体代码审计平台面向复杂业务系统的图驱动智能审计新范式」项目入选本次大会「数据要素赋能智能体」论坛典型实践项目。
两项实践分别面向软件研发效能与代码安全治理，通过数据底座、智能体协同及业务上下文构建，推动 AI 深入需求、开发、测试、审查和安全分析等研发环节。
Gitee DevSecOps，让 AI 进入研发全流程
Gitee DevSecOps 研运一体化智能软件工厂系统以统一研发底座为基础，将分散在不同工具和研发环节中的数据按照统一模型汇聚，通过完整的业务上下文为智能体提供准确、持续的数据支撑。
在此基础上，系统接入需求智能分析、Gitee Xtreme CLI 代码生成、Gitee Scroll 代码知识库、智能测试等能力，让 AI 能够参与代码生成、单元测试补全、代码评审与变更影响分析等研发任务。
系统构建了从数据供给、上下文构建、AI 执行到结果回流的闭环机制。AI 生成成果经过质量门禁验证后，可以继续沉淀为架构规范、代码模板和研发知识资产，持续为后续研发任务提供支持。
图智，让代码审计理解复杂业务逻辑
图智混合智能体代码审计平台在静态分析体系之上，引入图建模与安全智能体推理能力，通过代码结构、调用关系和数据流信息，帮助安全分析过程理解更加完整的业务上下文。
平台采用三层协同架构：
- 安全智能体推理层，基于图上下文开展语义分析与风险判断；
- 确定性闭环验证层，对推理结果进行路径验证、条件求解与证据固化。
在企业私有开发框架等复杂场景中，平台可以进一步识别自定义防护函数、鉴权注解和高风险查询路径，分析隐藏在业务逻辑中的数据边界绕过等风险，并将审计经验沉淀为可复用的 Skill 资产，持续提升对不同项目和框架的适配能力。
从研发提效到安全治理
Gitee DevSecOps 研运一体化智能软件工厂系统，以统一数据底座支撑研发智能体协同；图智混合智能体代码审计平台，则通过图驱动分析与安全智能体推理，提升复杂业务系统的代码安全治理能力。
从研发生产力提升到软件安全保障，两项实践共同呈现了 Gitee 对智能化软件研发体系的持续探索。
未来，Gitee 将继续推进研发数据、工程工具与智能体能力深度融合，让 AI 更准确地理解项目上下文，更高效地参与研发任务，助力企业构建安全、可控、高效的软件研发新模式。
