Augment Code 在 Cosmos 平台内置 Advisor，称其为自我前置部署的智能体平台

大多数智能体平台只提供构建模块，让客户或前向部署工程师去组装。Cosmos 将实施专业知识内置于平台之中，能够自行完成采用工作。Advisor 将多年的智能体工程经验和完整的产品知识转化为可运行的、针对具体公司的自动化流程，只需约十分钟。

强大软件的隐性成本

智能体平台演示起来容易，落地运营却很难。一个生产级智能体需要上下文、工具、凭证、触发器、记忆、运行时、审批边界和明确的任务。然后它还需要适配特定公司已有的工作方式。

这一差距催生了现代前向部署工程师（FDE）。FDE 了解客户，将期望的成果转化为技术系统，把产品接入本地基础设施，并持续优化直到价值显现。

这可以是发布复杂产品的有效方式。但它也表明产品尚无法自行完成采用。每增加一个客户就增加一份实施工作。每增加一个新工作流就进入服务队列。成功所需的知识往往掌握在一小群能力出众的人手中。

我们认为更具可扩展性的答案是：软件能够理解自身能力，理解应用这些能力所需的技艺，并能自行做出必要的调整。我们称之为自前向部署平台。

多年积累的智能体专业能力

Augment 多年来一直在构建智能体及其背后的上下文系统。我们的工作在 SWE-bench Verified 上取得了开源智能体的最高公开成绩。Auggie 随后在 SWE-bench Pro 上得分 51.80%，是我们评估中所有智能体的最高成绩，在相同底层模型下超越了 Cursor 和 Claude Code。

这些结果之所以重要，是因为智能体的质量远不止取决于模型选择。上下文检索、工具设计、规划、记忆、验证、运行时行为和循环结构都会影响智能体能否完成有用的工作。我们已在基准测试、自身工程组织和生产客户工作流中验证了这些决策。

Cosmos Advisor 正是这些积累的经验触达平台上每个团队的方式。

Advisor 融合了三种智能

Cosmos Advisor 是一位在 Cosmos 上工作的专家。工程团队中的任何人都可以用日常语言描述期望的结果、询问平台如何运作，或带着失败的智能体运行记录来诊断。Advisor 可以在同一次对话中完成回答、配置、部署、检查和改进系统。

1. 完整的产品知识

Advisor 基于当前的 Cosmos 知识库工作：集成、环境、访问控制、触发器、专家、记忆、工作进程和操作指南。它了解产品中受支持的路径，并能在建议更改之前检查实际配置。

2. 经过验证的智能体设计知识

Advisor 借鉴了可复用的专家设计，这些设计源自基准领先的智能体研究和多年的生产经验。它们涵盖事件响应、代码审查、工单转 PR、项目交付、反馈分诊等。这些设计凝聚了关于提示词、工具、上下文、记忆、委派、事件处理和人工检查点的来之不易的决策。

3. 行动能力

Advisor 可以使用 Cosmos 检查已连接的系统、创建或更改专家、附加合适的能力、配置执行环境、设置触发器并分析结果。它的建议可以直接变成运行中的自动化，无需移交给实施团队。

这些特性共同改变了采用的经济性。一个完全定制的智能体可以在大约十分钟内集成到公司工作流中。结果仍然可以深度贴合该组织。而搭建时间不再需要如此。

大规模运行你的软件智能体

Cosmos 为你的智能体提供所需的上下文、工具和反馈循环，让它们随着每个工作流不断改进。

试一试

以事件响应为例

事件调查说明了这为何重要。通用工作流是熟悉的：响应警报、收集证据、确定影响和归属、提出假设、生成 RCA 并建议前进路径。

有用的版本总是公司特定的。一个组织通过 Datadog、Sentry、GitHub 和 Slack 进行调查。另一个则依赖 Grafana、Jira、GitLab、内部 CLI 以及与代码一起存储的运行手册。升级规则、服务边界、审批策略以及健康系统的含义也各不相同。

Advisor 从经过验证的运营设计开始，然后让专家适应这些现实情况。该专家可以接收警报，将实时证据与代码和部署历史相关联，查阅以往事件，并在团队已经工作的地方发布结构化分析。如果答案是代码，它可以将问题交给 PR Author，并在工作推进过程中持续参与。

在 Augment 自己的值班运营中，Incident Investigator 将人工调查工作减少了 81.3%，并将首次 RCA 的中位时间从 30.1 分钟缩短到 6.2 分钟。这些结果来自为我们的系统构建的工作流。Advisor 让同样的运营模式变得可及，而无需每家公司重新创建这套机制。

公司贡献只有它才知道的部分：架构、运营策略、客户上下文和判断。Cosmos 贡献平台以及构建可靠智能体的积累技艺。Advisor 在对话仍在进行时就将两者结合起来。

企业级控制是设置的一部分

Cosmos 从一开始就是为企业构建的。对象级访问控制贯穿整个平台，用于管理跨专家、环境、密钥和共享资源的访问与执行。Advisor 可以在配置自动化时使用这些控制，因此治理是采用的一部分，而不是试点后的清理项目。

首个可自我前向部署的智能体平台

许多编排产品提供灵活的画布，然后把困难的组装工作留给客户或前向部署工程师。平台或许能运行智能体，但人工时间仍然承担着实施工作：选择架构、转换工作流、连接工具、设置边界并调试结果。

Cosmos 自始至终以智能体为先。它在整个软件生命周期中运行智能体，并使用一个智能体来部署和改进这些智能体。Advisor 是该平台原生的 FDE，从第一次对话起就可供每个工程团队使用。

这就是为什么我们把 Cosmos 描述为第一个可自我前向部署的智能体平台。采用该产品所需的知识就存在于产品之中。指导变成了可操作的知识。成功的部署变成了可复用的模式。配置界面变成了 Advisor 可以使用的工具。支持、工程和解决方案团队的经验在每一次客户对话中都能发挥作用。

这改变了 Augment 的采用方式。评估能更快地达到有意义的工作流，包括在另一个平台已被测试之后 Cosmos 才介入的情况。客户可以探索、构建和修改，而无需等待专家来推动每一步。我们的解决方案架构师花更少的时间演示点击位置或组装熟悉的自动化，而把更多时间用于架构、运营策略以及客户独有的更高价值问题。

总会有一些新颖的问题需要密切的人机协作。这些正是熟练工程师应该关注的地方。重复已知的集成或重建已验证的智能体工作流应由产品来处理。

对客户而言，这让构建与购买的决策更容易测试。工程团队可以在围绕它招聘或从头构建编排层之前，将定制自动化投入实际工作。节省的时间、输出质量、延迟、成本和迭代的便捷性都能在几天内观察到。

该平台现在已成为实施团队的一部分。Cosmos 所做的不仅仅是运行智能体。它帮助部署自身，然后留下来改进它所构建的东西。