从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程

“前端人，还在熬夜写页面？

”——这句话一出，工位上那杯冷掉的拿铁突然更苦了。

天工万象上线第一周，网页开发专家就替前端组省了 37 个通宵。

它不是帮你写 CRUD，而是直接把需求变成可联调的 React页面，接口、Mock、权限、路由一次到位，点一下部署，测试环境立刻能跑。

最爽的是，再也不用对着低代码平台那坨 JSON 猜字段，幻觉直接归零。

这事儿得从 Manus 说起。3 月 6 号那天，Manus团队把“模型进步是上涨的潮水，我们希望成为那条船”刷爆了票圈。

蚂蚁消金前端组看完一拍桌子：船有了，咱得造码头。

于是天工万象立项，目标简单粗暴——让业务同学用嘴就把活干了。

底层用 LangGraph搭了个有向图，不是传统链式那种“一步错步步错”，而是能分叉、能回头、能并行。

每个子 Agent 都是 ReAct 小怪兽，Reason-Act-Observe循环跑起来，工具说调就调，遇到死胡同还能自己反思。

关键节点强制触发 sequentialThinking，像给 AI装了个“急刹车”，想瞎编？

先过这关。

上下文是另一个大坑。

单 Agent 容易“脑容量”爆炸，天工万象干脆把记忆拆成快递柜：全局checkpointer 存重要节点，Zcache 跨机房同步，一小时没续命就自动清空。

聊一半下班？

第二天回来对话还能接上，像游戏读档。

同业小qiu更离谱，一句“帮我看看最近消金竞品放款利率”，它先联网搜公告，再扒监管数据，最后画成折线图甩进飞书。

以前 BI 同学折腾半天的活儿，现在两分钟搞定。

Quick BI 直接升级成 ChatBI，异常波动 AI先帮你归因，连“为啥昨天广东地区逾期率飙了0.3%”都能给你讲出个一二三。

最惊喜的是全能小助手，日常对话、生图、写文案全包圆，DeepSeek会员直接省了。

有人拿它写周报，它顺手把数据图表也插进去，领导看完只回了一句：“下周继续”。

当然，多 Agent 不是万能药。

路由怎么分、上下文怎么传、Agent 之间掐架怎么办？

团队把 Graph、Node、Edge玩出了花，动态路由靠意图识别，掐架就靠全局仲裁器——简单粗暴，但管用。

有人问：“这玩意儿会不会抢饭碗？

”现场实测：最卷的哥们儿把省下来的时间拿去学了Three.js，现在天天在群里炫 3D 大屏。

技术永远杀不死勤快人，它只是把重复劳动烧成灰，给创造力腾地方。

所以，下次再听到“需求很急，今天能上线吗？

”——把天工万象甩过去，让它跟产品battle，前端同学安心去楼下买杯热咖啡。