“Prompt”

分发：发布VS Code市场与JetBrains插件仓库，企业自托管LLM代理含鉴权与配额。

工具与资源管理：工具目录聚合所有上游tools/list，带访问控制的资源列表与

追踪SDK：主流LLM库自动插桩（LangChain、LlamaIndex、OpenAI SDK），自定义

追踪UI：追踪时间线（LLM调用、工具调用、检索步骤瀑布图），Span详情

AI网关与LLM统一路由层

构建统一AI网关，对多供应商模型做智能路由、故障切换、语义缓存与配额治理， 为内部AI编程智能体提供单一、高可用的模型入口。

LLM可观测性与评估平台

为智能体编码管线构建追踪与评测平台，覆盖全链路追踪、离线回归评测、在线抽样 LLM裁判评分与CI质量门禁，防止提示词与模型变更…

自动化AI代码评审流水线

构建接入PR流程的AI代码评审流水线，融合静态扫描与大模型评审，输出内联评论与 自动修复PR，并按仓库策略设置阻断门禁。

Token成本优化系统

构建AI编码工作负载的token成本优化系统，通过模型级联、语义缓存、上下文裁剪与 预算护栏降低单位任务成本，同时保证任务成功率不退化。

Context Compression & Memory Management Layer

为AI编程智能体构建上下文压缩与分层记忆层，在有限token窗口内自动组装任务上下文、滚动摘要并沉淀长期项目知识，兼顾召回率与…

AI Gateway & LLM Routing Layer

构建统一AI网关，对多供应商模型做智能路由、故障切换、语义缓存与配额治理，为内部AI编程智能体提供单一、高可用的模型入口。

LLM Observability & Evaluation Platform

为智能体编码管线构建追踪与评测平台，覆盖全链路追踪、离线回归评测、在线抽样LLM裁判评分与CI质量门禁，防止提示词与模型变更…

Automated AI Code Review Pipeline

构建接入PR流程的AI代码评审流水线，融合静态扫描与大模型评审，输出内联评论与自动修复PR，并按仓库策略设置阻断门禁。

Token Cost Optimization System

构建AI编码工作负载的token成本优化系统，通过模型级联、语义缓存、上下文裁剪与预算护栏降低单位任务成本，同时保证任务成功率不退化。

Supervisor/Worker Multi-Agent Orchestration Engine

主管-工作者模式的多智能体编排引擎，所有工具经 MCP 统一接入，覆盖任务拆解、并行扇出、人工检查点、补偿动作与全轨迹回放。

Token-Aware Context Router for Agent Workloads

位于智能体与 MCP 服务集群之间的上下文路由器，按意图分类与价值预估挑选工具、装配压缩上下文，并在 token 与延迟预算内输出可解释计划…

MicroVM Agent Sandbox for Untrusted Tool Execution

基于微虚拟机的 Agent 工具沙箱，提供一次性文件系统、默认禁网、vsock 一次性凭据与防篡改取证，用于安全执行不可信参数和生成式代码。

Agent and MCP Tool Evaluation Harness with CI Gates

智能体与 MCP 工具的一体化离线评测框架，覆盖轨迹指标、裁判模型校准、配对比较、红队用例与 CI 回归门禁，支撑版本量化晋升。

MCP-Native Observability and Tracing Platform

面向 MCP 的 OpenTelemetry 全链路可观测平台，贯通智能体决策、工具调用与上游依赖，回答“为何调用、花了多少、错在何处”，并治理 token 成本。

Streaming Python MCP Client SDK with Elicitation and Codegen

生产级流式 Python MCP 客户端 SDK，支持 Streamable HTTP/stdio、会话恢复、进度流、Elicitation 交互、Sampling 回调与 JSON Schema 强类型代码生成。

Elicitation-Driven Interactive Tool Library and Runtime

交互式 Elicitation 工具库与运行时，让 MCP 工具在执行中按需动态收集结构化输入，覆盖危险确认、缺参修复、多方案抉择与 Diff 人机评审…