台前一个AI， 幕后一支团队
跟Gravibot打交道，就像跟项目负责人沟通一样。背后那些智能体，不用你去管。
发现智能体负责访谈、读文件、看操作录屏。架构智能体给业务建模，设计新流程。建设智能体写代码、打通系统。验证智能体负责测试，发现问题就打回去修。部署智能体在约定的权限内上线。演进智能体盯着生产环境，随时开启下一轮。
每个智能体交给下一个的，都是拿来就能用的东西，比如一条确认过的规则、一份写明验收标准的设计、一个查明了原因的失败测试。交付里最难的就是这些交接，而Gravibot不需要人在中间传话。
先把业务摸透
Gravibot会给你们的流程、业务对象、系统和对应的负责人建一个模型。访谈、文件、录屏、系统记录，各自补上一部分证据。
每条业务规则都记着出处、适用范围和负责人。说法有冲突的地方先挂着，等负责人拍板。每条需求都能顺藤摸瓜，找到对应的流程、代码和测试。
审批额度一调整，Gravibot马上能找出受影响的决策和系统。新流程要用同一批客户数据时，它会先看现有的集成能不能用，再决定要不要新建。
缺什么， 建什么
方案里每一块用什么形式实现，由Gravibot来定。内容千变万化的输入，交给智能体去读。固定的规则，用程序执行。集成负责更新现有系统。例外情况，由人在审核界面上处理。
能靠配置现有系统解决的，它就不重新造，只补上缺的部分。每个组件只管一件事，都对应着一条需求，也都有测试盯着。
整个过程都摆在明面上。目标、计划、文件和配置的每处改动，还有等你拍板的事，你随时都能看到。
不自己出题考自己
自己写的代码通过自己写的测试，说明不了什么。Gravibot用的是你们团队在开工前就确认好的验收标准和参考案例。
测试会检查数据、决策、权限，以及每个相连系统里的最终状态。失败会连同证据一起留档。Gravibot找出原因后，要么改代码，要么回头确认需求，然后重新测试。
每次上线都附带测试结果和已知限制，你们清楚哪些事系统能自己搞定，哪些地方还需要人。
上线之后， 它还在
系统上线后，Gravibot会一直盯着。它跟踪你们关心的指标，调查例外，留意会影响系统的各种变化。
政策变了，它就改规则、补测试。接口变了，它就修集成。遇到没想到的情况，它会去问流程负责人，并附上修改建议。
每次改动，都要过和第一次上线同样的测试和发布流程。出过的事故会变成新的测试和恢复预案，下个版本就不会再栽在同一个地方。
交付记忆
交付记忆是每个系统的完整档案，从第一次访谈一直记到生产环境里的当前版本。里面有五类记录，彼此关联：
- 业务背景。业务对象、系统、流程、决策规则，以及每一项的出处。
- 交付规格。目标、新流程、验收标准，以及还没确认的问题。
- 实现状态。代码、配置、连接器、权限、版本，以及哪个东西部署在哪里。
- 验证历史。每一次测试、失败和修复，以及批准上线时依据的证据。
- 运行经验。生产环境的运行结果、业务反馈、各种变化，以及能复用到别处的经验。
上线三个月后，采购部开始允许部分收货就结算。Gravibot已经清楚涉及哪些采购对象、审批规则、代码、测试和系统。它提出修改方案，改代码，重跑测试，在权限范围内上线，全程不用重新访谈。
在你们公司内部，这份档案让每个新流程都建得更快。到了别的客户那里，Gravibot复用的只是工程方法和测试，你们的数据和内部规则不会流出去。