工程师花费70%的时间在理解代码上，而不是编写代码。 这就是我们在@reflection_ai构建Asimov的原因。 这是为团队和组织打造的最佳代码研究代理。

代码理解很困难。 生产代码库庞大，包含大量代码本身以外的上下文。 在盲测中，阿西莫夫对复杂问题的回答被偏好60% - 80% 的时间。 阿西莫夫之所以有效是因为…

1] Asimov 为工程知识构建了一个单一的真相来源 Asimov 不仅仅关注代码。 它从你的代码库、团队的消息、项目管理工具等多个来源提取知识。 观看它如何从聊天线程追踪一个 bug 到引入它的确切 PR：

2] Asimov 捕捉团队范围内的部落知识与记忆 Asimov 从专家反馈中学习，并捕捉存储在工程师脑海中的部落知识。 e.g. "asimov，记住 X 以 Y 方式工作" 一旦更新完成，整个团队都能受益。

3] Asimov 被设计为能够处理大量上下文 今天的代理设计分为两类：RAG 或代理搜索。 两者在处理大型代码库时都面临挑战。 Asimov 使用一种新的多代理设计（一个大型推理器与小型检索器）来处理大型代码库。