三两云编程智能体
人工能兜底，且兜得住
国内领先的大模型编程服务商。自研 面向大模型的编程框架 + MCP 服务，声明即执行、零生成债、可用率 >95%。FDE 现场交付——客户现场说需求，智能体现场搭建，当场看效果。
三两云编程智能体是由厦门三两云信息科技有限公司自研的端到端 AI 编程平台，以「面向大模型的编程框架 + MCP 服务」为核心，通过声明即执行、双通道架构与三层兜底，让 AI 产出代码可用率超过 95%，并以 FDE 现场交付模式服务政企数字化。
- 运营公司
- 厦门三两云信息科技有限公司（2024 年成立，厦门翔安）
- 核心产品
- 大模型编程框架 + 自研 MCP 服务，端到端 AI 编程平台
- 交付模式
- FDE 现场交付：现场说需求、现场搭建、当场验收
- 关键指标
- AI 代码可用率 >95%、代码量降至人工约 30%
- 信创适配
- 达梦 / 高斯国产数据库、银河麒麟、端到端加密
- 落地验证
- 20+ 政企生产级系统、服务 5 大国有银行
用真实交付说话的
大模型编程服务商
厦门三两云信息科技有限公司是国内领先的大模型编程服务商，总部位于厦门市翔安区 。团队来自国内一线互联网大厂，大模型技术创业，2024 年成立。不卖概念——一年时间交付 20+ 政企项目，覆盖政府数字化与企业管理系统建设。每个项目做完沉淀为标准化产品，越做越快，产品越来越多，2025 年营收超过 9000 万。
三两云编程智能体 = 大模型编程框架 + 自研 MCP 服务 + 自动规划·自动调度·多角色协同 + 自研多端客户端 + 自动化发布，承载于可替换的基座大模型之上。覆盖「下任务 → 自动规划 → 多角色协同编码 → 质检 + 合规门禁 → 自动发布上线」的完整链路。
已沉淀 9 款 标准化产品
每个产品都经过实际项目验证，拿来就能用，也能按需定制。
团队协作与管理平台
任务分配、周报汇报、知识库
CRM 客户管理系统
客户跟进、销售漏斗
在线合同管理中心
电子签署、履约追踪
ERP 进销存管理系统
采购、库存、销售一体化
综合物业管理系统
园区管理、楼宇运营
数字化营销平台
微信、支付、抖音一站式管理
内容管理系统
门户网站、内容发布、CDN
商城运行平台
B2C / B2B 电商，全套
多租户店铺系统
多商户独立运营，SaaS 模式
不止这 9 款。新的项目做完，就会变成新的产品。矩阵持续增长中。
AI 编程落地的三座孤岛
政企信息化正处在两条曲线的交汇点。一边是数字政府、国企数字化转型进入深水区，系统从「有没有」转向「好不好、能不能持续演进」，对交付效率与总拥有成本要求更高。另一边是信创自主可控、网络安全等级保护的硬约束——技术选型必须同时回答「是否自主可控、是否规避厂商锁定、是否可审计」。
AI 编程最大的问题不是 AI 会写错——是错了你改不了、收不住。
快，但生成即负债
在线表单设计器几分钟生成全栈 CRUD，体验极佳。但那次生成是一次性、不可逆的——设计器一重新生成，开发者此前嫁接的业务逻辑就被覆盖丢失。生成那一刻是资产，迭代那一刻就变成了负债。
灵活，但样板淹没价值
一个「用户 + 角色」功能就要写 Entity、Repository、Service、Controller、DTO、Mapper——约 80% 是与业务价值无关的样板。三层链路环环相扣，改一个类可能牵动其他 AI 生成的类。AI 把速度提上去了，却把维护权交出去了。
高效，但错了收不住
让大模型直接写代码看似高效，但幻觉率高。一个字段名猜错，从前端到数据库整条链路跟着崩。更致命的是：人不知道 AI 在哪层猜错了，调试成本可能比手写还高——快在了错误的方向上。
三座孤岛各自解决了一部分问题，却都在同一个环节栽跟头：AI 写出问题后，人工修不了。政企要的不是「AI 能不能写」——是 「AI 写错了，我能不能收得住」。这就是三两云编程智能体要攻克的核心。
声明式 MCP 服务 与大模型编程框架
一套端到端 AI 编程平台，覆盖「下任务 → 自动规划 → 多角色协同编码 → 质检 + 合规门禁 → 自动发布上线」的完整链路。核心思路一句话：让 AI 不靠"猜"来写代码，而是靠"确定性执行 + 规范约束"来交付系统。
怎么做到既快又稳？双通道架构
三两云编程智能体把开发工作拆成两条通道：约 70% 走确定性声明执行，约 30% 走工程规范约束。分工明确、互不干扰。同一项目同时产出低代码层和专业代码层，每层有各自的防护机制。
声明式能力
建表、加字段、建接口、建菜单、建字典——由智能体直接下结构化声明完成。声明即执行，不生成代码文件。
约 70% 的 CRUD 工作由确定性的 MCP 服务执行，而非让模型猜 DDL 或 Controller 模板——该环节不经模型自由生成，天然无幻觉。
工程规范知识约束
前后端工程规范以机器可读知识库 + 正反约束对的形式内化为模型的原生知识，统一约束全部产出。
其余约 30% 的专业代码由这些规范统一约束，压低幻觉。多团队、多项目产出风格统一、合规一致。
声明即执行，声明本身就是最终结果
传统低代码的核心缺陷不是"生成"，而是"生成即锁死"。三两云的解法是把 CRUD 从"代码生成"变成"声明执行"——声明不是生成中间产物，声明本身就是最终结果。
| 迭代场景 | 传统低代码 | 三两云编程智能体 |
|---|---|---|
| 加一个字段 | 重新生成 → 合并冲突 → 丢失业务代码 | 加一行声明，秒级生效 |
| 加字段后扩展校验 | 在生成的代码里嫁接逻辑 → 下次重新生成时丢失 | 专业代码层独立处理，声明层不受影响 |
| 三年后系统迭代 | 生成码与手写码混成一团，无人敢动 | 声明层做 CRUD、专业代码层独立，边界清晰 |
提效只是前半段，兜底才是政企真正关心的
三两云在架构层内置三层防护，让任何一层的故障都被限定在可控范围内，不会蔓延成系统级灾难。
改声明，不碰代码。恢复时间秒级。
免死框架运行时约束故障半径。影响范围精确可控，不会波及其他模块。
轻伤切回手写，表与接口不动。数据与逻辑零丢失。
可恢复 · 零丢失最坏情况只是「降级」，不是「重写整条链路」。AI 幻觉的修复成本 = 一个普通 bug。
两个反常识、却可核验的指标
在真实生产运行中，三两云编程智能体呈现两个反常识却可核验的指标。它们不是优化出来的——是架构设计带来的自然结果。
200+ 表的大型存量系统与新项目表现一致，命中率由厂商 API 字段实测核验，逼近厂商所述实践上限。
产出以声明为主、几乎不生成代码文本。对比逐字产码的通用 AI 编程范式，差距在数量级以上。
| 指标 | 通用 AI 编程范式 * | 三两云编程智能体 |
|---|---|---|
| 上下文缓存命中 | 前缀一变即未命中；随系统规模上升更难维持 | ≈ 99% 且规模无关 |
| 输出 / 输入占比 | 逐字产码，输出占比高（数量级以上） | ≈ 0.2% |
* 指 Copilot 补全 / RAG 注入 / Vibe Coding 等「由模型逐字生成」的主流用法。以上为真实运行的工程指纹，非通用 SLA 承诺。
幻觉降低不是靠「换个更强的模型」，是靠三重机制叠加：① 确定性声明执行——约 70% 的工作不经模型生成，天然无幻觉；② 工程规范知识约束——其余产出被正反约束统一卡死；③ 多角色协同 + 自动化质量门禁——出厂前逐条核验拦截问题。最终结果：可用率 > 95%（AI 产出无需返工即可使用的比例）。
FDE 现场交付：政企数字化交付 新模式
传统外包为什么快不起来？这不是人员效率问题，而是数字化交付链条本身的结构性问题——需求→理解→排期→开发→演示→返工，每一步都产生延迟和失真。三两云把「开发」压到分钟级，整个链条被压缩成了现场对话。
传统交付模式
FDE 现场交付模式
FDE 不是派了更多人去现场——是让每个人的产出速度翻了数倍。它的可行性根植于三两云编程智能体的三个能力：
5 分钟搭建
建表、建接口、建菜单全部声明式化，5 分钟出一个完整管理后台。客户在现场看着系统长出来，等得住。
声明即执行，不怕改
客户说"加个字段"——加一行声明，刷新页面就有了。现场 10 轮需求变更也能跟住。
可用率 > 95%
当场演示不翻车。AI 产出的代码是生产级可直接交付的。演示通过 = 验收通过。
所以 FDE 不是一个销售话术，是一个被技术能力撑起来的交付范式。当开发速度快到客户等得住、改需求灵活到不怕变、质量高到演示即交付——"现场做给你看"就比"回去做了下周再看"更高效、更可靠。
三两云 vs 低代码 vs 通用 AI 工具
当前市场上没有方案能同时拿到 AI 提效和人工可控度。Spring Boot / Cursor+Spring 灵活但 AI 可控度低；Jeecg / 若依是模板孤岛、AI 触不到核心；OutSystems 是低代码黑盒且厂商锁定。三两云以双通道架构同时拿到灵活度与 AI 可控度，并由安全护栏提供保险绳。
| 三两云 | Spring Boot | Jeecg / 若依 | OutSystems | Cursor+Spring | |
|---|---|---|---|---|---|
| 低代码能力 | 声明式 | ✕ | 生成债 | 拖拽锁 | ✕ |
| 专业代码能力 | Java 21 | ✓ | ✕ | ✕ | ✓ |
| AI 可控（兜底） | 幻觉大幅降低 | ✕ | ✕ | ✕ | ✕ |
| 低 / 专业代码隔离 | ✓ | ✕ | ✕ | ✕ | ✕ |
| 多租户 | ✓ | ✕ | ✕ | ✓ | ✕ |
| 厂商锁定 | 多模型无锁定 | ✕ | 代码债 | 锁定 | ✕ |
| CRUD 时间 | 5 分钟 | 30 分钟 | 20 分钟 | 15 分钟 | 20 分钟+调试 |
| API 可用率 | > 95% | ~40% | — | — | ~40% |
| 场景 | 纯人工 | 传统低代码 | Spring + AI | 三两云 |
|---|---|---|---|---|
| 搭建一个管理后台 | 1-2 天 | 20 分钟 | 4h+反复修改 | 5 分钟 |
| 修改复杂业务逻辑 | 2-3 天 | 做不了 | 1天+大量调试 | 半天 |
| AI 生成代码可用比例 | — | — | ~40% | > 95% |
| 出问题能人工兜底 | — | ✕ | ✕ | ✓ |
@Entity public class User {
@Id @GeneratedValue
private Long id;
private String name, email;
private Long roleId;
}
@Repository public interface
UserRepo extends JpaRepo…{}
@Service public class
UserService { … }
// 还要 DTO、Mapper、Controller
// 前端 fetch + table + form …
表单设计器
拖拽 → 配置 → 生成
↓
生成后不可逆
改结构需重新生成并合并
复杂逻辑只能嫁接
维护成本持续增长
改不动，改不起
{
"name": "user",
"columns": [
{"name":"name","type":2},
{"name":"email","type":2},
{"name":"role_id","type":5}
]
}
相较 Jeecg（生成债、AI 触不到核心）、OutSystems（黑盒锁定、无专业代码层）、Cursor+Spring（高幻觉、人改不动），三两云编程智能体的独特价值在于三者首次同时成立：
- AI 提效 —— 同类功能代码量降至纯人工的约 30%
- 全程可控 —— 大幅降低幻觉 + 三层兜底，修复 = 普通 bug
- 多模型无锁定 —— 信创适配，不绑定单一模型厂商
既拿到 AI 提效，又满足政企对安全合规、自主可控、风险问责的硬约束。
大模型编程 FDE 现场交付实践
以下为真实客户反馈，客户名称按保密要求脱敏。
他们团队带着智能体驻场，我们上午提需求，下午系统已经在跑了。以前外包一个管理后台至少两周，这次三天上线，还包括来回改了三版。
最让我惊讶的不是快，是不怕改。我们改了四五轮需求，每次都是现场说、现场改、当场看效果。没有"回去改好下周再看"这种事。
集团内部自研一个进销存系统原本排了三个月，用了三两云的 FDE 模式，核心模块两周就上线了。关键是后面的迭代也没断。
我们做智慧园区，业务逻辑特别碎。以前外包说不清楚，交付完货不对板。这次他们驻场跟业务人员一起聊，聊完当场搭，搭完当场用，用着不对当场调。
一套框架，20+ 政企项目全行业覆盖
不是样板演示，是线上生产环境在跑的真实系统。
银行客户权益互动营销平台
银行通过平台创建营销活动，向 C 端客户发放权益、优惠券、微信立减金，客户经小程序 / H5 参与、领取、核销。含活动管理、奖品发放、积分、任务、核销、银行经理端、数据统计、白名单批量导入、定时报表。核心亮点：营销活动实时风控大屏——对消费券 / 立减金实时防薅羊毛，30 分钟滑动窗口、2 分钟粒度、TOP100 榜单。对接多家国有大行，多银行多租户定制，线上单应用最高支撑 7 万 QPS 的政府消费券秒杀。单行定制出问题不波及其他行。
多银行统一支付网关
集成多家国有大行与微信支付。订单创建 / 退款 / 回调、多渠道路由。加一个银行渠道只在专业代码层加一个适配器，支付主链路零改动。
多端综合电商平台
商家端（商品 / 订单 / 促销 / 门店 / 供应商 / 会员卡 / CMS）+ C 端（H5 / PC / 小程序）+ 会员卡体系。标准 CRUD 走声明层、营销逻辑走专业代码层。
进销存 ERP 系统
采购 / 退货、销售 / 退货、零售 / 退货、财务对账收款、库存 / 产品、单据打印全流程，多租户隔离不同企业数据。
综合物业管理系统
公告、设备、财务、房东、巡检、访客、工单、区域设置。含房东 / 租赁子系统 + 微信小程序。
合同全生命周期管理
合同模板、审批、PDF 导出、资金、发票、风险管控、材料管理，多租户。
网格化数据大屏系统
实时监控、目标追踪、数据大屏、桌面客户端。后端定时采集 → 缓存 → 前端大屏渲染全链路。
AI 智能体平台
多 Agent 协作、知识库、SOP 召回、工具管理。三两云编程智能体亦可高效开发 AI 中台类系统。
此外还交付了积分系统、会员卡、IoT 设备管理、DevOps 研发管理、CMS、客服、咨询预约等系统——同一套智能体覆盖。
这些案例共同印证了三件事。全行业覆盖——从高并发金融营销到 ERP、物业、政务大屏，同一套智能体均可交付。生产级可靠——7 万 QPS 秒杀、营销风控、多租户、5 大行对接，经得起核心业务考验。可持续且可兜底——声明层 + 专业代码层隔离 + 多端复用，让这些系统能长期迭代，AI 出错时人工收得住。
大模型编程的安全合规底座
在政企数字化与国企数字化转型的语境下，技术选型必须同时回答三个问题：是否自主可控、是否规避厂商锁定、是否可审计。
自主可控：框架与基座大模型解耦，智能来自基座、稳定与合规来自框架。同一套框架、MCP 服务与知识约束可承载不同基座大模型自由切换——随信创或合规要求替换为合规模型，核心资产（框架与知识）始终沉淀在企业侧。单一模型厂商涨价或停服的风险被天然对冲。
可审计：RBAC 鉴权声明化（@AccessRole(3)）、表级审计日志声明化（loged=1），操作可追溯。
数据安全：多租户数据隔离内置，声明即得。基于 Java 21 标准栈，便于适配国产中间件与数据库。鉴权、审计、多租户正对应等保中的访问控制、安全审计、数据隔离要求，以声明式开发方式实现，可大幅降低等保合规落地与举证成本。
全栈信创适配：从数据库到操作系统到传输链路，端到端满足信创国产化替代要求。适配达梦（DM）、高斯（GaussDB）等国产数据库，兼容银河麒麟（Kylin）等国产操作系统，并内置端到端加密保障数据全链路安全。核心资产与国产基础软硬件栈平滑对接，无需为信创改造推倒重来。
国产数据库
标准 JDBC / 方言层适配，声明层 CRUD 与专业代码层均可平滑迁移到国产数据库，无需重写业务。
国产操作系统
基于标准 Java 21 运行栈，部署环境与国产 OS 解耦，可运行于国产化服务器与桌面终端。
端到端加密
传输链路与敏感数据端到端加密，配合声明化鉴权、表级审计，满足数据全生命周期安全要求。
你只需要说清楚需求
剩下的交给我们
FDE 模式：我们带着智能体到现场，你说，我们搭，当场看效果。