在日常软件开发中，改Bug是一件让人很头疼的事：定位问题像大海捞针、修复时又容易引发新问题、最后的回归测试也很耗时。这些痛点在代码文件众多、依赖关系复杂的大型项目中尤为突出，消耗着开发者宝贵的时间和精力。
今天，aiXcoder Agent化身为“代码急诊医生”，智能诊断病因，精准施救修复，实现「问题定位→修复规划→代码修改→功能验证」的全流程自动化执行，帮助开发者快速修复Bug，显著提升工作效率。
上方演示案例中展示的是一个测试管理系统，因为系统不同模块采用了异构数据存储方案，导致迭代列表创建失败。在多人协作、快速迭代的软件开发中，这类由系统集成或数据一致性引发的Bug较为典型且常见，尤其在现代分布式系统和微服务场景下容易发生。
传统的修复方式，开发者可能需要：逐行检查日志、分析代码逻辑、借助调试工具手动设置断点定位问题，再进行代码修复、功能自测，最后提交测试验证，期间有时还会涉及跨部门沟通协调、理解陌生/遗留代码的认知负担等问题，整体可能需要多个小时甚至1-2天。
而现在，只需要对aiXcoder Agent说一句话：“系统创建迭代失败，请修复”，它就能跨越系统模块和文件进行分析与修复，达到接近资深开发者的效率。
让我们一起结合示例看下完整的修复过程。
1、智能诊断，定位问题
首先，开发者通过Agent对话框描述了具体需求。Agent收到任务、理解需求后，迅速调用查看文件、执行终端命令等工具，自动扫描与Bug相关的模块和代码文件，深入分析模块间的交互逻辑、数据流传递、API配置和缓存工具类等复杂依赖关系。
很快，Agent定位到了问题根源所在：项目管理模块使用远程数据库存储，而迭代管理模块则采用本地存储方案。二者因数据存储不一致且缺乏服务端支持，导致数据无法互通，所以才出现了迭代列表创建失败的报错。
2、多文件编辑，系统性修复代码
定位问题后，Agent立即对多个相关代码文件进行编辑、展开修复：在架构层面统一数据存储方案，从根源解决问题让功能跑通；新增迭代数据初始化逻辑，确保应用启动时自动加载历史数据。修复当前数据流的过程中，Agent还同步识别并修复了代码中存在的类型检查错误，进一步提升了系统的健壮性和稳定性。
3、调用浏览器自主测试，交付任务
问题修复后，Agent自动调用浏览器工具对功能进行测试。它会模拟人类行为，自动打开系统页面、操作鼠标、点击按钮、输入信息、创建列表，以此验证修复后的功能是否可用。
测试通过后，它对本次任务进行了总结与交付。从最终的修复效果来看，迭代列表成功创建，系统功能回归稳定。
在上述案例中，从问题定位，到多文件编辑修复，再到测试验证，整个过程不到十分钟，aiXcoder Agent在Bug修复场景中展现出了接近资深开发者的技术洞察力和执行力，将人类开发者从繁琐耗时的「调试马拉松」中解放出来，使其能够将宝贵的精力聚焦于更具创造性的架构设计、核心业务逻辑实现和用户体验优化上。
这种 “工具即生产力” 的实践，正成为企业应对高频迭代、提升整体研发效能的核心竞争力。
无论是修复Bug，还是从零构建全新应用、基于复杂代码库进行代码生成、调试、重构等复杂任务，aiXcoder Agent作为能够主动思考、自主规划并执行解决方案的智能协作伙伴，持续助力企业提升软件开发效率与质量，为企业智能化研发和数字化转型注入强劲动力，引领软件工程迈向更智能、更高效的新时代。
