OpenAI推出ChatGPT Space，阿里Qoder同步上线团队协功能
在刚刚结束的 OpenAI DevDay 2026 上，官方发布了 ChatGPT Space，这是一个支持团队成员、ChatGPT 及常驻 AI 智能体 Dots 共同工作的共享空间。在该空间中，文件、聊天记录和项目上下文集成于同一环境，AI 从个人助手转变为能参与讨论、更新文档和分派任务的“同事”。
与此同时，阿里云栖大会也迎来了重要更新。阿里智能体平台 Qoder 正式上线“项目”（Projects）和“讨论”（Discussion）功能，并开放自定义智能体与智能体团队配置。这一更新标志着 Qoder 从个人效率工具向团队级 AI 协作平台的转型，旨在实现人与 Agent 的深度工作流融合。
破解AI协作瓶颈：告别“人形API”困境
尽管 Cursor、Claude Code 和 Devin 等 AI 编程工具日益普及，但团队整体研发效率并未显著提升。核心痛点在于真实协作场景中的“上下文断裂”。
传统模式下，团队需在即时通讯软件或会议中讨论需求，随后成员需手动整理会议纪要，转化为提示词输入给各自的 AI 代理。生成结果后，又需复制回沟通渠道进行解释。一旦需求变更，流程需重新执行。数据显示，研发人员仅 39% 的时间用于有效工作，其余时间耗费在信息搬运上，沦为穿梭于各类工具间的“人形 API”。
Qoder 的新功能旨在通过构建共享工作空间，将人类、文档、代码和 AI 整合在同一语境中，消除信息孤岛。
实战演示：Qoder“项目”与“讨论”功能评测
以解决“客户端超时重试导致重复扣款”的紧急业务场景为例，测试 Qoder 的协作流程。
第一步：利用“项目”建立全局上下文
在 Qoder 中创建名为“支付链路可靠性改造”的项目。该模块不仅是任务看板，更具备“全局上下文记忆”功能。加入项目的成员及专属 Agent 可自动获取代码仓库、报错日志及历史决策等背景信息，无需重复发送资料。
随后，将大目标拆分为三个 Issue：排查日志链、评审幂等方案、补充回归用例。
第二步：通过“讨论”开启人机圆桌会议
针对“评审幂等方案”Issue 发起讨论。项目负责人、后端开发、测试人员以及“Qoder架构师Agent”共同参与。
人类成员先就业务背景和风险点进行沟通：测试人员强调高并发下的网络闪断场景，后端开发人员提出 Redis 分布式锁方案但担忧数据一致性。在明确需求后，@Qoder架构师Agent 要求结合代码库，对比 Redis 防重 Token 与数据库唯一索引方案的风险。
Agent 读取附件及代码库，经过分析给出深度建议。用户可对特定回复进行追问，实现多轮交互。
第三步：一键沉淀关键决策
团队决定采用“数据库+Redis混合方案”。在 Qoder 中，选中该结论并标记为“关键消息”。这些结论会自动反哺至原 Issue，更新进度并作为后续 Agent 编码的依据。右侧“关键消息”标签页集中展示所有决策，确保信息不丢失、不扯皮。
自定义Agent团队：人类把控方向，AI负责执行
在处理完底层 Bug 后，团队面临数百个异常订单的退款问题。通过在原有项目下新建“Issue”，拉入运营、前端和后端人员，并调用预先配置的“全栈研发 Agent Team”。
业务方提出需求，技术人员界定安全边界并标记为关键信息。随后，@后端Agent 和前端Agent，智能体团队在无损上下文中分工协作，自动生成退款工具代码。
此模式下，无需撰写繁琐的需求文档或在工具间切换，实现了业务提需、技术风控、AI 执行的闭环。
结语：AI协同重塑组织形态
Qoder 的更新表明，多人与多 Agent 组成的混合协作网络正在推动组织进化。未来研发团队中，产品、研发等角色虽分工不同，但信息共享不再割裂。人类的核心价值将从编写样板代码和搬运信息，转移至定义问题、决策判断和审美把控等高维度工作。
目前，上述功能已向 Qoder 企业订阅用户开放。掌握 AI 深度协作能力的团队，将在未来的竞争中占据显著优势。
编辑：Aeneas 所罗门