在华为全联接大会2026期间的鲲鹏计算产业峰会上，华为计算正式宣布鲲鹏DevKit全新智能化升级为DevKit AI，这标志着鲲鹏软件生态的开发范式正在发生根本性转变——从“人工查阅文档、手动调用工具”的传统模式，迈向“自然语言描述意图、智能体自动编排执行”的Agent驱动时代。

企业开发者不再需要学习传统工具的使用方法和操作命令，也无需具备深厚的硬件架构知识以及调优经验，DevKit AI把鲲鹏领域专家经验固化成了知识库，把散落的工具封装成了可被AI调用的原子能力，你只需要像和资深专家对话一样，说清楚“我要做什么”，剩下的交给Agent智能理解用户意图、调度工具能力、执行迁移开发调优任务。

AI时代软件开发的趋势与挑战

过去两年，AI编程助手席卷全球，从GitHub Copilot到各类Code Agent，“Vibe Coding”已经成为潮流——开发者用自然语言描述需求，AI自动生成代码，效率确实大幅提升。但与此同时，一个深层矛盾逐渐暴露，通用大模型在通用代码生成上很强，但在特定硬件架构领域，往往“知其然不知其所以然”：

缺专业知识、幻觉严重：通用模型缺乏对硬件指令集、微架构、加速库的深度训练，生成的代码可能语法正确，但针对架构特有的向量化指令、亲和性优化等方面，甚至可能给出与最佳实践相悖的建议；

缺专家经验、能力断层：迁移、调优涉及大量专家经验——比如C/C++内联汇编如何改写、SQL语句跨数据库如何转换、JVM参数在鲲鹏上如何配置。这些能力散落在专业工具、文档、案例和专家头脑中，通用模型无法精准获取调用；

Token浪费：通用Agent在分析项目时，常常盲目扫描整个代码库，消耗大量Token却无法精准定位需要修改的点，成本高且效率低。

DevKit AI的推出，正是为了解决这些“通用AI无法覆盖的专业深水区”。

DevKit AI三大“黑科技”助力

AI Coding代码天然亲和鲲鹏

DevKit AI并非简单地在DevKit外面套一个聊天框，而是从底层架构上重塑了开发工具链，其核心竞争力可以概括为三层架构：知识层、工具层、生态层。

黑科技一：打造鲲鹏领域知识库&微调模型——把专家经验“喂”给大模型

首先，为了弥补通用大模型对鲲鹏专业知识的不足，DevKit AI打造了鲲鹏RAG知识库，汇集了鲲鹏指令集详细说明、跨架构迁移经典案例、源码优化指导、性能调优实践等知识和经验；当开发者提问时，DevKit AI会先从知识库中检索最相关的专业内容，再结合大模型的生成能力给出回答，有效抑制了通用模型的“幻觉”，确保答案基于鲲鹏最佳实践。

另外，考虑到部分企业安全管理要求严格，无法接入在线大模型，因此DevKit AI还构建了鲲鹏领域微调模型，满足离线部署诉求，该模型沉淀了百万款软件兼容性分析配套库、华为10年+鲲鹏软件工程领域知识，以及过去几年鲲鹏助力7000+伙伴打造28000多个解决方案过程中积累的海量软件工程实践，企业可以在内网环境中获得专业知识和能力，无需担心数据安全。

黑科技二：AI与工具原子能力的深度融合——Agent长出“手脚”

DevKit过去几年打造了积累的几十款工具，包括应用/系统迁移工具、鲲鹏亲和分析工具、编译调试工具、性能诊断工具、性能调优工具等等，这些工具是鲲鹏生态的宝贵资产，实现了迁移开发调优的“工具自动分析辅助”；DevKit AI的第二个核心突破，是让这些工具不再是孤立的“功能点”，而是变成可被AI自动调用和编排的“原子能力”，实现“Agent智能理解执行”：

具体来说，DevKit AI将鲲鹏相关工具封装为Agent的工具，大模型可以像调用函数一样调用这些工具。当用户用自然语言下达任务时，Agent会：

理解意图：解析用户需求，拆解任务步骤；

选择工具：从工具库中选取最合适的工具（如迁移扫描工具、亲和分析工具、参数调优工具）；

编排流程：自动组合多个工具，形成迁移开发等多个任务的完整工作流；

执行并验证：调用工具执行，结合AI对结果进行智能修正，直到任务完成。

此外为了进一步提升大模型的效率，DevKit AI还提供了鲲鹏相关的迁移、开发、诊断、调优skills，一站式完成鲲鹏相关任务。

这种“工具+AI”的组合，避免了通用Agent盲目烧Token的问题。以迁移任务为例：Agent会先调用DevKit迁移工具对项目进行完整扫描，精准识别出需要修改的代码点（比如x86特有的intrinsics、内联汇编、构建文件中的flag），这些规则明确的修改点由工具直接完成；对于不规则项，AI再结合工具建议和鲲鹏知识库进行智能修改和验证，整个过程有的放矢，节省Token的同时也提高效率。

黑科技三：兼容主流Agent生态——不改变现有使用习惯

DevKit AI既可以一个脚本自动部署，也支持一行命令快速接入主流Agent生态，很多企业已经部署了自己的大模型或AI编程助手。DevKit AI没有“另起炉灶”，而是以服务器接口形式提供后台服务，可以快速接入：

●主流大模型：DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi等；

●主流AI编码平台：Workbuddy/Trae/OpenCode/Claude等。

这意味着，开发者可以继续使用自己熟悉的IDE和AI编程助手，DevKit AI作为后台服务，在需要时提供鲲鹏专业知识与工具能力。企业无需推翻现有的AI基础设施，就能获得鲲鹏专家的“外脑”，让AI直接生成天然亲和鲲鹏架构的代码。

迁移、开发、调优全流程智能化执行

DevKit AI当前已发布迁移Agent和开发Agent，调优Agent计划于2026年Q4上线。三者覆盖了鲲鹏应用生命周期的核心环节。

智能化迁移：应用/系统迁移从“天级”到“小时级”

迁移是鲲鹏生态中最常见的场景，目前DevKit系统/应用迁移工具已经基本全面AI化，可以被迁移Agent自动调用，支持以下任务的自动执行：

源码迁移：C/C++、Java、Go、PHP等TOP语言的源码智能迁移到鲲鹏；

系统迁移：OS/DB/中间件智能替换及数据库替换路线；

SQL自动改造：自动提取SQL、评估兼容性、智能完成跨数据库SQL转换与回写；

容器镜像改造：自动识别并转换容器镜像中的架构相关配置，智能转换为鲲鹏镜像。

在AI加持下，以上场景下的应用/系统迁移效率从原来工具辅助天级完成，提升到Agent自动执行小时级完成，且准确率显著提高。

另外，DevKit还提供一些独有的能力预计在2027全面完成AI化，比如Java无源码无损迁移能力是对于只有.class文件、没有源码的存量Java应用，DevKit可以自动翻译出源码，再自动修改SQL和配置，实现“一人周/应用”的高效迁移。

智能化开发：源码鲲鹏亲和优化从“小时级”到“分钟级”

开发Agent能够快速识别源码中的计算热点，匹配优化指令/算法，并自动完成代码优化改写，目前可以支持：

源码向量化智能改写：自动识别源码中的可向量化的循环和计算密集代码，智能改写为调用鲲鹏SVE/SVE2指令的优化代码，支持x86向量化到鲲鹏向量化的改写，以及鲲鹏标量代码到向量化代码的改写；

通算算子智能优化：针对AI算子库，自动分析并优化算子实现；

自动编译执行：优化后自动编译、运行、验证，形成闭环。

过去，开发者需要手动分析热点函数、查阅指令手册、编写向量化代码，一个优化点可能需要数小时；现在，开发者只需用自然语言描述优化目标，开发Agent自动完成分析、改写、编译、验证，效率提升到分钟级。同时，它还会给出性能对比报告，让开发者直观看到优化效果。

智能化调优Agent：参数自动最优寻参从“周级”到“小时级”（Q4上线）

调优是最依赖专家经验的环节。传统参数调优依赖专家人工试错，每轮只能调整几个参数，一个复杂系统的调优往往需要数周。调优Agent将提供：

性能瓶颈智能分析：自动采集PMU、SPE等硬件性能数据，定位热点函数、锁竞争、内存访问异常等问题；

参数智能迭代寻优：AI同时调试几十个参数，自动迭代100轮以上，找到最优配置组合；

场景化智能调优：基于鲲鹏调优经验库，自动生成面向数据库，大数据等场景的优化建议。

其中参数调优可以在几小时内完成一百轮迭代寻优，效率将从手动寻优的“周级”提升到“小时级”，性能提升10%以上。

支持多种部署方式，一次安装、持续迭代

为了满足不同的开发场景，DevKit AI提供多重使用方式，包括TUI独立使用方式、第三方Agent接入DevKit AI服务器方式等。支持一次安装部署、持续自动升级开发调优能力，部署后可以在线持续自动更新版本，无需感知后端包在哪；

场景一：零门槛接入现有AI编码助手（如 OpenCode、Cline）

无需改变原有开发习惯。只需运行安装脚本在鲲鹏服务器上完成 DevKit AI 后台部署，并在现有 AI 编码助手中安装对应的 Skill 即可。后续遇到鲲鹏相关的迁移、优化任务时，你的编码助手将自动调用后端 DevKit AI 的专家能力，高效完成专业操作。

场景二：直接使用DevKit AI独立TUI端

DevKit AI 提供了功能完善的独立终端界面（TUI），深度集成了鲲鹏相关的专业知识与能力体系。同样仅需运行一个安装脚本即可快速完成部署。开发者可以直接在终端通过自然语言交互，一站式完成代码迁移、开发与调优任务。

场景三：安全合规的内网与私有化部署

针对数据安全要求极高、无法连接公网大模型的企业环境，我们提供鲲鹏领域微调模型。支持纯 CPU 本地私有化部署，在确保数据不出内网的前提下，依然能高效支撑智能问答与 Agent 自动化任务执行。

结语：鲲鹏开发，

正在进入“人人皆可专家”的时代

DevKit AI的发布把鲲鹏生态的专业知识智能化、服务化，让开发能力主动适应人——你只需要描述“做什么”，DevKit AI负责“怎么做”和“做得好”。对于企业开发者来说，这意味着：

门槛降低：不需要成为鲲鹏架构专家，也能完成高质量的原生开发；

效率倍增：迁移从天级到小时级，优化从小时级到分钟级，调优从周级到小时级；

成本可控：精准调用工具，不盲目烧Token，AI建议基于鲲鹏最佳实践，稳定可靠；

生态兼容：与主流大模型和AI编码平台无缝集成，保护既有投资。

鲲鹏DevKit AI的迁移、开发能力已经在鲲鹏社区（hikunpeng.com）陆续上线，开发者可以在“开发者”频道鲲鹏DevKit专区免费下载DevKit AI的最新版本；根据开发习惯，选择不同的部署形态，选择接入已有的大模型或部署内置的鲲鹏微调模型；在对话窗口输入“迁移扫描”、“性能分析”、“向量化改写”等指令，即可启动Agent工作流。

按规划，2026年底还将上线调优Agent，2027年DevKit将实现全部功能的AI化。鲲鹏开发的智能化浪潮才刚刚开始，而第一批“吃螃蟹”的开发者，已经站在了效率曲线的上升起点。现在，打开鲲鹏社区（ hikunpeng.com），免费下载DevKit AI，让你的AI编码助手，真正“懂”鲲鹏。