系統知識圖譜
從儲存庫、提交、工單、文件與可觀測性資料建立持續更新的知識圖譜,讓產品能跨服務與決策進行推理,而不只依賴目前的 prompt。
Bito 的 AI Architect 是工程上下文平台,幫助團隊與 coding agents 依據儲存庫、工單與架構知識進行技術設計、落地開發與程式碼審查,支援 Jira、Linear、Slack 與 MCP 工具。
Bito 的 AI Architect 是工程工作流程的上下文層。它會從程式碼、提交、議題、文件、工單與可觀測性資料建立即時知識圖譜,讓規劃、開發與審查能夠取用相同的系統上下文。
這個產品旨在幫助 coding agents 與工程團隊依據儲存庫結構、服務相依性、架構模式與過往決策來工作,而不是只依賴單一 session 中可見的內容。它可透過 issue trackers、Slack,以及 Cursor、Claude Code 和 Codex 等 coding agent 整合使用。
從儲存庫、提交、工單、文件與可觀測性資料建立持續更新的知識圖譜,讓產品能跨服務與決策進行推理,而不只依賴目前的 prompt。
根據服務拓樸、既有模式與過往決策產生技術設計文件,幫助團隊從系統現況出發,而不是從空白頁開始。
在開始實作前,標示哪些內容可建置、哪些需要重新評估,以及哪些風險應先調查。
在跨儲存庫範圍內對受影響的服務、API 與相依性進行對應,讓團隊在釋出變更前看見下游影響。
將 epic 拆解為可直接用於 Jira 的 stories,附上估算與實作上下文,並可直接把規劃結果發佈到 Jira 或 Linear。
透過 MCP 與 coding agents 及審查工具的直接整合,提供具上下文依據的程式碼產生與程式碼審查支援。
團隊可使用 AI Architect 起草能反映服務拓樸、既有模式與過往架構決策的技術設計,然後再開始實作。
當 epic 橫跨多個服務或儲存庫時,產品可以對 API、相依性與下游影響進行對應,讓工程師在開始寫碼前了解會變動哪些部分。
coding agents 可透過 MCP 呼叫知識圖譜,回答系統層級問題、產生與程式碼庫一致的程式碼,並減少對不熟悉區域的來回確認。
審查者可使用產品的程式碼審查流程,及早發現下游風險與跨儲存庫影響,特別適用於 Git 為基礎的審查流程。
使用 Jira 或 Linear 的團隊可從工單自動觸發規劃輸出,讓設計與範疇與工作項目一同存在,而不是分散在另一份文件中。
AI Architect 主要用於技術設計、範疇規劃、具上下文依據的程式開發,以及程式碼審查,適合需要系統級上下文而不只是某次 coding session 中檔案內容的任務。當工作跨越多個儲存庫,或依賴架構、工單、文件與營運資料時,會特別有用。
根據來源,AI Architect 會將儲存庫、提交歷史、Jira 與 Linear 工單、Confluence 文件,以及可觀測性資料索引成即時知識圖譜。當程式碼與工單變動時,該圖譜也會更新。
是的。產品頁指出它可與 Jira 和 Linear 工作流程搭配運作,並可在建立 epic 或 story 時自動觸發,將規劃與設計輸出寫回工單。也可從留言或標籤按需觸發。
Bito 表示程式碼不會被儲存,也不會用於訓練模型。定價頁與首頁也指出產品支援雲端與地端部署,網站並說明其具備 SOC 2 Type II 認證與端到端加密。
定價頁說明 AI Architect 採用按用量計費,而非按席次收費。客戶可依照部署方式與需求,開始免費試用或聯絡 Bito 取得客製報價。