快手旗下 KwaiKAT 团队近日发布旗舰级 Agentic Coding 模型 KAT-Coder-Pro V2.5，定位从"写代码"迈向"做工程"，成为首个能够端到端跑通完整软件工程的国产智能编程模型。该版本围绕更长的任务链路与更复杂的业务工作流，在三大维度实现突破。
一、从写代码到做工程
新版本不再只补全片段代码，而是可直接接收一个完整 issue，在仓库中自主定位、修改并跑通测试。在数十至上百个文件的代码库中，模型能读懂模糊需求、遵循项目规范给出最小改动，并通过测试验证，覆盖数据分析、跨系统整合、批量文档处理与报告生成等通用业务场景。它甚至能用自然语言生成包含渲染、物理与交互的完整项目，把"想法"直接变成可运行产物。在内部评测中，模型已能处理跨多个服务的端到端任务，例如自动拉取数据、生成图表并撰写复盘文档，显著缩短交付周期。
二、AutoBuilder：环境构建成功率跃升至57.2%
团队打造的 AutoBuilder 自动化环境构建流水线，将可运行仓库环境构建成功率从约16.5%提升至57.2%，沉淀覆盖12种编程语言、超10万个可运行可验证的真实"训练车间"。配合 KwaiClawEnv 环境体系与大规模 Agentic 强化学习，模型在 mini-swe-agent、Claude Code、Codex、OpenClaw 等主流 Agent 框架下反复实战，面对陌生项目结构时更鲁棒。
三、打通主流框架，全量上线
KAT-Coder-Pro V2.5 已适配 Claude Code、Cline、Kilo、OpenCode 等10余种主流编码工具，并通过快手 StreamLake 平台全量上线。企业可通过"快手万擎"获取 API，将其集成进内部研发流程，显著降低复杂工程的实现门槛。对开发者而言，这意味着把完整工程任务交给 AI 成为现实，研发提效从"辅助补全"升级为"端到端交付"。
