app.build：面向Agentic Prompt-to-App生成的生产级框架
人工智能
2026-01-13 v2 软件工程
摘要
我们提出了 app.build (https://github.com/neondatabase/appdotbuild-agent)，一个开源框架，通过系统化的验证和结构化环境来提高基于大语言模型的应用生成。我们的方案结合了多层验证管道、特定技术栈的编排以及模型无关的架构，实现了跨越三个参考技术栈的部署。通过对30个生成任务的评估，我们展示了综合验证可实现73.3%的可行性，30%的任务达到完美质量分数；而在提供结构化环境下，开源权重模型可达到闭源模型80.8%的性能。该开源框架已被社区采纳，截至目前已生成超过3000个应用。本工作表明，扩大可靠AI代理的规模不仅仅是扩大模型规模，而是需要同步扩大环境规模——提供实证见解和完整的参考实现，以服务于面向生产的代理系统。
引用
@article{arxiv.2509.03310,
title = {app.build: A Production Framework for Scaling Agentic Prompt-to-App Generation with Environment Scaffolding},
author = {Evgenii Kniazev and Arseny Kravchenko and Igor Rekun and James Broadhead and Nikita Shamgunov and Pranav Sah and Pratik Nichite and Ivan Yamshchikov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.03310},
year = {2026}
}