为编码 Agent 映射 115 个微服务：Postman 的 API 上下文图谱

Postman 资深工程师 Kamalakannan Nandagopal 分享如何让编码 agent 在真实分布式系统中工作。Postman 拥有 115 个微服务与数千个 endpoint，文档易过期，skills 与 MCP 的效果取决于上下文质量，agent 记忆又困在个人手中。团队借鉴其 GTM 团队思路，认为 API 就是上下文层，于是构建 API context graph，映射每个服务、endpoint、实现与调用关系直至数据库，且每个数据点都以代码或生产遥测为依据。他们用真实 PR 与设计决策构建评测，在 API 发现、重构与影响评估上取得明显收益，也如实报告了图谱过期导致的失败案例，并提到 75% 的 PR 触及 API、agent 自行产出 21 页架构评审。

AI推荐理由 Postman 资深工程师 Kamalakannan Nandagopal 的一手实践：面对 115 个微服务、数千个 endpoint，团队把 API 作为上下文层，构建 API context graph，映射每个服务、endpoint、实现与调用直至数据库，且每个数据点都以代码或生产遥测为依据；并用真实 PR 与设计决策构建评测。给出具体发现：75% 的 PR 触及 API，agent 独立产出 21 页架构评审，也坦承 graph 过期时出现失败。对 coding agent 在分布式系统中的落地有实际参考价值，但为演讲叙述，缺少可复现的基准数据。