當業(yè)界還在驚嘆于AI智能體自動生成應用、執(zhí)行業(yè)務流程的“魔法”時，一個深刻的共識正在浮出水面：在嚴肅的企業(yè)級應用開發(fā)中，那看似炫酷的AI生成，或許只占最終成功交付的10%。 另外的90%，則潛藏于一片龐大而復雜的“工程深海”之下。那么，這決定成敗的90%，究竟包含了什么？
一、那被忽略的90%：智能體背后的工程化巨獸
當我們向一個智能體發(fā)出“幫我建個CRM系統(tǒng)”的指令時，AI模型完成了從理解到生成的“驚險一躍”，這構(gòu)成了那引人注目的10%。然而，一個真正可用的CRM系統(tǒng)，遠不止于此：
●需求工程的“翻譯”之苦：如何將模糊的“智能CRM”轉(zhuǎn)化為精確的數(shù)據(jù)模型、用戶角色、權(quán)限體系和業(yè)務流程？這需要深度的領域知識梳理與結(jié)構(gòu)化建模，而非簡單的需求對話。
●數(shù)據(jù)工程的“治理”之重：客戶數(shù)據(jù)在哪？質(zhì)量如何？如何與現(xiàn)有的ERP、OA系統(tǒng)打通？如何確保數(shù)據(jù)合規(guī)與安全？AI模型需要被高質(zhì)量、標準化的數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”，而構(gòu)建這套數(shù)據(jù)供應鏈，是比模型本身更艱巨的任務。
●系統(tǒng)架構(gòu)的“集成”之困：生成的系統(tǒng)能否融入企業(yè)現(xiàn)有的IT生態(tài)？能否支持單點登錄？API如何設計與管理？其微服務架構(gòu)是否足夠穩(wěn)健以支撐高并發(fā)？這要求一個預先設計好的、企業(yè)級的應用骨架。
●非功能性需求的“隱形”之墻：系統(tǒng)安全嗎？性能快嗎？出現(xiàn)故障能自動恢復嗎？這些不直接提供功能，卻決定系統(tǒng)生死的企業(yè)級屬性，需要一整套內(nèi)化的平臺級能力來保障。
●運維與迭代的“持續(xù)”之累：應用上線后，業(yè)務邏輯變化如何調(diào)整？AI模型如何監(jiān)控與更新？是靠原始的“重新生成”推倒重來，還是具備平滑演進的能力？
這90%，正是將AI的“創(chuàng)作”轉(zhuǎn)化為企業(yè)“資產(chǎn)”所必須經(jīng)歷的工程化煉金術(shù)。它龐大、復雜且專業(yè)，正是絕大多數(shù)AI智能體在B端市場折戟的深水區(qū)。
只有先把軟件工程全流程充分拆解并體現(xiàn)在平臺各環(huán)節(jié)開發(fā)能力，才能進一步將AI真正嵌入到整個開發(fā)與應用流程中，要做到的不僅僅是對固有低代碼組件模塊的AI編排和調(diào)度，還需要基于不同成熟場景，如業(yè)務管理、決策分析等進行特定的深度思考。
所以說要想真正投入軟件開發(fā)并實現(xiàn)AI落地，其要解決的問題涉及軟件工程的方方面面。只有這樣，才能通過上層的多個Agent的協(xié)同完成復雜的任務。
二、為10%賦能的90%工程：smardaten的底層能力建設
面對這一挑戰(zhàn)，smardaten的路徑并非簡單地強化那10%的AI生成能力，而是選擇系統(tǒng)性、全鏈路地構(gòu)建那支撐性的90%的工程平臺能力，讓AI智能體能夠在一個堅實可靠的“地基”上安全、高效地工作。
1.需求工程與領域理解能力：從模糊意圖到精確藍圖
在AI原生開發(fā)范式的演進中，智能生成能力的底層核心并非僅僅依賴于大模型本身的通用能力，更關(guān)鍵的是其對軟件工程全生命周期及特定行業(yè)領域的深度理解。這種能力本質(zhì)上構(gòu)建于一個融合了多維度專業(yè)知識的龐大知識體系，如軟件工程全流程范式、工業(yè)制造等行業(yè)領域的深度業(yè)務知識，尤其是需求工程與領域理解能力，需要灌注大量結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的知識進行訓練。
smardaten知識平臺的知識養(yǎng)料，不僅來源于行業(yè)已有的專業(yè)知識體系，也來自于數(shù)睿數(shù)據(jù)以及smardaten平臺多年的實踐經(jīng)驗沉淀，包括但不限于：
●覆蓋軟件工程全過程的方法與崗位指引（如：需求調(diào)研方法、軟件設計方法、項目管理方法等）
●行業(yè)軟件項目的功能場景與業(yè)務流（涉及工業(yè)、能源、教育等30多個領域，3萬多平臺開發(fā)者構(gòu)建的6萬+應用）
●軟件應用的典型頁面（如知識商超積累的頁面組件、卡片、頁面/大屏模版等）
基于大量知識的封裝，才能讓AI理解模糊需求（“構(gòu)建一個智能CRM”），在內(nèi)部構(gòu)建一個結(jié)構(gòu)化的領域模型，作為生成系統(tǒng)的“設計圖紙”，并將其轉(zhuǎn)化為符合場景的、可執(zhí)行的功能設計。這種能力確保了AI不是在隨機組合功能模塊，而是在為一個被明確定義的問題構(gòu)建解決方案。
2.數(shù)據(jù)工程與智能治理能力：構(gòu)建系統(tǒng)的生命之源
在AI驅(qū)動的應用開發(fā)體系中，任何“智能”系統(tǒng)的有效運轉(zhuǎn)都深度依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。AI生成的應用若要真正運轉(zhuǎn)起來，必須知道數(shù)據(jù)從何而來、質(zhì)量如何、以及如何被合規(guī)使用。
smardaten平臺的核心優(yōu)勢在于將多年積累的數(shù)據(jù)治理能力產(chǎn)品化，其底層構(gòu)建了強大的數(shù)據(jù)工程框架，具體包括：
●數(shù)據(jù)模型與標準庫：預置工業(yè)、醫(yī)療等領域?qū)＜夷Ｐ蛶欤ㄈ鐢?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、業(yè)務模型等）
●數(shù)據(jù)交換與流通規(guī)劃：清晰規(guī)劃數(shù)據(jù)在各系統(tǒng)、模塊間的流動路徑
●數(shù)據(jù)清洗與質(zhì)量規(guī)則：智能規(guī)則庫，自動識別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
●業(yè)務場景與分析規(guī)則：行業(yè)場景常見數(shù)據(jù)分析規(guī)則
基于上述體系化能力，AI在生成應用前便能引導用戶完成數(shù)據(jù)源配置，并理解數(shù)據(jù)背后的業(yè)務語義。這使得最終生成的應用天然具備了數(shù)據(jù)接入、質(zhì)量控制和安全管理等企業(yè)級特性，成為一個擁有可靠“生命之源”的活系統(tǒng)，而非孤立僵化的功能模塊。
3.系統(tǒng)架構(gòu)與集成設計能力：確保生成結(jié)果的穩(wěn)健與開放
經(jīng)過大規(guī)模項目驗證的現(xiàn)代軟件架構(gòu)（微服務、API優(yōu)先）也是AI智能體背后必須具備的工程能力。確保AI智能體生成的應用原型具備高性能、高可用性與生態(tài)集成能力。能確保具備高性能、高可用性，并能與企業(yè)生態(tài)無縫連接的關(guān)鍵。
更重要的是，未來企業(yè)級應用都不是單兵作戰(zhàn)的，更需要結(jié)合AI實現(xiàn)業(yè)務流程自動化，因此生成的應用也需要原生支持被各種智能體進行調(diào)用。smardaten已完成這些集成與開放的相關(guān)工作，所有基于smardaten 開發(fā)的應用天然具有各種集成性（SSO、Restful API等）并默認支持被LLM及各色智能體直接調(diào)用，這些都是經(jīng)過大量實際項目驗證過的。這一特性無需額外開發(fā)，為智能體協(xié)同提供了開箱即用的堅實底座，讓AI驅(qū)動的應用從誕生之初就能融入企業(yè)數(shù)字生態(tài)。
4.非功能性需求的內(nèi)化能力：打造企業(yè)級應用的基石
非功能性需求在實際應用開發(fā)中易被忽略，所以在AI生成的應用中，AI智能體必須將非功能性需求作為“默認配置”內(nèi)化到生成邏輯中。
smardaten底層工程體系已完成了DFx相關(guān)工作，包含了高可用設計模式（如冗余、負載均衡）、內(nèi)置的安全最佳實踐（如數(shù)據(jù)加密、SQL注入防護）、以及性能優(yōu)化技巧（如緩存策略、數(shù)據(jù)庫索引）。
當AI生成一個“用戶登錄”功能時，它不僅要生成界面，還應自動包含密碼加密處理、會話管理和權(quán)限驗證代碼。這種對非功能性需求的深度內(nèi)化，也是經(jīng)過大量實際項目驗證過的而不是由AI即時生成、未經(jīng)驗證的，而這些特性是企業(yè)級軟件應用的底線，是AI生成的應用從“能用”到“好用、耐用”的飛躍。
5.AI模型的工程化與運維能力：保障智能的持續(xù)有效
AI模型本身（如用于銷售預測的模型）也需要被管理、部署和監(jiān)控。如何確保生成的智能應用能持續(xù)穩(wěn)定地提供智能服務？這要求AI智能體自身就是一個優(yōu)秀的“AI工程師”。 在smardaten生成包含智能模塊的應用時，模型開發(fā)平臺能自動完成模型的版本管理、服務封裝（如提供標準的API）、以及生成基本的監(jiān)控和日志代碼。所有智能體在運行過程中均由Agent觀測站全程監(jiān)控，具備狀態(tài)追蹤、行為分析與運行回溯能力，這使得生成的系統(tǒng)不僅能部署模型，還能追蹤其性能，在出現(xiàn)數(shù)據(jù)漂移或準確率下降時發(fā)出預警，為后續(xù)的模型迭代提供依據(jù)。這種能力確保了系統(tǒng)中的“智能”是可持續(xù)、可運維的。
6.可持續(xù)演進能力：實現(xiàn)應用“常用常新”
應用上線后，傳統(tǒng)開發(fā)中“牽一發(fā)而動全身”的耦合痛點，嚴重制約了應用變更的響應速度。而smardaten憑借其組裝式架構(gòu)，業(yè)務人員可以直觀地對生成應用進行任意細節(jié)的精細調(diào)整，所有修改均被安全地隔離在獨立的模塊中，確保不會對現(xiàn)有功能產(chǎn)生漣漪效應。更進一步，在AI的加持下，這些調(diào)整動作變得前所未有的精準與高效。
AI在輸出應用的同時，能配套生成無 碼化測試用例、平臺內(nèi)建的自動化測試能力將即刻對應用功能進行全方位驗證，無需人工編寫復雜腳本。這相當于為生成的應用賦予了“可自動化運維”的基因，使得后續(xù)的每一次修改和上線都能在自動化保障下平滑進行，這從根本上保障了應用在全生命周期內(nèi)能夠持續(xù)迭代、平滑演進，使得業(yè)務響應能力更高。
最終，這個融合了過程、技術(shù)、業(yè)務和治理的龐大知識體系，使得AI能夠像一個經(jīng)驗豐富的軟件工程師和架構(gòu)師團隊一樣，理解一個模糊的業(yè)務意圖，并將其逐步精化、拆解，最終生成一個包含正確數(shù)據(jù)模型、合理應用架構(gòu)、合規(guī)安全措施和可運行代碼的完整、可靠、企業(yè)級應用原型。這正是數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten所致力于構(gòu)建的深層核心競爭力。
三、smardaten如何用“AI原生”讓工程能力最大化
基于前文所述厚重工程能力的全面內(nèi)化與封裝，smardaten此次升級為 “企業(yè)級AI原生平臺” ，便不是一次簡單的AI應用疊加，而是一次質(zhì)的飛躍。
Agent Studio 作為 smardaten 平臺AI原生大腦，以知識平臺為底座，基于通用大模型，通過模型開發(fā)平臺實現(xiàn)高效的模型訓練與調(diào)試，構(gòu)建搭載于smardaten不同應用場景的專用大模型（九龍大模型），并最終形成用戶可直接上手使用的覆蓋軟件工程、數(shù)據(jù)智能、業(yè)務流等應用場景的智能體矩陣。
當復雜工程隱于無形，業(yè)務創(chuàng)新觸手可及。smardaten最終為用戶呈現(xiàn)的，是一場聚焦于業(yè)務價值本身的體驗革命。用戶無需感知底層90%的復雜工程細節(jié)——無論是精細的數(shù)據(jù)治理、穩(wěn)健的架構(gòu)設計，還是內(nèi)嵌的安全合規(guī)機制——這些能力已如同平臺的“自動駕駛系統(tǒng)”，在后臺默默護航。
在前端，用戶交互的核心是那直觀的10%：通過自然語言與智能體（如SWE Agent、Data Agent）進行對話。當用戶提出“為我們銷售團隊創(chuàng)建一個客戶跟進看板”時，智能體基于對業(yè)務場景、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性和權(quán)限模型的深度理解，直接交付一個開箱即用、數(shù)據(jù)已聯(lián)通、權(quán)限已配置的完整應用界面。用戶可以通過簡單的拖拽或?qū)υ?，對生成的原型進行微調(diào)，整個過程如同與一位深諳企業(yè)業(yè)務與IT規(guī)范的資深專家協(xié)作。
smardaten的AI原生開發(fā)能力，正是要為企業(yè)掃清AI應用落地的最后一道障礙——工程復雜性。 它旨在讓企業(yè)能夠像使用辦公軟件一樣，輕松地通過自然語言驅(qū)動，獲得穩(wěn)定、可靠、可進化且與自身數(shù)字生態(tài)無縫融合的智能應用。
未來的企業(yè)級軟件競爭，將不再是AI模型能力的單點比拼，而是如何將AI的創(chuàng)造力與軟件工程的確定性完美結(jié)合的系統(tǒng)性競賽。smardaten通過構(gòu)建一個承載了90%工程重量的強大平臺，正試圖讓那10%的AI之光，最終普照至每一個企業(yè)的業(yè)務現(xiàn)場。這，就是其“AI原生”戰(zhàn)略的深層內(nèi)涵與雄心所在。
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