2025年10月,全球權(quán)威IT研究與顧問咨詢公司Gartner投下了一顆重磅炸彈:其“2026年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢”報告中,“AI原生開發(fā)平臺” (AI-Native Development Platforms) 赫然在列。這不僅是一份行業(yè)趨勢預(yù)測,更是一份對未來十年軟件產(chǎn)業(yè)生態(tài)的變革宣言。
Gartner“新范式”——“AI原生開發(fā)平臺”到底在革新什么?

Gartner的預(yù)言清晰而激進:AI將不再是開發(fā)者鍵盤旁的“輔助編碼器”,而是將深度嵌入軟件開發(fā)全生命周期(SDLC),成為“核心參與者”和“首席架構(gòu)師”。更具沖擊力的是其量化預(yù)測:到2030年,80%的企業(yè)將因此徹底重組其軟件工程團隊,轉(zhuǎn)向由AI增強的、規(guī)模更小、反應(yīng)更敏捷的“微型團隊”(Tiny Teams)。這一趨勢的發(fā)布,瞬間將全球的CIO、CTO和軟件供應(yīng)商推到了一個歷史性的十字路口。
從“AI輔助”到“AI參與”:角色的根本轉(zhuǎn)變
Gartner明確指出,AI原生平臺的核心特征是AI從“助手”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;核心參與者”。
●傳統(tǒng)“AI輔助”:開發(fā)者是主體,AI是工具。AI被動地提供代碼片段建議,開發(fā)者負責(zé)篩選、采納和整合。AI對應(yīng)用的整體架構(gòu)、業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)流一無所知。
●“AI原生”平臺:AI是主體之一,是開發(fā)者、架構(gòu)師和測試工程師的“智能同事”。平臺允許AI理解模糊的自然語言需求,并自主生成包括數(shù)據(jù)模型、應(yīng)用架構(gòu)、業(yè)務(wù)邏輯、API接口乃至交互界面的完整應(yīng)用原型。開發(fā)者的角色將從“編碼者”(Coder)轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;編排者”(Orchestrator)和“審核者”(Reviewer)。
“微型團隊”與“領(lǐng)域?qū)<?/strong>”:組織結(jié)構(gòu)的重塑
Gartner“80%團隊轉(zhuǎn)型”的預(yù)測背后,是組織效能的革命。
●“前沿部署工程師”:平臺極高的生產(chǎn)力,使得少數(shù)精干的“前沿部署工程師”(Forward-Deployed Engineers)就能嵌入業(yè)務(wù)部門(如財務(wù)、市場),快速響應(yīng)需求。
●賦能“領(lǐng)域?qū)<?/strong>”:AI原生平臺通過自然語言交互和可視化建模,極大地降低了技術(shù)門檻。這意味著最懂業(yè)務(wù)的“領(lǐng)域?qū)<?rdquo;(Domain Experts)——那些財務(wù)分析師、供應(yīng)鏈經(jīng)理——能夠直接參與應(yīng)用的構(gòu)建、驗證和迭代,AI則充當(dāng)了他們與技術(shù)實現(xiàn)之間即時的、無摩擦的“翻譯器”和“執(zhí)行者”。
“原生護欄”:速度與安全的唯一平衡點
Gartner敏銳地指出了“AI原生”最大的挑戰(zhàn):當(dāng)開發(fā)速度呈指數(shù)級提升時,安全與治理的風(fēng)險也將同步爆炸。
如果AI一天能生成一萬行代碼,傳統(tǒng)的、滯后的安全審計(如SAST/DAST掃描)將徹底失效。因此,“AI原生開發(fā)平臺”必須“原生”內(nèi)置(Built-in)強大的治理與安全“護欄”(Guardrails)。這些護欄必須在AI生成應(yīng)用的每一刻都自動運行,實時確保其生成物嚴(yán)格遵守企業(yè)既定的數(shù)據(jù)規(guī)范、權(quán)限策略、合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)和安全協(xié)議。
AI原生的基石——“數(shù)據(jù)驅(qū)動”為AI原生提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
AI如何安全地“理解”和“自主構(gòu)建、修改”復(fù)雜的企業(yè)應(yīng)用?答案在于軟件架構(gòu)的根本變革。傳統(tǒng)的“代碼驅(qū)動”架構(gòu)是AI原生無法跨越的巨大障礙,它將復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯固化在數(shù)百萬行晦澀難懂的代碼中,形同“黑盒”,這種架構(gòu)對AI而言是一場災(zāi)難:
●理解困難:AI(如GenAI)受限于上下文窗口,無法通過“閱讀”全部代碼來理解復(fù)雜的系統(tǒng)架構(gòu)和深層業(yè)務(wù)邏輯,無異于不可靠的“數(shù)字考古”。
●修改危險:將AI生成的新代碼安全地“熱插拔”到脆弱的遺留系統(tǒng)中極其危險,往往牽一發(fā)而動全身。
●治理不能:在代碼層面難以實現(xiàn)實時的“原生護欄”建設(shè),來治理和判斷AI生成的代碼是否“越權(quán)”。
數(shù)據(jù)驅(qū)動的開發(fā)模式是企業(yè)級AI原生平臺的核心。它實現(xiàn)了從傳統(tǒng)形式層向數(shù)據(jù)層抽象的關(guān)鍵跨越,將所有應(yīng)用要素統(tǒng)一視作數(shù)據(jù),構(gòu)建了柔性的底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ),有效克服了傳統(tǒng)開發(fā)易產(chǎn)生數(shù)據(jù)孤島的弊端,并使應(yīng)用能自動適應(yīng)業(yè)務(wù)變化。
面對數(shù)據(jù)熵增(孤島、標(biāo)準(zhǔn)不一),數(shù)據(jù)驅(qū)動平臺通過自動治理機制實現(xiàn)數(shù)據(jù)“產(chǎn)生即被治理,治理即可復(fù)用”,打造了軟件直接“生長”在統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座上的“數(shù)用一體”閉環(huán),提升了全局效能。該模式通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、自動化數(shù)據(jù)治理和強大的大數(shù)據(jù)能力,解決了數(shù)據(jù)不規(guī)范、質(zhì)量低等問題,為AI生成軟件提供了高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)“燃油”,奠定了堅實基礎(chǔ)。
數(shù)睿數(shù)據(jù),“數(shù)據(jù)驅(qū)動”與“AI原生”的深度融合

數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten是數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI原生平臺,其數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式為將業(yè)務(wù)流程中的表單、工作流、權(quán)限等元素抽象為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)對象和數(shù)據(jù)資產(chǎn),實現(xiàn)"業(yè)務(wù)流程形式多變,數(shù)據(jù)資產(chǎn)統(tǒng)一管理"的范式,從而實現(xiàn)數(shù)用一體化閉環(huán),也就是通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)快速構(gòu)建軟件,通過持續(xù)沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)持續(xù)響應(yīng)業(yè)務(wù)變化,實現(xiàn)數(shù)據(jù)從采集、存儲、處理到分析、應(yīng)用生命周期管理實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求快速響應(yīng),讓每個環(huán)節(jié)都能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值,讓數(shù)據(jù)真正成為驅(qū)動企業(yè)發(fā)展的強大引擎。
數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten平臺將AI技術(shù)與數(shù)據(jù)驅(qū)動深度協(xié)同,共同助力軟件開發(fā)向智能化演進(智能化軟件工程),smardaten的AI能力為原生構(gòu)建,將早期產(chǎn)品smardaten1.0(數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)級無代碼軟件平臺)的能力及模版庫資源融合到AI能力中,確保AI生成的軟件還可以通過拖拉拽和參數(shù)配置的方式進行精細化的快速修改。
“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的架構(gòu)是“AI原生”平臺得以實現(xiàn)的技術(shù)前提。數(shù)睿數(shù)據(jù)從創(chuàng)立之初就堅持的“數(shù)據(jù)驅(qū)動”路線,使其在Gartner 2025年趨勢發(fā)布之際,已經(jīng)占據(jù)了架構(gòu)上的絕對領(lǐng)先地位。
打造軟件開發(fā)垂直領(lǐng)域的智能體工作室Agent Studio

數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten作為 AI原生平臺,其AI能力的發(fā)展,經(jīng)歷了超過1000多個項目以及較大規(guī)模應(yīng)用軟件交付及能力的沉淀,在AI大模型的訓(xùn)練及使用上,實現(xiàn)了由通用大模型向軟件工程領(lǐng)域?qū)I(yè)大模型的進化,順利的讓平臺的AI能力達成從 Coplilot(助手)向Agent(智能體)的升級。
Agent Studio 是 smardaten 平臺中的智能體開發(fā)核心模塊。它以知識平臺為底座,支持知識的提取加工、索引、標(biāo)簽化、檢索與反饋,從而構(gòu)建出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)認(rèn)知能力。在此基礎(chǔ)上,依托領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練面向SWE、DATA、WORK等不同場景的專用大模型,并通過模型開發(fā)平臺實現(xiàn)高效的模型訓(xùn)練與調(diào)試。
開發(fā)者可基于模型與知識體系,在Agent開發(fā)平臺上便捷構(gòu)建智能體,并實現(xiàn)多智能體協(xié)同任務(wù)。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,保障智能應(yīng)用的穩(wěn)定性、可信性與可控性。
覆蓋軟件工程、數(shù)據(jù)治理、辦公自動化一體式的AgentHub

數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten平臺是一個集成系統(tǒng),通過構(gòu)建“內(nèi)置AI”的應(yīng)用Agent Studio可開發(fā)出系列AI智能體。目前官方提供的智能體覆蓋SWE Agent、Data Agent、Work Agent三類,最終以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),AI智能體為支撐,幫助企業(yè)高效實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型,提升運營效率和創(chuàng)新能力。
1.軟件工程智能體SWE Agent
SWE Agent(Software Engineer Agent),將生成式AI貫穿整個軟件開發(fā)生命周期(SDLC)——從需求調(diào)研、設(shè)計到開發(fā)、測試、部署和運營。它圍繞軟件開發(fā)的核心活動,涵蓋原型設(shè)計、交互設(shè)計、功能布局、業(yè)務(wù)設(shè)計、流程編排和邏輯控制等關(guān)鍵功能。
SWE Agent的核心價值在于實現(xiàn)軟件開發(fā)更快、更容易、更智能化。它支持用戶通過直觀的拖拽式操作、自然語言描述(如“給我創(chuàng)建一個包含用戶注冊和登錄功能的頁面”)或上傳低保真原型圖,快速生成和定制業(yè)務(wù)流程,形成一個閉環(huán)的、自進化的軟件工程體系。
2.數(shù)據(jù)智能體Data Agent
Data Agent(數(shù)據(jù)智能體)旨在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效利用與智能治理,是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基石。它不僅支持智能取數(shù)與智能問答,更具備主動治理和深層分析的能力。其核心功能包括現(xiàn)狀描述、根因分析、趨勢預(yù)測、行動建議,Data Agent通過這些能力,實現(xiàn)了從被動問數(shù)到主動賦能的轉(zhuǎn)變,確保了數(shù)據(jù)的高可用性、高準(zhǔn)確性與高價值。
3.工作流智能體Work Agent
WorkAgent(工作流智能體)專注于企業(yè)辦公與業(yè)務(wù)場景的自動化,致力于將繁瑣、重復(fù)的跨部門、跨系統(tǒng)工作流程轉(zhuǎn)化為自驅(qū)動、高效率的自動化流程,實現(xiàn)辦公自動化(OA)與業(yè)務(wù)流程管理(BPM)的深度融合。核心能力包括流程自動化(RPA/iBPMS)、跨系統(tǒng)集成與連接、任務(wù)調(diào)度與協(xié)同管理,構(gòu)建了數(shù)智化轉(zhuǎn)型的最后一公里。
AI驅(qū)動下開發(fā)者團隊的重塑與升級

數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten平臺通過“數(shù)據(jù)驅(qū)動”和AI協(xié)同,重塑了開發(fā)者團隊,使其順應(yīng)“AI增強型團隊”的趨勢。該平臺將底層復(fù)雜的代碼編寫、數(shù)據(jù)處理及治理等重復(fù)冗雜的工作自動化屏蔽,實現(xiàn)了開發(fā)者角色的解放與聚焦。開發(fā)者不再是“代碼工匠”,而是能夠?qū)⒕W⒂趶?fù)雜業(yè)務(wù)邏輯抽象、領(lǐng)域知識整合和終端用戶體驗提升的“前線工程師”。
借助平臺高效的數(shù)據(jù)抽象和組件復(fù)用能力,開發(fā)者團隊可以像搭積木一樣快速響應(yīng)需求,加速應(yīng)用交付,實現(xiàn)效能飛躍。同時,平臺通過無代碼特性賦能全民開發(fā),讓業(yè)務(wù)專家也能直接參與軟件構(gòu)建,形成微平臺團隊。
smardaten平臺的AI能力帶來巨大的生產(chǎn)力提升,使得團隊能夠以更小、更敏捷的“微型團隊”實現(xiàn)媲美大規(guī)模傳統(tǒng)團隊的產(chǎn)出,推動軟件開發(fā)向工業(yè)化、公民化、智能化方向發(fā)展。
內(nèi)置的企業(yè)級安全與合規(guī)機制
數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten平臺通過將企業(yè)級安全、質(zhì)量和合規(guī)的嚴(yán)苛要求內(nèi)置于平臺架構(gòu)和開發(fā)流程中,確保在實現(xiàn)高速開發(fā)的同時不以犧牲軟件質(zhì)量和安全為代價。
平臺在安全方面,提供了數(shù)據(jù)加密、權(quán)限控制、溯源跟蹤等全面的數(shù)據(jù)安全和隱私保護機制,并支持私有化部署以滿足合規(guī)性要求;同時在應(yīng)用層面內(nèi)置了Web安全防護、RBAC權(quán)限控制和操作日志審計,配合AI輔助代碼檢測,從源頭消除了許多安全隱患。
在質(zhì)量方面,平臺秉承DFX理念,在設(shè)計階段即固化了對可靠性、可維護性等質(zhì)量屬性的保障,并通過覆蓋全生命周期的標(biāo)準(zhǔn)化流程、自動化測試和嚴(yán)格的上線質(zhì)量控制(如 Watchdog監(jiān)控、數(shù)據(jù)備份策略及RTO/RPO要求),實現(xiàn)了高效與高質(zhì)量的統(tǒng)一,使得用戶在快速配置應(yīng)用時無需關(guān)注底層安全和質(zhì)量保障。
smardatende平臺的安全護欄從一開始就內(nèi)置于開發(fā)流程中,從而保證高速開發(fā)不以犧牲質(zhì)量或安全為代價,傳統(tǒng)的安全工具完全無法跟上這種新速度。
未來新范式,數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)級AI原生開發(fā)平臺
Gartner 2026年戰(zhàn)略趨勢的發(fā)布,不是一個溫和的建議,而是一個嚴(yán)峻的警告:軟件產(chǎn)業(yè)的“手工作坊”時代即將結(jié)束,“智能化、工業(yè)化”的構(gòu)建新范式已經(jīng)到來。在這場史無前例的變革面前,企業(yè)面臨著一個根本性的戰(zhàn)略抉擇:
●“舊補丁”路線:堅守“代碼驅(qū)動”的舊地基,試圖通過“涂抹”一層AI輔助工具來修修補補。這在短期內(nèi)看似有效,但治標(biāo)不治本,最終將在AI原生的浪潮中被徹底淹沒。
●“新基座”路線:轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的新架構(gòu),選擇一個真正為AI原生時代而生的平臺,徹底重構(gòu)軟件的生產(chǎn)方式。
數(shù)睿數(shù)據(jù)(smardaten)的前瞻性在于,我們從一開始就選擇了“數(shù)據(jù)驅(qū)動”這條更難但更正確的道路,為“AI原生”時代的到來,提前打造了最堅實的“新基座”。smardaten的定位——“數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)級AI原生開發(fā)平臺”——不是Gartner趨勢發(fā)布后的“應(yīng)景之詞”,而是我們核心架構(gòu)的必然展現(xiàn):
●“數(shù)據(jù)驅(qū)動”是我們的架構(gòu),它讓AI“看得懂”復(fù)雜的業(yè)務(wù)。
●“企業(yè)級”是我們的承諾,它通過治理、安全和可擴展性,讓應(yīng)用“跑得穩(wěn)”。
●“AI原生”是我們的能力,它通過AI的全流程嵌入,讓構(gòu)建“飛得快”。
變革已經(jīng)開始,未來正在被AI原生平臺重構(gòu)。對于那些尋求在AI時代重構(gòu)其IT資產(chǎn)、釋放業(yè)務(wù)潛能的企業(yè)而言,選擇一個真正“AI原生”的平臺,將是其決勝未來的關(guān)鍵一步。
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