Agentic AI

多智能体自主规划与执行

过去人拆分需求、排任务、写代码、对接沟通；

未来多个 AI智能体自动分工：负责拆解需求、写代码、做接口联调、同步进度等，自主规划项目流程。

（BPM：业务流程管理，指软件项目整套流水线全自动运行）

过去需求提交→人工评审→手动拉代码→手动打包→手动部署；

未来 AI 打通全流程，需求一确认，自动完成编码、构建、发布、文档生成等流程。

（云平台进化到第三代，AI 管服务器、线上系统）

过去系统报错/卡顿时，运维人工查日志、修复 bug、扩容服务器；

未来 AI实时监控线上服务，自动识别故障、自动修复、自动扩容，系统 “自我治愈”。

（也就是持续测试、质量左移）

过去写完一大段代码，最后统一集中测试，漏洞堆积到后期才发现；

未来 AI从写第一行代码开始实时扫描，编码、提交、构建、上线每一步自动测 bug、安全漏洞、性能问题。

coder：单纯码农，只会按需求写重复代码、增删改查

Architect：软件架构师，设计整体系统、规划技术方案、把控业务逻辑

变化：AI 会完成基础编码，行业更缺能做顶层设计的人。

Execution：执行层，机械完成分配好的任务（别人让写什么就写什么)

Intent：意图层，理解业务真实目标，主动设计解决方案

变化：核心能力是读懂业务需求、明确要解决什么问题，再指挥 AI 落地。

Manual Test：手工功能测试，重复点按钮、测流程

AI Oversight：AI 监督管控，让 AI 自动跑全部测试用例，人只负责审核 AI 测试结果、判断风险、把控质量底线

变化：测试人员转型成 AI 测试的管理者、审核者。

启示