最近看到一套非常有意思的 AI 软件研发流程，它几乎把传统软件开发生命周期（SDLC）完整地用 AI Agent 串了起来。

从产品经理写 PRD，到 UI 设计，再到技术设计、Spec、代码生成、自动部署、测试验收，每一步都有对应的 AI Agent。

如果把它画成一条流程，就是下面这样：

需求定义 ↓PRD文档 ↓UI/UX设计 ↓技术设计 + Spec + 数据库 + API ↓需求变更（Spec迭代） ↓AI Coding ↓自动部署（CI/CD） ↓测试验收 ↓Bug修复 ↓继续迭代……

这其实已经不是简单的 AI Coding，而是一套 AI SDLC（AI Software Development Lifecycle）。

今天，就带大家拆解这 7 个阶段到底在干什么。

第一阶段：需求定义——AI 产品经理（PM Agent）

传统项目中，第一步永远不是写代码，而是搞清楚需求。

这一阶段主要由：

Human：产品经理

协同：

AI PM/PO Agent

完成。

输入通常只有两项：

• 系统名称
• 需求描述

例如：

员工订餐系统上传：需求说明.docx

AI 会自动输出一份完整的 PRD，包括：

✅ 产品背景

✅ 用户画像

✅ 用户故事（User Story）

✅ 功能模块

✅ 业务流程

✅ UML

✅ PlantUML 流程图

✅ 优先级

✅ 非功能需求

很多以前需要产品经理写几天的 PRD，现在几十秒就能完成初稿。

这一阶段，本质就是：

AI 帮产品经理完成需求分析和 PRD 编写。

第二阶段：UI/UX 设计——AI 设计师

有了 PRD，下一步就是设计。

对应角色：

Human：

UI/UX Designer

AI：

UI/UX Expert Agent

输入：

PRD

输出：

• 页面结构
• 页面流程
• 原型图
• UI规范
• 配色规范
• 字体规范
• 组件规范
• 间距规范
• 按钮状态

例如：

登录↓首页↓菜单↓订单↓支付↓个人中心

甚至还能调用：

• Figma AI
• 墨刀 AI
• MasterGo AI

直接生成原型。

整个过程从：

PRD↓设计稿

几乎实现自动化。

第三阶段：技术设计 + Spec——AI 架构师

很多人认为 AI Coding 就是写代码。

其实真正重要的是这一阶段。

因为它决定了：

以后代码到底怎么写。

输入：

PRD+UI设计+Spec模板

AI 输出：

数据库设计

例如：

EmployeeOrderFoodMenu

API设计

例如：

POST /loginGET /foodsPOST /order

技术架构

例如：

• 微服务
• DDD
• MVC
• Redis
• MQ
• 缓存设计

测试文档

包括：

• 功能测试
• 边界测试
• 异常测试
• 安全测试

最后最重要的是：

生成一份标准 Spec。

例如：

字段类型长度默认值是否必填备注

为什么 Spec 如此重要？

因为后面的 AI Coding、测试、部署，全都会引用它。

Spec 就像整个项目唯一可信的数据源（Single Source of Truth）。

第四阶段：需求变更——AI 管理 Spec

软件开发永远不会只有一次需求。

需求一定会改。

例如：

产品经理突然说：

增加员工编号和员工姓名联合查询。

传统流程：

产品改 PRD

↓

开发重新理解

↓

测试重新写用例

↓

沟通一堆人。

现在：

直接修改 Spec。

例如：

模块：A01-E001版本：V1.1修改：增加联合查询

AI 自动：

• 修改 Spec
• 更新数据库
• 更新 API
• 更新代码
• 更新测试

整个团队不需要再重复同步。

这就是：

Spec 驱动迭代。

第五阶段：AI Coding——真正开始写代码

终于到了大家最熟悉的阶段。

输入：

Spec+UI设计

AI 自动生成：

前端：

• Vue
• React
• Angular

后端：

• Java
• Spring Boot
• Go
• Python
• .NET

如果再结合：

• Claude Code
• Codex
• Cursor
• Qoder
• Trae

基本已经可以完成：

从设计稿直接生成前后端代码。

过去：

开发负责写代码。

未来：

开发负责审核 AI 写的代码。

角色已经发生变化。

第六阶段：部署上线——AI DevOps

很多 AI Coding 文章，到生成代码就结束了。

但真正的企业开发远远没有结束。

还需要：

Docker

Kubernetes

CI/CD

流水线

环境变量

自动部署

AI 可以自动生成：

Dockerfile

FROM openjdk

Kubernetes Deployment

Service

Ingress

GitHub Actions

GitLab CI

Jenkins Pipeline

甚至：

不同环境：

• Dev
• Test
• UAT
• Production

也可以自动配置。

真正做到：

提交代码↓自动构建↓自动部署↓自动上线

第七阶段：测试验收——AI QA

最后一步。

也是很多 AI Coding 产品容易忽略的一步。

输入：

• Spec
• 代码
• 测试用例

AI 自动：

执行测试

↓

发现 Bug

↓

生成测试报告

↓

提出修改建议

↓

再次生成代码

↓

重新测试

形成完整闭环：

开发↓测试↓Bug↓修复↓重新测试

直到：

PASS。

这就是所谓：

AI Loop。

为什么越来越多公司开始采用这种模式？

因为它解决了传统研发最大的几个问题。

① 文档永远同步

PRD、UI、Spec、代码保持一致。

不用担心：

产品改了。

开发不知道。

测试不知道。

运维不知道。

② AI 不只是 Copilot，而是 Team

过去：

一个 AI↓写代码

现在：

PM Agent↓UI Agent↓Architect Agent↓DEV Agent↓CI/CD Agent↓QA Agent

已经变成了一支 AI 团队。

③ Spec 成为整个研发中心

未来的软件开发，不一定围绕代码。

更可能围绕：

Spec。

因为：

代码可以重新生成。

UI 可以重新生成。

测试可以重新生成。

唯一不能乱的是：

Spec。

所以越来越多 AI Coding 平台开始强调：

Specification Driven Development（规范驱动开发）

写在最后

过去十几年，软件开发一直遵循：

需求 → 设计 → 开发 → 测试 → 上线。

这个流程没有改变。

真正改变的是：

每一个角色，都开始拥有自己的 AI Agent。

未来的软件研发，不再是一个开发者和一个 AI 助手，而更像是一个由 PM Agent、UI Agent、Architect Agent、Developer Agent、DevOps Agent、QA Agent 组成的数字团队。

真正的竞争力，也不再是谁写代码更快，而是谁能够设计出一套高效的人机协同流程，让 AI 在整个研发生命周期中持续发挥价值。

结语

AI Coding 的终点，从来不是“自动写代码”。

而是让 AI 从需求开始参与，到设计、开发、部署、测试、迭代，全程协同，最终形成一个持续演进的软件工程体系。

未来的软件研发，不是 AI 替代程序员，而是程序员开始管理一支由多个 AI Agent 组成的研发团队。