从“敲代码”到“说需求”：AI到底如何改变应用开发？

前言

2023-2025 这短短 24 个月，生成式 AI 完成了从“一本正经地胡说八道”到“可信赖生产力”的跨越 。伴随幻觉率大幅下降、模型能力跃迁，以及向量数据库、AI 云原生、低代码等配套技术的成熟，应用开发方式正在发生一场“范式级”革命：

• 开发单元从“代码文件”变成“模型能力”；
• 开发者角色从“编码者”变成“需求描述者 + AI 训练师”；
• 交付流程从“需求 → 设计 → 编码 → 测试 → 运维”变成“自然语言提示 → AI 生成 → 人工微调 → 一键部署”。

本文将从技术栈、工程流程、组织形态、商业模式四个维度，系统拆解这场变革的来龙去脉与未来走向。

技术栈迁移：从“以代码为中心”到“以模型为中心”

下面从四个层面来阐述技术栈的迁移。

交互层：对话即接口

在我们传统应用开发中，GUI（图形用户界面）一直作为主要的用户入口，用户通过点击、输入、跳转等操作与应用进行交互。然而，AI 原生应用的出现打破了这一传统，自然语言和多模态对话成为新的交互范式。AI 系统能够通过精准的意图识别、有效的上下文管理以及流畅的多轮对话，完成各类复杂任务。下面举一个生动的例子来说明。

• 在传统应用里，我们买火车票得打开购票软件，点击 “购票” 按钮，再依次输入出发地、目的地、出发日期等信息，然后点击 “查询”“提交订单” 等按钮操作购票。
• 而在对话即接口这种新交互模式下，就像对一个智能助手说 “帮我买一张从北京到上海 10 月 10 号的火车票”，这个助手就能立马理解你的意图，自动完成车次查询、余票查看，还能直接把订单生成好，后续只需你确认支付就行。

数据层：向量数据库成为缺省存储

RAG（检索增强生成）模式在企业级场景中的快速普及，推动了数据基础设施的深刻变革。开发重点逐渐从传统的 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库转向 Milvus、Pinecone 等向量数据库。与传统数据库强调事务一致性不同，向量数据库更注重语义检索和实时反馈能力，以更好地满足 AI 应用对数据处理的特殊需求。

运行时：AI 云原生 + 分布式推理

在以前，我们训练和推理模型主要依赖本地或专属 GPU 集群。而如今，随着 AI 云原生平台的兴起，这一局面发生了根本性改变。借助 Serverless 架构、自动弹性伸缩以及分布式调度技术，AI 云原生平台能够实现 “按需算力” 的供应模式。以 DeepSeek R1 为例，它仅需 10 分钟便可拉起一个千卡规模的推理集群，使得峰值利用率得以提升 3 - 5 倍，有效降低了计算成本，提高了资源利用率。

开发工具：Copilot → Agent → 多智能体协作

2023 年，GitHub Copilot、Cursor 等 “代码补全” 工具崭露头角，为我们开发者带来了不小的便利，开发效率因此提升了 30% - 50%。2024 年，开发工具领域再次迎来重大突破，Devin、Lovable 等 “代码智能体” 纷纷上线。这些代码智能体具备了独立完成需求分解、代码生成、单元测试以及 CI 配置等任务的能力，进一步减轻了开发者的负担。而到了 2025 年，“多智能体协作” 模式逐渐成为主流。smardaten的无代码平台便是其中的典型代表。在这个平台上，仅需几分钟就能生成一个原本需要一周时间开发的营销工具，且成本之低令人惊叹。

工程流程再造：SDLC → LLDLC

传统的瀑布或敏捷开发流程，在 AI 时代的冲击下，逐渐被一种全新的流程 ——LLDLC（大语言模型开发生命周期）所取代。与以往动辄数月的开发周期不同，如今的开发流程被精简压缩为三个关键阶段：

（一）阶段 1：Prompt Engineering（需求转提示）

在这个阶段，业务方通过自然语言对需求进行描述，而开发者的职责则转变为核心工作是对这些需求进行拆解，生成可验证的提示模板（Prompt Template），同时在向量数据库中准备相应的私域知识切片，为后续的开发工作奠定基础。

（二）阶段 2：AI 生成 + 人机协同微调

AI 的强大能力在这一阶段得到了充分展现，它能够一次性生成前端、后端、测试以及基础设施代码。开发者此时的角色更像是一位 “代码审查员”，主要负责对 AI 生成的代码进行逻辑校验、安全扫描和性能调优等工作。与此同时，低代码平台提供了实时可视化界面，方便开发者对 UI、流程、权限等进行微调，确保应用能够精准满足业务需求。

（三）阶段 3：一键部署 & 持续监控

借助云原生平台的优势，应用的部署变得前所未有的简便快捷，只需一键操作，即可完成镜像打包、Helm Chart 生成以及灰度发布等复杂任务。而在应用上线后，通过 APM（应用性能管理）+ LLM（大语言模型）可观测性工具，实时监测幻觉率、Token 成本、用户体验指标等关键数据。一旦发现异常情况，系统能够自动触发回滚机制或进行 Prompt 热更新，保障应用的稳定运行。百度的实测数据有力地证明了这一流程的高效性：传统电商小程序的开发，原本需要耗费 30 人日，采用 LLDLC 流程后，仅需 3 人日，交付周期大幅缩短 90%。

组织与人才：从“全栈工程师”到“全语言协调者”

（一）岗位变化

打开BOSS直聘可以看到人才市场的需求格局发生了显著变化。曾经备受追捧的初级 CRUD 程序员、UI 设计师等岗位，其需求量如今呈现出断崖式下跌的趋势。与此同时，一系列新兴岗位应运而生，如 Prompt 工程师、AI 训练师、领域知识管理员、AI 安全审计师等，这些岗位逐渐成为企业招聘的核心焦点，反映出 AI 时代对专业人才的独特需求。

（二）能力模型

从招聘岗位的详细要求来看，我们开发者所需具备的能力也发生了根本性的转变。传统开发模式中，编写代码的能力被视为核心竞争力。然而，如今关键能力更侧重于 “清晰准确地表达需求、评估模型输出质量、设计有效的防幻觉策略”。此外，英语 / 母语 Prompt 能力、领域知识抽象能力、跨智能体协调沟通能力等，逐渐成为招聘启事中的高频要求，企业期望开发者能够更好地与 AI 协同工作，推动项目的顺利进行。

（三）团队规模

AI 技术的应用，使得开发团队的规模得以大幅精简。过去需要 100 人的开发团队才能完成的项目，如今仅需 10 人左右的团队便可轻松应对。团队结构更加扁平化，决策链路也随之缩短，信息传递更加高效，团队能够更加快速地响应市场变化。从老板的角度来看简直不要太好用了，从我们求职者的角度来看，虽然一个团队的人数变少了，但是创业团队变多了，求职机会也是满满的。

商业模式与产业影响

（一）软件成本结构重写

软件的边际成本逐渐趋近于 Token 费用，传统的 “卖 License” 商业模式也因此受到了巨大的冲击，逐渐被 “按调用付费 + 效果分成” 的新型模式所取代。据预测，到 2026 年，全球将有 30% 的软件收入来自 AI 生成的应用，这标志着软件产业将迈入一个全新的发展阶段。

（二）长尾应用大爆炸

AI 赋能的开发工具，使得应用开发的门槛大幅降低，全民开发时代由此到来。业务人员、大学生、自由职业者等非专业开发群体，借助无代码 / 低代码平台，能够轻松地将个人创意转化为实际应用。

（三）产业分工重塑

AI 的发展不仅改变了软件开发的内部流程，还对整个产业的分工格局产生了深远的影响。云厂商不再局限于提供基础算力，而是进一步拓展业务领域，开始 “卖模型 + 工程模板”，为开发者提供更加丰富的工具和服务；ISV（独立软件开发商）也积极转型，从传统的 “项目制外包” 模式升级为 “领域知识运营商”，专注于积累和提供高质量的 Prompt 库与私域数据，以提升自身在市场中的竞争力；芯片厂商则面临着新的发展机遇与挑战，随着 GPU/TPU 需求的持续增长，边缘 AI 芯片成为了新的竞争焦点，各厂商纷纷加大研发投入，力求在这一新兴领域占据一席之地。

然而，这场范式革命并非一蹴而就。从早期的概念验证、工具萌芽，到如今的生态初具、技术栈趋于稳定，我们正经历着这场变革的‘成熟期拐点’。早期的探索者承担了技术验证和市场教育的重任，但也受限于技术成熟度、工具链不完善等因素。当下，正是构建真正具备企业级可用性、能无缝融入现有开发流程、并释放AI全部潜能的平台的最佳时机。

AI驱动的全场景智能开发

现如今AI 技术正重塑软件开发格局，推动开发工具向智能化、自动化、易用化演变。新形势下，开发工具需具备依业务需求灵活编排开发环节的能力，像搭建积木一样自由组合功能模块；要能与 AI 模型深度协作，无缝调用大模型能力，智能生成代码、文本等；还要降低技术门槛，让非专业人员也能快速上手。

满足这个条件的工具很少，而前面提到的smardaten就可以很好的满足，近期smardaten也发布了2.0版本。融入了大模型的smardaten2.0以数据能力为基座，实现了“需求→设计→开发→测试→运维”的软件工程全流程智能化。由此推出了Copilot Studio和Build Copilot：

• Copilot Studio：是基于smardaten平台搭建的应用，赋能用户一站式构建、管理、测试和导出智能助手（Copilot）。用户可通过其统一管理AI模型、配置知识库与知识服务、集成工具，并便捷地创建、调试和监控基于自然语言对话的Copilot助手。

• Build Copilot：是通过Copilot Studio应用创建的智能助手，目前平台内置了智能生成助手、应用助手、表单/列表/详情助手等，smardaten平台能够基于这些助手，实现智能化应用生成、页面生成和样式美化等功能。

AI重塑全场景智能应用开发

smardaten2.0借助Build Copilot 智能开发助手，以及Copilot Studio 智能体构建平台，为用户带来AI驱动的全场景智能开发体验。平台具备4大核心优势：

• AI加速软件定制：将公司多年软件交付的流程方法与场景沉淀，转化为产品内置的标准化流程框架与知识库，使AI完全嵌入从需求调研、原型生成到页面开等端到端环节，提升全流程效率。
• AI加速数据使用：通过 AI 驱动的 Data Agent 技术栈重构企业数据价值链。其核心突破在于将传统割裂的数据准备、建模、分析等环节实现整合，并基于AI工具提高自动化处理能力，实现从原始数据到业务洞察的端到端智能跃迁。
• 全民化的创造平台：成为全民创造平台——让各类角色、无论技术背景深浅，都能轻松构建软件。仅需自然语言指令，即可快速创建业务和修改需求，加速应用交付进程。
• 越用越聪明的AI助手：打造【知识库-智能体训练-应用开发】闭环，让企业积累的数字化资产转化为AI的“业务伙伴”，学习历史经验并在真实开发中验证，让需求分析更快、模板推荐更准。

下面给大家详细介绍一下如何去使用smardaten2.0

smardaten2.0产品使用流程

应用助手中支持生成表单、列表、详情和数据大屏组件，下面将以表单生成为例，介绍使用步骤。

第一步、智能生成助手在平台的首页，点击右下角图标或点击右上角“智能生成”按钮均可进入智能生成界面。

推荐指令：\"生成一个班级信息表单\"，同时指令中可完善具体需求，例如字段名称、字段类型等信息，如下图所示：

AI会根据描述推荐卡片模板，若推荐都不符合需求可点击“深度生成”即可。

生成后会添加到选中的页面中，或者可以进入应用左侧资源区，选择“表单”，选择生成的表单，进入查看效果。

总结

Gartner 预测，到 2027 年 40% 的企业应用将由 AI 生成。面对未来软件开发将更加智能化、自动化和普及化。在智能化方面，AI 将深度融入开发流程的各个环节，实现从需求分析、设计、开发、测试到运维的全流程智能化，进一步提升开发效率和质量。

而smardaten2.0 的发布，也为我们开发者带来了全新的 AI 驱动全场景智能开发体验，具备四大核心优势，能提升全流程效率，加速数据使用，降低开发门槛，让 AI 助手越用越聪明。

对smardaten2.0感兴趣的朋友可以点下方链接申请smardatenAI能力试用

https://ai.smardaten.com/applicationview/content/view?appid=8112067712141961&type=view&pId=414066312491207889921&qType=3&extCode=3