基于AIGC的智能化多栈开发新模式

贝壳找房（北京）科技有限公司中国信息通信研究院云计算与大数据研究所2025 年 4 月编写委员会编写单位总主编贝壳找房（北京）科技有限公司项旭中国信息通信研究院云计算与大数据研究所韩思齐编写组特邀专家贾琳、王浩、原玉娇、李琦、李灵芳朱少民序一：编码世界的智能变革人工智能正以前所未有的速度重塑软件开发范式，将传统的编程方式带入一个崭新的时代。从历史长河中审视技术演变，我们可以清晰地看到软件工程方法论的三次重大变革：结构化编程的兴起、面向对象与敏捷方法的普及，而今天，我们正站在第三次变革的浪潮之巅——由大模型、多智能体协作与知识检索增强所驱动的智能化开发新纪元。在这场技术革命中，大型语言模型(LLM)已从单一辅助工具迅速进化为开发者的核心伙伴。通过在预训练阶段引入抽象语法树(AST)、代码依赖关系等结构化数据，新一代代码生成模型获得了前所未有的上下文感知能力。结合检索增强生成(RAG)技术，这些模型能够精准检索海量代码库与技术文档，为开发者提供符合项目架构与企业规范的代码方案。这种融合不仅大幅缓解了大模型的幻觉问题，更使生成的代码能够无缝融入既有系统，真正满足业务需求的复杂性与独特性。想象这样的工作场景：工程师早晨通过自然语言描述需求，多智能体协同自动生成初始代码框架；当她着手业务逻辑时，AI 已预测其意图，提供符合企业规范的代码建议；面对陌生技术领域，RAG 系统即时检索企业知识库，为她提供最契合当前场景的参考示例；到了验证阶段，进化型 GUI 智能体自动探索各种边界场景，生成全面的测试报告。这不是遥远的科幻场景，而是正在各先进企业中逐步落地的工作模式。在这个新时代，工程师的角色正悄然转变，从"码农"到"编排师"，从执行者到设计者。过去我们推崇"T 型人才"，而今天则是"π型人才"甚至"星型人才"的时代。"单栈专家"逐渐让位于"多栈通才"，这种转变并非源于市场强制，而是技术赋能的自然结果——当 LLM 能够帮助跨越技术栈障碍，当 RAG 能够将企业知识无缝注入工作流，多栈开发不再是奢望，而是水到渠成的工作方式。这也意味着，未来的软件工程教育不应仅局限于编程语言和算法，还应包括如何与 AI协作，如何管理智能体，如何构建企业级知识图谱以支持智能化开发。本报告系统阐述了基于 AIGC 的智能化多栈开发新模式，从技术前沿到落地实践，从组织变革到人才培养，提供了一套完整的思路与方法。特别值得称道的是，报告不只停留在理论层面，更通过贝壳的实践案例，展示了智能化多栈开发模式带来的实际价值：代码量同比增长 22.7%，需求研发周期却降低了 10%，充分证明了这一模式的可行性与有效性。朱少民，同济大学特聘教授、CCF 杰出会员序二：让 AI 真正成为组织进化的加速器行业浪潮：AI 正在重写软件开发的底层逻辑当 Devin 在 2024 年首次展示 AI 自主完成完整开发任务时，全球开发者被点燃了，当 deepseek在 25 年初发布时，普罗大众被点燃了，这个行业发展是如此之快，尤其进入 25 年初，从各类模型能力， ide 产品能力，端到端通用解决方案（如 manus），创新开始加速呈现，全球开发者既兴奋又焦虑。AI 在软件工程领域会是怎么一种颠覆，企业组织和个体在这个过程中会发生多大的变化，一年后的今天，答案逐渐清晰：AI 不是取代工程师，而是重塑研发组织的核心生产力。从代码生成、测试自动化到跨栈协作，AIGC 正以“工具革命”为起点，推动一场“组织能力升维”的深层变革。然而，这场变革的复杂性远超预期：个体工具的高效性与组织整合的复杂性形成鲜明反差，单点提效的“局部最优”与企业级落地的“全局最优”之间横亘着巨大鸿沟。企业实践：务实落地的“破壁方法论”探索出一条 AI 驱动研发效能的务实路径，对于企业来说是非常有挑战的，一些好的经验是通过构建覆盖需求、开发、测试、交付全链路的智能研发平台，让工程师体验到“AI 伙伴”的真实价值：初级开发者借助自然语言生成全栈代码，测试工程师通过语音指令完成跨端验证，需求评审会上 AI 自动拆解任务优先级……这些“个体美好画面”背后，是组织能力的系统性重构。AI 工具的个体赋能也仅是起点，组织层面的工程化落地才是真正的“深水区”——跨部门协同的摩擦成本、技术债务的指数级增长、复合型人才的培养周期，每一项挑战都需要“工具+流程+文化”的系统性解法。未来图景：全数字化团队的“人机共生”新常态我们坚信，未来十年将是“数字研发团队”与人类工程师深度协同的黄金时代。当 80%的常规需求由 AI 自动交付，工程师的核心战场将转向两大领域：人类专注于架构设计、业务创新与高精尖问题攻坚，AI 负责将创意快速转化为可执行方案；企业专属的“知识飞轮”持续进化，每个工程师都能调用组织历史经验与行业最佳实践。而实现这一愿景的关键，在于构建“柔性组织架构”：以虚拟小组为核心，动态整合 AI 工程师、技术专家与业务决策者；以前沿工具为杠杆，将开发、测试、运维的线性流程进化为并发的“智能工作流”。致行业：回归本质，向“真效能”要答案本报告未提供“颠覆性神话”，而是沉淀了一套经过验证的落地框架：从智能工具链的设计原则，到多栈人才的能力模型；从组织文化的运营方法论，到效能度量的量化体系。期望与行业同行者共同探索：如何让 AI 工具从“提效外挂”升级为“组织能力基座”？如何构建可持续进化的“AI 型组织”，让效能提升曲线持续陡峭？正如报告案例实践中验证的：当 AI 与组织转型形成共振，效能提升将呈现惊人的“曲棍效应”——前 6 个月蓄势，后 12 个月垂直增长。这场变革没有捷径，但每一步都通向更高效的未来。项旭，贝壳技术效能中心高级总监嘉宾推荐语作为产业互联网企业，我们有比较重的线下业务、具有全国运营体系，同时我们又都拥有互联网企业的科技基因，比如技术、产品的追求，我们倡导“easy to use”、“world class product”、“AI Anywhere”、“Full Stack”等很多研发理念。大模型带来了很多技术革命，菜鸟也在积极拥抱变化，建设 All in AI 的产研文化，在大模型赋能软件研发方面，也进行了大量落地尝试。本报告从技术发展、产业融合、实践落地等多个角度阐述了大模型对软件代发智能化带来的深层次影响，通过我们多年的落地探索及与本报告的编者交流，我们兴奋的发现，很多业界同仁也在像菜鸟一样积极探索落地，比如贝壳，贝壳和我们在 2024 年做过一次深入的现场交流，贝壳在大模型赋能产研方面做出了很多自己的特色，通过文化运营、人才培养、AIGC 工具研发等多方面努力，实现了研发模式的迭代，让 AI 技术与业务深度融合带来了深刻的产业价值，相信 AGI 的发展一定会重构企业的产研流程，带来新的产研范式革命。李强 ｜ 菜鸟 CTO-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------软件开发是一个建立现实世界的解决方案到计算机系统中映射的过程，也是一个综合了多种类型任务的复杂过程