“原生護(hù)欄”：速度與安全的唯一平衡點(diǎn)

Gartner敏銳地指出了“AI原生”最大的挑戰(zhàn)：當(dāng)開(kāi)發(fā)速度呈指數(shù)級(jí)提升時(shí)，安全與治理的風(fēng)險(xiǎn)也將同步爆炸。

如果AI一天能生成一萬(wàn)行代碼，傳統(tǒng)的、滯后的安全審計(jì)（如SAST/DAST掃描）將徹底失效。因此，“AI原生開(kāi)發(fā)平臺(tái)”必須“原生”內(nèi)置（Built-in）強(qiáng)大的治理與安全“護(hù)欄”（Guardrails）。這些護(hù)欄必須在AI生成應(yīng)用的每一刻都自動(dòng)運(yùn)行，實(shí)時(shí)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(dòng)”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(dòng)”架構(gòu)是AI原生無(wú)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(wàn)行晦澀難懂的代碼中，形同“黑盒”，這種架構(gòu)對(duì)AI而言是一場(chǎng)災(zāi)難：

●理解困難：AI（如GenAI）受限于上下文窗口，無(wú)法通過(guò)“閱讀”全部代碼來(lái)理解復(fù)雜的系統(tǒng)架構(gòu)和深層業(yè)務(wù)邏輯，無(wú)異于不可靠的“數(shù)字考古”。

●修改危險(xiǎn)：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(xiǎn)，往往牽一發(fā)而動(dòng)全身。

●治理不能：在代碼層面難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的“原生護(hù)欄”建設(shè)，來(lái)治理和判斷AI生成的代碼是否“越權(quán)”。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)模式是企業(yè)級(jí)AI原生平臺(tái)的核心。它實(shí)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(kāi)發(fā)易產(chǎn)生數(shù)據(jù)孤島的弊端，并使應(yīng)用能自動(dòng)適應(yīng)業(yè)務(wù)變化。

面對(duì)數(shù)據(jù)熵增（孤島、標(biāo)準(zhǔn)不一），數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)平臺(tái)通過(guò)自動(dòng)治理機(jī)制實(shí)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(zhǎng)”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(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、自動(dòng)化數(shù)據(jù)治理和強(qiáng)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(wèn)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(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

數(shù)睿數(shù)據(jù)，“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”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(dòng)的AI原生平臺(tái)，其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(duì)象和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實(shí)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(shí)現(xiàn)數(shù)用一體化閉環(huán)，也就是通過(guò)現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)快速構(gòu)建軟件，通過(guò)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從采集、存儲(chǔ)、處理到分析、應(yīng)用生命周期管理實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求快速響應(yīng)，讓每個(gè)環(huán)節(jié)都能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，讓數(shù)據(jù)真正成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展的強(qiáng)大引擎。

數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten平臺(tái)將AI技術(shù)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度協(xié)同，共同助力軟件開(kāi)發(fā)向智能化演進(jìn)（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(dòng)的企業(yè)級(jí)無(wú)代碼軟件平臺(tái)）的能力及模版庫(kù)資源融合到AI能力中，確保AI生成的軟件還可以通過(guò)拖拉拽和參數(shù)配置的方式進(jìn)行精細(xì)化的快速修改。

“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的架構(gòu)是“AI原生”平臺(tái)得以實(shí)現(xiàn)的技術(shù)前提。數(shù)睿數(shù)據(jù)從創(chuàng)立之初就堅(jiān)持的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”路線，使其在Gartner 2025年趨勢(shì)發(fā)布之際，已經(jīng)占據(jù)了架構(gòu)上的絕對(duì)領(lǐng)先地位。

打造軟件開(kāi)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(tái)，其AI能力的發(fā)展，經(jīng)歷了超過(guò)1000多個(gè)項(xiàng)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(shí)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(jìn)化，順利的讓平臺(tái)的AI能力達(dá)成從 Coplilot（助手）向Agent（智能體）的升級(jí)。

Agent Studio 是 smardaten 平臺(tái)中的智能體開(kāi)發(fā)核心模塊。它以知識(shí)平臺(tái)為底座，支持知識(shí)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(chǎng)景的專用大模型，并通過(guò)模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高效的模型訓(xùn)練與調(diào)試。

開(kāi)發(fā)者可基于模型與知識(shí)體系，在Agent開(kāi)發(fā)平臺(tái)上便捷構(gòu)建智能體，并實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同任務(wù)。所有智能體在運(yùn)行過(guò)程中均由Agent觀測(cè)站全程監(jiān)控，具備狀態(tài)追蹤、行為分析與運(yùn)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(dòng)化一體式的AgentHub

數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten平臺(tái)是一個(gè)集成系統(tǒng)，通過(guò)構(gòu)建“內(nèi)置AI”的應(yīng)用Agent Studio可開(kāi)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(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，提升運(yùn)營(yíng)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(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期（SDLC）——從需求調(diào)研、設(shè)計(jì)到開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署和運(yùn)營(yíng)。它圍繞軟件開(kāi)發(fā)的核心活動(dòng)，涵蓋原型設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、功能布局、業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)、流程編排和邏輯控制等關(guān)鍵功能。

SWE Agent的核心價(jià)值在于實(shí)現(xiàn)軟件開(kāi)發(fā)更快、更容易、更智能化。它支持用戶通過(guò)直觀的拖拽式操作、自然語(yǔ)言描述（如“給我創(chuàng)建一個(gè)包含用戶注冊(cè)和登錄功能的頁(yè)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(gè)閉環(huán)的、自進(jìn)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(shí)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(wèn)答，更具備主動(dòng)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(shì)預(yù)測(cè)、行動(dòng)建議，Data Agent通過(guò)這些能力，實(shí)現(xiàn)了從被動(dòng)問(wèn)數(shù)到主動(dòng)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(jià)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(chǎng)景的自動(dòng)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(dòng)、高效率的自動(dòng)化流程，實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)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(dòng)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(dòng)下開(kāi)發(fā)者團(tuán)隊(duì)的重塑與升級(jí)

數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten平臺(tái)通過(guò)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”和AI協(xié)同，重塑了開(kāi)發(fā)者團(tuán)隊(duì)，使其順應(yīng)“AI增強(qiáng)型團(tuán)隊(duì)”的趨勢(shì)。該平臺(tái)將底層復(fù)雜的代碼編寫(xiě)、數(shù)據(jù)處理及治理等重復(fù)冗雜的工作自動(dòng)化屏蔽，實(shí)現(xiàn)了開(kāi)發(fā)者角色的解放與聚焦。開(kāi)發(fā)者不再是“代碼工匠”，而是能夠?qū)⒕Ｗ⒂趶?fù)雜業(yè)務(wù)邏輯抽象、領(lǐng)域知識(shí)整合和終端用戶體驗(yàn)提升的“前線工程師”。

借助平臺(tái)高效的數(shù)據(jù)抽象和組件復(fù)用能力，開(kāi)發(fā)者團(tuán)隊(duì)可以像搭積木一樣快速響應(yīng)需求，加速應(yīng)用交付，實(shí)現(xiàn)效能飛躍。同時(shí)，平臺(tái)通過(guò)無(wú)代碼特性賦能全民開(kāi)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(tái)團(tuán)隊(duì)。

smardaten平臺(tái)的AI能力帶來(lái)巨大的生產(chǎn)力提升，使得團(tuán)隊(duì)能夠以更小、更敏捷的“微型團(tuán)隊(duì)”實(shí)現(xiàn)媲美大規(guī)模傳統(tǒng)團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)出，推動(dòng)軟件開(kāi)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(jí)安全與合規(guī)機(jī)制

數(shù)睿數(shù)據(jù)smardaten平臺(tái)通過(guò)將企業(yè)級(jí)安全、質(zhì)量和合規(guī)的嚴(yán)苛要求內(nèi)置于平臺(tái)架構(gòu)和開(kāi)發(fā)流程中，確保在實(shí)現(xiàn)高速開(kāi)發(fā)的同時(shí)不以犧牲軟件質(zhì)量和安全為代價(jià)。

平臺(tái)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(hù)機(jī)制，并支持私有化部署以滿足合規(guī)性要求；同時(shí)在應(yīng)用層面內(nèi)置了Web安全防護(hù)、RBAC權(quán)限控制和操作日志審計(jì)，配合AI輔助代碼檢測(cè)，從源頭消除了許多安全隱患。

在質(zhì)量方面，平臺(tái)秉承DFX理念，在設(shè)計(jì)階段即固化了對(duì)可靠性、可維護(hù)性等質(zhì)量屬性的保障，并通過(guò)覆蓋全生命周期的標(biāo)準(zhǔn)化流程、自動(dòng)化測(cè)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(shí)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(shí)無(wú)需關(guān)注底層安全和質(zhì)量保障。

smardatende平臺(tái)的安全護(hù)欄從一開(kāi)始就內(nèi)置于開(kāi)發(fā)流程中，從而保證高速開(kāi)發(fā)不以犧牲質(zhì)量或安全為代價(jià)，傳統(tǒng)的安全工具完全無(wú)法跟上這種新速度。

未來(lái)新范式，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)級(jí)AI原生開(kāi)發(fā)平臺(tái)

Gartner 2026年戰(zhàn)略趨勢(shì)的發(fā)布，不是一個(gè)溫和的建議，而是一個(gè)嚴(yán)峻的警告：軟件產(chǎn)業(yè)的“手工作坊”時(shí)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(lái)。在這場(chǎng)史無(wú)前例的變革面前，企業(yè)面臨著一個(gè)根本性的戰(zhàn)略抉擇：

●“舊補(bǔ)丁”路線：堅(jiān)守“代碼驅(qū)動(dòng)”的舊地基，試圖通過(guò)“涂抹”一層AI輔助工具來(lái)修修補(bǔ)補(bǔ)。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(méi)。

●“新基座”路線：轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的新架構(gòu)，選擇一個(gè)真正為AI原生時(shí)代而生的平臺(tái)，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(kāi)始就選擇了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”這條更難但更正確的道路，為“AI原生”時(shí)代的到來(lái)，提前打造了最堅(jiān)實(shí)的“新基座”。smardaten的定位——“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)級(jí)AI原生開(kāi)發(fā)平臺(tái)”——不是Gartner趨勢(shì)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(dòng)”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(jí)”是我們的承諾，它通過(guò)治理、安全和可擴(kuò)展性，讓?xiě)?yīng)用“跑得穩(wěn)”。

●“AI原生”是我們的能力，它通過(guò)AI的全流程嵌入，讓構(gòu)建“飛得快”。

變革已經(jīng)開(kāi)始，未來(lái)正在被AI原生平臺(tái)重構(gòu)。對(duì)于那些尋求在AI時(shí)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(gè)真正“AI原生”的平臺(tái)，將是其決勝未來(lái)的關(guān)鍵一步。

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