课程介绍

2024 年以来,AI 驱动开发(AI-Driven Development)已从“程序员的编码辅助工具”升级为“企业级软件交付新范式”。它不再只是用 AI 写代码片段,而是让 AI 智能体深度参与需求分析、架构设计、编码、测试、安全审计、发布运维的全流程,并伴随完整的治理与合规体系。本次分享中“AI 原生开发”特指这一 AI 驱动开发范畴,将从“战略价值”与“技术落地”两条主线,带您看清四个核心问题:

• AI 驱动开发与传统的 AI 编码助手,到底有什么本质区别?

• 头部企业已经做到了什么程度、回报如何?

• 中大型企业该如何分阶段、低风险地落地,Agent 治理与合规怎么解?

• 哪些“不做的代价”正在悄悄累积?

无论您是关注 ROI 与企业竞争力的决策者,还是关注技术架构与工程落地的信息化负责人,都能在这场分享中带走可执行的行动框架。

课程收益

1. 一套清晰的“AI 驱动开发”概念地图,辨清 AI 编码助手 / AI Agent 平台 / AgenticSDLC 三层关系

2. 一张给决策者的 ROI 测算框架(对齐 DORA 指标)与战略风险清单

3. 一条信息化负责人可执行的“90 天落地路线图”,含 Agent 治理与合规底线

4. 来自金融、汽车、互联网一线的真实落地经验与避坑要点

课程对象

企业决策者、信息化负责人、IT 与研发管理者

课程大纲

一、开场:什么是 AI 驱动开发 (约 10 分钟)

• 现场调研与会场互动

• 范围界定:本次分享的“AI 原生开发”特指 AI 驱动开发——AI 智能体深度参与软件交付全流程

二、概念校准:AI 驱动开发的内涵与行业格局 (约 25 分钟)

• 行业三层格局辨析:AI 编码助手 / AI Agent 平台 / AgenticSDLC(端到端自主交付)

• 从“AI 辅助编码”到“AI 自主交付”的演进路径

• 企业真正需要的不是“更快的代码生成器”,而是“可控、可审计的交付体系”

• 当前行业所处阶段与关键拐点

三、价值洞察:AI 驱动开发如何重塑企业竞争力(面向决策者) (约 35 分钟)

• 核心价值:让 AI 处理 80% 重复性工程活动,工程师专注 20% 创造性工作

• 四个量化维度:交付效率、质量一致性、知识资产化、成本优化

• ROI 测算框架(对齐 DORA 四大指标:部署频率 / 前置时间 / 失败率 / 恢复时间)

• 五大战略风险:不做的代价正在累积

四、落地路径:平台架构、Agent 治理与合规(面向信息化负责人) (约 35 分钟)

• AI 驱动开发平台的五层架构:基础设施 / 标准接口 / 事件驱动 / Agent 编排 / 治理审计

• Agent 的开发、编排、管理与全生命周期治理

• 零信任治理:执行-审计-决策三权分立 + 硬性质量门禁 + 全链路不可篡改审计

• 落地三阶段:个人提效 → 团队工程化 → 组织级重构

中场休息 (约 10 分钟)

五、案例拆解:一线实践者怎么做 (约 25 分钟)

• 互联网:DevOps 与大促零事故的体系化建设(0→90+ 人团队)

• 汽车:座舱质量与研发效率,线上重大问题下降 66%

• 组织转型:推动 100+ 团队向工程效率转型

• 金融:AI Native 银行的金融级 DevOps 与合规实践

六、行动指南:90 天落地路线图与合规底线 (约 20 分钟)

• 90 天分阶段行动计划:评测试点 → 工程化落地 → 组织扩面

• Agent 治理与合规底线:安全审计、权限边界、可观测

• 周一即可着手的具体动作

七、互动答疑 (约 15 分钟)

• 就企业自身情况与专家现场交