当业界还在惊叹于AI智能体自动生成应用、执行业务流程的“魔法”时，一个深刻的共识正在浮出水面：在严肃的企业级应用开发中，那看似炫酷的AI生成，或许只占最终成功交付的10%。 另外的90%，则潜藏于一片庞大而复杂的“工程深海”之下。那么，这决定成败的90%，究竟包含了什么？

一、那被忽略的90%：智能体背后的工程化巨兽

当我们向一个智能体发出“帮我建个CRM系统”的指令时，AI模型完成了从理解到生成的“惊险一跃”，这构成了那引人注目的10%。然而，一个真正可用的CRM系统，远不止于此：

● 需求工程的“翻译”之苦：如何将模糊的“智能CRM”转化为精确的数据模型、用户角色、权限体系和业务流程？这需要深度的领域知识梳理与结构化建模，而非简单的需求对话。

● 数据工程的“治理”之重：客户数据在哪？质量如何？如何与现有的ERP、OA系统打通？如何确保数据合规与安全？AI模型需要被高质量、标准化的数据“喂养”，而构建这套数据供应链，是比模型本身更艰巨的任务。

● 系统架构的“集成”之困：生成的系统能否融入企业现有的IT生态？能否支持单点登录？API如何设计与管理？其微服务架构是否足够稳健以支撑高并发？这要求一个预先设计好的、企业级的应用骨架。

● 非功能性需求的“隐形”之墙：系统安全吗？性能快吗？出现故障能自动恢复吗？这些不直接提供功能，却决定系统生死的企业级属性，需要一整套内化的平台级能力来保障。

● 运维与迭代的“持续”之累：应用上线后，业务逻辑变化如何调整？AI模型如何监控与更新？是靠原始的“重新生成”推倒重来，还是具备平滑演进的能力？

这90%，正是将AI的“创作”转化为企业“资产”所必须经历的工程化炼金术。它庞大、复杂且专业，正是绝大多数AI智能体在B端市场折戟的深水区。

只有先把软件工程全流程充分拆解并体现在平台各环节开发能力，才能进一步将AI真正嵌入到整个开发与应用流程中，要做到的不仅仅是对固有低代码组件模块的AI编排和调度，还需要基于不同成熟场景，如业务管理、决策分析等进行特定的深度思考。

所以说要想真正投入软件开发并实现AI落地，其要解决的问题涉及软件工程的方方面面。只有这样，才能通过上层的多个Agent的协同完成复杂的任务。

二、为10%赋能的90%工程：smardaten的底层能力建设

面对这一挑战，smardaten的路径并非简单地强化那10%的AI生成能力，而是选择系统性、全链路地构建那支撑性的90%的工程平台能力，让AI智能体能够在一个坚实可靠的“地基”上安全、高效地工作。

1.需求工程与领域理解能力：从模糊意图到精确蓝图

在AI原生开发范式的演进中，智能生成能力的底层核心并非仅仅依赖于大模型本身的通用能力，更关键的是其对软件工程全生命周期及特定行业领域的深度理解。这种能力本质上构建于一个融合了多维度专业知识的庞大知识体系，如软件工程全流程范式、工业制造等行业领域的深度业务知识，尤其是需求工程与领域理解能力，需要灌注大量结构化与非结构化的知识进行训练。

smardaten知识平台的知识养料，不仅来源于行业已有的专业知识体系，也来自于数睿数据以及smardaten平台多年的实践经验沉淀，包括但不限于：

● 覆盖软件工程全过程的方法与岗位指引（如：需求调研方法、软件设计方法、项目管理方法等）

● 行业软件项目的功能场景与业务流（涉及工业、能源、教育等30多个领域，3万多平台开发者构建的6万+应用）

● 软件应用的典型页面（如知识商超积累的页面组件、卡片、页面/大屏模版等）

基于大量知识的封装，才能让AI理解模糊需求（“构建一个智能CRM”），在内部构建一个结构化的领域模型，作为生成系统的“设计图纸”，并将其转化为符合场景的、可执行的功能设计。这种能力确保了AI不是在随机组合功能模块，而是在为一个被明确定义的问题构建解决方案。

2.数据工程与智能治理能力：构建系统的生命之源

在AI驱动的应用开发体系中，任何“智能”系统的有效运转都深度依赖于高质量的数据支撑。AI生成的应用若要真正运转起来，必须知道数据从何而来、质量如何、以及如何被合规使用。

smardaten平台的核心优势在于将多年积累的数据治理能力产品化，其底层构建了强大的数据工程框架，具体包括：

● 数据模型与标准库：预置工业、医疗等领域专家模型库（如数据结构、业务模型等）

● 数据交换与流通规划：清晰规划数据在各系统、模块间的流动路径

● 数据清洗与质量规则：智能规则库，自动识别数据质量问题

● 业务场景与分析规则：行业场景常见数据分析规则

基于上述体系化能力，AI在生成应用前便能引导用户完成数据源配置，并理解数据背后的业务语义。这使得最终生成的应用天然具备了数据接入、质量控制和安全管理等企业级特性，成为一个拥有可靠“生命之源”的活系统，而非孤立僵化的功能模块。

3.系统架构与集成设计能力：确保生成结果的稳健与开放

经过大规模项目验证的现代软件架构（微服务、API优先）也是AI智能体背后必须具备的工程能力。确保AI智能体生成的应用原型具备高性能、高可用性与生态集成能力。能确保具备高性能、高可用性，并能与企业生态无缝连接的关键。

更重要的是，未来企业级应用都不是单兵作战的，更需要结合AI实现业务流程自动化，因此生成的应用也需要原生支持被各种智能体进行调用。smardaten已完成这些集成与开放的相关工作，所有基于smardaten 开发的应用天然具有各种集成性（SSO、Restful API等）并默认支持被LLM及各色智能体直接调用，这些都是经过大量实际项目验证过的。这一特性无需额外开发，为智能体协同提供了开箱即用的坚实底座，让AI驱动的应用从诞生之初就能融入企业数字生态。

4.非功能性需求的内化能力：打造企业级应用的基石

非功能性需求在实际应用开发中易被忽略，所以在AI生成的应用中，AI智能体必须将非功能性需求作为“默认配置”内化到生成逻辑中。

smardaten底层工程体系已完成了DFx相关工作，包含了高可用设计模式（如冗余、负载均衡）、内置的安全最佳实践（如数据加密、SQL注入防护）、以及性能优化技巧（如缓存策略、数据库索引）。

当AI生成一个“用户登录”功能时，它不仅要生成界面，还应自动包含密码加密处理、会话管理和权限验证代码。这种对非功能性需求的深度内化，也是经过大量实际项目验证过的而不是由AI即时生成、未经验证的，而这些特性是企业级软件应用的底线，是AI生成的应用从“能用”到“好用、耐用”的飞跃。

5.AI模型的工程化与运维能力：保障智能的持续有效

AI模型本身（如用于销售预测的模型）也需要被管理、部署和监控。如何确保生成的智能应用能持续稳定地提供智能服务？这要求AI智能体自身就是一个优秀的“AI工程师”。 在smardaten生成包含智能模块的应用时，模型开发平台能自动完成模型的版本管理、服务封装（如提供标准的API）、以及生成基本的监控和日志代码。所有智能体在运行过程中均由Agent观测站全程监控，具备状态追踪、行为分析与运行回溯能力，这使得生成的系统不仅能部署模型，还能追踪其性能，在出现数据漂移或准确率下降时发出预警，为后续的模型迭代提供依据。这种能力确保了系统中的“智能”是可持续、可运维的。

6.可持续演进能力：实现应用“常用常新”

应用上线后，传统开发中“牵一发而动全身”的耦合痛点，严重制约了应用变更的响应速度。而smardaten凭借其组装式架构，业务人员可以直观地对生成应用进行任意细节的精细调整，所有修改均被安全地隔离在独立的模块中，确保不会对现有功能产生涟漪效应。更进一步，在AI的加持下，这些调整动作变得前所未有的精准与高效。

AI在输出应用的同时，能配套生成无码化测试用例、平台内建的自动化测试能力将即刻对应用功能进行全方位验证，无需人工编写复杂脚本。这相当于为生成的应用赋予了“可自动化运维”的基因，使得后续的每一次修改和上线都能在自动化保障下平滑进行，这从根本上保障了应用在全生命周期内能够持续迭代、平滑演进，使得业务响应能力更高。

最终，这个融合了过程、技术、业务和治理的庞大知识体系，使得AI能够像一个经验丰富的软件工程师和架构师团队一样，理解一个模糊的业务意图，并将其逐步精化、拆解，最终生成一个包含正确数据模型、合理应用架构、合规安全措施和可运行代码的完整、可靠、企业级应用原型。这正是数睿数据smardaten所致力于构建的深层核心竞争力。

三、smardaten如何用“AI原生”让工程能力最大化

基于前文所述厚重工程能力的全面内化与封装，smardaten此次升级为 “企业级AI原生平台” ，便不是一次简单的AI应用叠加，而是一次质的飞跃。

Agent Studio 作为 smardaten 平台AI原生大脑，以知识平台为底座，基于通用大模型，通过模型开发平台实现高效的模型训练与调试，构建搭载于smardaten不同应用场景的专用大模型（九龙大模型），并最终形成用户可直接上手使用的覆盖软件工程、数据智能、业务流等应用场景的智能体矩阵。

当复杂工程隐于无形，业务创新触手可及。smardaten最终为用户呈现的，是一场聚焦于业务价值本身的体验革命。用户无需感知底层90%的复杂工程细节——无论是精细的数据治理、稳健的架构设计，还是内嵌的安全合规机制——这些能力已如同平台的“自动驾驶系统”，在后台默默护航。

在前端，用户交互的核心是那直观的10%：通过自然语言与智能体（如SWE Agent、Data Agent）进行对话。当用户提出“为我们销售团队创建一个客户跟进看板”时，智能体基于对业务场景、数据关联性和权限模型的深度理解，直接交付一个开箱即用、数据已联通、权限已配置的完整应用界面。用户可以通过简单的拖拽或对话，对生成的原型进行微调，整个过程如同与一位深谙企业业务与IT规范的资深专家协作。

smardaten的AI原生开发能力，正是要为企业扫清AI应用落地的最后一道障碍——工程复杂性。 它旨在让企业能够像使用办公软件一样，轻松地通过自然语言驱动，获得稳定、可靠、可进化且与自身数字生态无缝融合的智能应用。

未来的企业级软件竞争，将不再是AI模型能力的单点比拼，而是如何将AI的创造力与软件工程的确定性完美结合的系统性竞赛。smardaten通过构建一个承载了90%工程重量的强大平台，正试图让那10%的AI之光，最终普照至每一个企业的业务现场。这，就是其“AI原生”战略的深层内涵与雄心所在。