软件开发步骤及周期：AI项目别照搬传统流程

前一阵子，我运用Open Claw以及Claude Code构建AI数字团队，使小型的龙虾养殖项目得以落地，整个过程十分顺利。然而，当我打算将这种玩法朝着商用交付的方向推进时，才察觉到玩具级Agent跟可以稳定运维的靠谱项目之间，存在着一道极为巨大的鸿沟。

传统软件开发思维只会越改越乱

开端着手Agent开发之际，我是将做传统软件的流程原封不动地照搬过来的。先是明晰明确需求，紧接着确定敲定技术架构，随后罗列出所有需做的功能点。跟着直接开始上手运用Claude Code进行编码，首先要把基础功能成功运行起来再说。最终再去补充完善测试、配置设定CI自动化任务、增添加入安全漏洞扫描，补足齐全各种工程规范。

将这套流程置于普通软件项目当中，那算是标准的相关操作了。可要在对Agent进行实际开发的进程里，我陷入了三大方面的困惑。看起来好像是常规的迭代情况，然而实际上这边修补一个bug，那边更改一处逻辑，整个节奏处于混乱状态，效率极其低下。在整个过程中是被动地去填补漏洞，根本没办法达成有序地推进目的。

测试全通过但运行结果时好时坏

令我愈发头疼的是，全部单元测试以及功能测试用例均完美实现运行通过，项目代码看上去不存在任何问题。然而，当Agent投入实际运行的时候，输出的结果时而良好时而糟糕，时而正确时而错误。偶尔回答精准无误，偶尔却全然偏离方向，稳定性根本无法得到保障。

首先提及，我于起始之时选用了AgentScope作为多智能体编排架构，所看重的乃是其针对智能体之间原生协作的支持能力。然而，由于在前期阶段并未妥善做好认知规划，致使在开发进程推进至最终阶段时，完全偏离了原本方向，最终呈现为一个单Agent应用。在后续阶段，只能够进行大面积的重构操作，重新返工开展工作，从而白白浪费了大量时间。

认知架构比代码更重要

经由这些遭遇挫折的经历，我察觉到以做软件的思维去做Agent并非不可行，然而却是越做越繁杂。AI Agent实施管控的涵盖认知、决策、安全以及概率性输出，代码仅仅是承载手段。切实决定智能体能否投入商业应用的，乃是角色建模、认知架构、安全防护栏这些关键要素。

名为ADLC的这套体系，专门适配用于AI智能体工业化开发，它也就是Agent开发生命周期，其含有五个关键步骤，第一步是意图定义与角色建模，即先去明确智能体是什么、做什么、不做什么，而不急于进行编码，第二步是认知架构与工具集成，也就是搭建大脑以及实际操作能力。

安全护栏必须优先于功能实现

对于第三步而言，是关乎安全与对齐，对此在我进行先前开发期间被极大程度地忽视了。功能方面的实现应当放置于安全能够得到控制之后，如果我们专门为用来应对AI幻觉、提示词注入以及数据泄露这些居于核心位置的风险的话。在To B交付这种场景之下，则安全是绝对不可以被突破的红线情形，必然是从一开始就要考虑得十分周全的。

第四步，是对评估体系进行重建，传统代码测试所遵循的是那种非对即错的确定性逻辑，它规定测试用例一旦通过，就意味着不存在问题，然而LLM输出具有概率属性，不存在绝对的对错之分，仅仅存在效果优劣以及置信度高低的区别，所以传统断言测试已然不再适用，因而需要构建全新的评估标准。

上线之后还要持续进化

第五步是进行部署以及持续进化，上线并非是终点，智能体需要依靠数据以及反馈达成自主优化，并非依靠人工去修改代码，而是要让Agent在实际运行当中持续学习、自我迭代，如此才能够真正达成长效稳定的运维，并非每次出现问题都要人工介入去进行修复。

在依照ADLC流程进行实战以后，再来复盘所有问题，其根源就会变得十分清晰。之所以迭代反复出现内耗，是由于急切地想要编码，然而却没有预先定义角色和边界。输出效果呈现不稳定的状况，是因为欠缺认知架构以及编排规划。测试标准出现失效的情况，是因为忽视了AI概率化输出的特性。

工业级Agent开发需要体系化思维

那些经由多年于传统软件研发过程里所积攒下来的经验，于Agent开发当中仍是具备复用价值的，然而思维却是一定要做出转型的。确定人物设定、划分边界、拆解目标相较于编写代码永远都是优先的。记忆机制、执行逻辑、多智能体协作模式全部都得预先妥善设计妥帖，不然要是运行起来只能依靠运气了。

管理问题也得进行升级，修复不再只是单纯去改正程序错误，而是要开展体系化的工程治理工作。安全界限从平常的漏洞查杀全面蔓延到人工智能防护栏以及对抗攻防领域。要是打算塑造出能够满足可交付、可商用、可运维要求的面向企业级人工智能智能体项目，那么ADLC此次体系化的开发治理思路是极具参考价值的。

你于运用AI Agent开展项目期间，碰到过输出情形不稳定，或者出现越修改却越杂乱如此这般的状况吗？欢迎于评论区域分享你的遭遇过困难的经历以及解决的办法，点赞并且收藏此篇文章以使更多的开发者能够看到这一套ADLC方法。