
超级应用的 AI 原生研发模式探索
AI 原生研发模式不是渐进式改良,而是从生产关系到技术架构的系统性变革,当基础设施足够标准化、语义化、可组合时,AI 的生产力将被完全释放,从\x26quot;辅助人类开发\x26quot;跃迁为\x26quot;自主端到端交付\x26quot;。

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本文阐述了Harness Engineering作为AI Agent自主演进的核心工程体系,通过约束机制、反馈闭环、工作流编排与结构化Rubric评估,实现长时运行下的自我迭代与持续优化。


Marketing AutoResearch 构建了一套 AI Native 经营托管框架:由人定义目标、约束、可行动空间和治理边界,Agent Team 在边界内持续提出假设、调用工具、执行小步实验、读取真实反馈、沉淀经验,并进入下一轮迭代。


本⽂是关于 AI 辅助编码的全⾯实战指南,基于天猫新品团队的实践经验,从问题本质到解决⽅案,从理论框架到实战案例,系统性地介绍如何让 AI 更好地完成⼤部分需求。

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2025年成为AI智能体(Agentic AI)元年,传统工程架构面临与AI\x26quot;不确定性\x26quot;的冲突。