在 AI 大模型与Agent技术快速发展的当下，企业软件开发团队的需求早已从单一的AI Coding工具，转向软件工程全流程的场景化AI赋能。软通动力(301236)推出的ASDM 平台（AI-First System Development Methodology & Platform），以AI 优先的系统化研发方法为核心，凭借三大核心能力打造了专业的 AI4SE 解决方案，为企业构建端到端的 AI 场景化研发能力，实现软件工程效能的倍数级提升。

ASDM的核心设计理念，是软件工程范式的一次重要转变——从传统的“为人设计工具和流程”，升级为“为AI设计工具和流程”。这一思路贯穿始终，也造就了其场景化认知、自主任务执行（自闭环执行）、自适应迭代演进（自我迭代）三大核心能力，让AI能真正像专业开发者一样参与研发全流程，打破“AI生成与实际研发脱节” 的行业困境。

场景化认知：为AI搭建精准的上下文环境

场景化认知是ASDM赋能软件工程的基础，核心目标就是为AI构建适配研发场景、可高效识别的友好上下文环境，让AI精准理解研发的核心需求与约束条件。

专业开发者的核心竞争力，在于沉淀的行业知识、项目经验和场景把控能力，这些“隐性资产”在AI的认知逻辑中，就是生成符合需求输出的关键“上下文”。而传统软件工程中，知识经验多以图文手册、零散注释、口头交接等形式存在，适配人类理解却完全不符合AI的信息处理逻辑，导致AI获取的上下文残缺杂乱，输出内容脱离实际。

为此，ASDM重构了软件工程知识与经验的呈现形式，将研发全流程的核心信息——企业级研发规约、项目业务逻辑、代码规范、需求拆解要点等，全部转化为AI可高效解析的结构化文本，并封装成标准化、可复用的上下文模块。这些模块会纳入ASDM上下文注册表统一管理，实现规范化注册、快速检索与动态更新，让AI能根据研发任务灵活调用，确保输出内容贴合项目实际、符合企业规范。

自闭环执行：让AI拥有可靠的校验与修正能力

自闭环执行是ASDM保障AI研发产出准确性的关键，核心是为AI配备一套成熟的外置确认性工具体系，构建“AI生成—工具校验—反馈修正—再次生成”的完整闭环，让AI能自主完成任务执行与修正，最大限度减少人工介入。

即便有完善的上下文支撑，AI模型仍存在不确定性，生成的代码、文档可能出现语法漏洞、逻辑偏差等问题。若依靠人工校验，既耗时费力又违背AI提效的核心目标。ASDM围绕“为 AI设计工具”的理念，整合了编译器、调试器、单元测试工具、API测试工具等软件工程领域的成熟工具，搭建起AI的“专属工具矩阵”。

这套工具矩阵的运行逻辑贴合AI Agent底层的ReAct循环原理：AI生成研发产出后，ASDM会自动调用对应工具校验，工具输出的错误位置、优化建议等结果，会转化为结构化反馈反向传递给AI；同时平台会设置明确的退出条件，若校验失败，AI会结合上下文自动修正内容并重新提交校验，直至通过。这一模式规避了模型不确定性的研发风险，也为AI的自主任务执行奠定了坚实基础。

自我迭代：保障AI研发体系适配项目全生命周期

自我迭代能力是 ASDM体系持续发挥价值的重要保障，核心是保持项目状态同步与工具适配，让ASDM的核心能力始终贴合项目实际，适配企业研发的全生命周期演进。

在场景化认知和自闭环执行能力落地后，企业的研发项目会持续迭代，需求、业务逻辑会不断变化，研发工具也会迎来版本升级。如果AI研发体系无法同步更新，就会逐渐与实际研发脱节，失去赋能价值。

ASDM的自我迭代能力，会随项目发展动态更新相关配置：同步项目需求与业务逻辑的变化，适配工具版本升级和上下文模块更新，让场景化认知的信息始终最新、自闭环执行的工具始终适配。这一能力让ASDM的AI研发体系具备了强适应性，能跟随企业项目一起成长，保障AI场景化赋能的持续性和有效性。

ASDM的三大核心能力环环相扣、层层支撑，从让AI“懂场景”，到让AI“能做事、做对事”，再到让AI“跟得上项目发展”，完整构筑起AI优先的软件工程体系。

这套系统的成功落地，依托于软通动力 FIN 软件工程事业部的专业实力，该团队深耕金融、能源等关键行业，拥有丰富的研发与交付经验，已成功将ASDM平台在大型股份制银行、能源国央企、金融保险企业等数家客户落地。

以三大核心能力为支撑，ASDM正在推动企业构建AI优先的软件研发流水线，让AI主导完成编码、调试、测试等耗时的中间环节，开发人员则聚焦于需求拆解、方案审核、最终交付等更高价值的决策工作，真正实现软件工程的 “降本、提效、提质”，推动软件工程迈入AI优先的全新发展阶段。（燕云）