作者 | 張巍

面對瞬息萬變的市場和技術環境，越來越多企業開始探索人工智能（AI）在軟件交付過程中的應用，以提升效率和創新能力。然而，不同組織在AI賦能軟件工程上的實踐成熟度各不相同，亟需一套分級模型來指引演進路徑。正如自動駕駛領域采用L0到L5的級別定義來描述從人工駕駛到完全自動駕駛的演進過程，軟件交付領域也可借鑒類似分級方法。

本文面向AI輔助軟件交付領域的實踐者和管理者，提出“AI輔助軟件交付全流程”的L0–L5成熟度分級模型，從需求分析、設計、開發、測試到部署與運維，全面闡述各成熟度級別的特征與實踐方法。

本文還將提供每一級的典型場景和行業案例，幫助實踐者理解AI賦能的軟件交付如何落地并帶來效益。此外，我們設計了一套可操作的成熟度自評工具，包含關鍵判定標準和可視化評估維度，供團隊評估自身所處級別。

最后，本文將給出各等級的演進路徑建議，明確從當前級別向上發展的措施、變革要素和關鍵成功因素，為企業制定AI工程能力提升規劃提供參考。

一、AI輔助軟件交付成熟度模型概述

AI輔助軟件交付成熟度模型劃分為L0到L5六個等級，描繪了軟件交付過程從完全由人工驅動逐步走向以AI自主為主導的演進之路。在低級別階段，軟件開發仍以人工為核心，AI僅提供有限的工具支持；而在高級別階段，AI不僅承擔主要開發工作，甚至能統籌全流程，實現“機器主導”的智慧開發。這一模型類似一個金字塔形的分級路徑，隨著級別提高，對應的軟件過程平臺、數據和知識積累以及AI能力都逐步增強。各級別相輔相成，企業需先打好流程體系和數據基礎，才能有效利用更高階的AI能力。

這種演進模式與汽車領域從L0（無輔助）到L5（完全自動駕駛）的分級如出一轍：L0階段以人工操作和規范為主，而L5階段則由一個能夠掌控全局的AI“超級大腦”來負責軟件項目的整體開發與運維。實踐者可以借助該模型評估本組織AI賦能軟件交付的現狀，并據此制定分階段的能力提升路線。

圖1

圖1：AI輔助軟件交付成熟度模型L0–L5示意圖（從人工驅動到AI自主演進）。該模型以分級方式描繪了組織在軟件需求、開發、測試、部署和運維全過程中引入AI的深度和廣度。低級別主要依靠人工和規范，高級別則逐步過渡為AI主導的人機協同，直到全智能化交付生態。

接下來，我們將詳細闡述L0到L5各級別的定義、AI能力特征、人機分工方式，以及在Structured Prompt-Driven Development（結構化提示詞驅動開發，簡稱PDD）方法論下的實踐要點。每一級別都會結合典型使用場景或行業案例，說明該級別在實際業務中的應用方式及其產生的效益。

二、L0級：無AI輔助的傳統交付模式

1. 定義與特征：

L0級代表組織尚未在軟件交付中引入任何AI智能能力，完全依賴傳統的人力和既有工具完成各環節工作。此階段的核心是建立明確的軟件開發過程體系，并嚴格遵循標準化流程（如CMMI等）進行需求、設計、編碼、測試和運維。團隊依靠經過訓練的工程師和完善的過程文檔來保障項目實施，開發流程的有序執行主要靠人員的經驗和對規范的遵循來實現。換言之，L0級的軟件交付以“人工驅動”為特點，所有決策和創造活動都由人完成，AI僅作為基礎工具（如代碼編輯器、靜態分析器）出現，并不參與智能決策。

2. AI能力與人機分工：

在L0階段，AI能力基本缺席。所使用的工具盡管可能包含一定自動化功能（例如IDE提供的代碼高亮、語法自動補全、重構工具等），但這些屬于預先編程的規則或簡單算法支持，并非AI智能。因此人機分工方面，人是絕對主體：需求分析、架構設計、編碼實現、測試用例編寫、缺陷定位修復以及部署運維等所有環節均由人工完成。AI的作用僅限于加快人工執行的速度，但對流程本身沒有智能改造。

3. Prompt開發實踐：

由于沒有引入生成式AI，L0級別基本沒有“提示詞驅動”的開發實踐。開發者可能會通過搜索引擎查資料、使用腳本自動化部分重復性任務，但這不屬于PDD范疇。在這一階段，可以認為Prompt-Driven Development方法論尚未起步。開發過程中的知識獲取主要靠人工查詢和經驗傳授，而非依賴大型語言模型。實踐者在L0階段關注的是流程的規范性和人員技能培養，暫未涉及AI賦能。

4. 典型場景與案例：

大多數傳統軟件項目團隊都曾處于L0成熟度。例如，一個嚴格遵循CMMI規范的金融行業軟件開發團隊，在項目各階段都有完善模板和檢查表，人力進行需求評審、架構設計，人工撰寫所有代碼和測試腳本。即使使用了持續集成工具，也是人工配置和觸發，其本質仍是人為控制的軟件交付管道。這種模式的效益體現在流程有序可控，產出質量依賴于團隊經驗和規范執行。但與此同時，效率和創新性受到人員能力上限制約。隨著AI技術的發展，完全人工驅動的模式暴露出效率相對低下、難以快速響應變化等不足。實踐者往往將L0視為基準線，通過度量當前效率和質量，為后續引入AI手段提供對比依據。

三、L1級：AI基礎輔助的開發

1. 定義與AI能力：

L1級標志著組織開始在軟件交付流程中引入初步的AI輔助，主要體現為智能編程助手等工具的應用。AI在此階段具備基于大模型的代碼理解和生成能力，但作用范圍限于輔助編程等局部環節。例如，利用 Claude 等大模型實現智能代碼補全（可以基于上下文完成整行或整段代碼，而不只是基于語法規則的補全）、自動生成函數注釋、提供代碼重構建議，以及自動生成單元測試等。這些AI能力顯著提高了開發效率和代碼質量，但AI仍不具備對全局項目的自主決策權。簡言之，L1階段AI相當于“智能幫手”：能理解上下文，給出建議或片段，卻無法獨立完成復雜任務。

2. 人機分工：

在L1階段，人仍然主導主要的軟件交付活動，而AI扮演輔助者角色。開發人員在編碼時使用類似GitHub Copilot的工具自動補全樣板代碼，測試人員讓ChatGPT根據需求說明草擬測試用例，再由人工審查修改。關鍵決策如架構方案選擇、模塊設計仍由人工制定，AI輸出需要人審核和定奪。可以形象地將L1階段的人機關系類比為駕駛輔助：工程師手握方向盤，AI提供類似導航或動力輔助，但最終路線和操控仍由人掌控。

3. Prompt驅動實踐：

在L1級別，Prompt-Driven Development的實踐開始萌芽，但多是分散的個人嘗試。開發者可能在遇到問題時臨時向ChatGPT提問，或者編寫非結構化的提示詞讓AI生成一段特定功能代碼。每位工程師采用AI的方式不盡相同，尚未形成團隊統一的流程。常見實踐包括：

• 直接使用Chat的形式生成代碼：開發人員以自然語言描述所需函數的功能，讓AI返回代碼片段，然后自行集成到項目中。
• 解釋與調優Prompt：當代碼報錯或運行結果不符預期時，用提示詞請求AI解釋問題原因并提出修改建議。
• 文檔與測試Prompt：編寫提示讓AI根據代碼自動生成文檔說明，或依據需求描述產出測試用例初稿。

這些Prompt實踐，并非系統性的流程，而是工程師自發利用AI提高個人工作效率的手段。例如，一位開發者可以通過Prompt讓AI生成CRUD接口的樣板代碼，節省20%–50%的時間；測試工程師通過提示詞讓AI根據用戶故事生成測試用例，然后人工審查調整，從而加速測試編寫。值得注意的是，此階段缺少標準化的Prompt編寫規范，AI的使用更多取決于個人技能和經驗。

4. 典型場景與效益：

典型案例包括開發人員在實際項目中使用Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等AI輔助工具自動補全代碼。在這些場景中，AI作為個人工具被各自使用，尚未深度嵌入團隊流程。盡管如此，L1級實踐已帶來了顯著效益：生產力通常獲得可觀提升，據一些報告顯示可使個人效率提高20%到50%。同時，代碼質量也有所改進——AI生成的標準化代碼和測試建議有助于減少低級錯誤。然而，由于缺乏全局統籌，團隊協同效益有限，AI的價值主要體現在減輕個人負擔而非變革整體流程。這是組織邁向AI賦能的初步階段，一個“從無到有”的過程：讓員工熟悉AI工具，用小范圍成功來證明價值并為進一步集成AI奠定基礎。

四、L2級：團隊協同的AI集成

1. 定義與AI能力：

L2級標志著AI輔助從個人走向團隊，在軟件交付全流程實現初步的端到端集成。AI能力擴展到理解工程上下文，甚至通過多智能體協作來覆蓋需求、編碼、測試、部署等各項任務。這意味著不同角色的AI Agent出現：一個AI負責解析需求、將高層需求拆解為開發任務；另一個AI編寫相應代碼；還有AI自動生成測試用例并執行；甚至有AI Agent幫助部署發布。一系列智能體可以協同工作，協助人類一站式地完成完整開發流程。

2. 人機分工：

在團隊協同的AI集成階段，人機關系進入協作模式。人不再是孤立使用AI，而是團隊共同制定AI使用策略。開發流程中出現明確的AI參與環節：比如由AI根據用戶故事自動生成詳細需求規格，然后由人審核；AI根據規格產出代碼，由人做代碼評查和集成；AI生成測試用例并執行，測試人員只對失敗案例進行分析；運維人員讓AI Agent監控日志，自動提出性能優化建議等。人類角色從直接執行者部分轉變為監督者和協調者：人工制定任務并監督AI完成，將AI產出納入流程，并處理AI未解決或高風險的部分。盡管AI已經能夠擔任“數字架構師”、“自動編碼員”、“虛擬測試員”等多種角色，但最終項目責任仍在團隊。可以比喻為人機結對編程擴展到全團隊：每個環節都有AI助手共同作業，但人要統籌這些助手協同配合。

3. Prompt驅動實踐：

到了L2階段，Prompt-Driven Development開始體系化地融入團隊開發流程。組織會建立共享的Prompt庫和使用規范，確保團隊成員在各環節使用一致的提示詞模式，從而獲得可預期的AI輸出。PDD在此階段的典型實踐包括：

• 需求階段：BA或產品經理使用精心設計的Prompt模板，讓AI將用戶故事自動細化成需求規格或原型；
• 開發階段：團隊為常見編碼任務準備了Prompt范式（例如REST API接口實現的提示模板），開發時調用這些模板，高效地產出標準代碼；
• 測試階段：QA團隊維護著測試用例生成Prompt庫，可針對不同類型的需求描述快速生成覆蓋主要路徑的測試案例；
• 部署階段：運維團隊使用Prompt指導AI編寫部署腳本、基礎架構配置或日志分析報告。

在L2，Prompt驅動已成為團隊工作流的一部分：大家共同改進Prompt工程學，交流哪種提示效果更好，甚至使用內部工具管理Prompt版本。團隊還可能通過調用LLM的API將AI集成到CI/CD流水線中，實現如自動代碼審查、自動性能分析等功能。這一階段的PDD實踐，使AI從個人助手升級為團隊助理，各環節輸入輸出形成銜接，Prompt變成驅動軟件生產的一種“編程語言”。

圖2

圖2：結構化提示詞驅動開發（PDD）的典型迭代循環示意圖。每個開發迭代分為三個步驟：首先由開發者編寫Prompt描述所需功能；接著AI根據Prompt生成代碼或方案；然后開發者驗證AI產出并進行調整（如糾錯和優化），再進入下一輪循環。與傳統Copilot模式下工程師主導、AI輔助生成片段不同，在PDD模式中AI生成了絕大部分代碼，工程師的主要工作轉變為如何描述需求以及調優AI輸出。這種人機分工的新范式在L2級得到初步實踐。

4. 典型場景與效益：

L2級的實踐已在部分前沿團隊中出現。例如，我們團隊建立了共享Prompt庫，使開發人員或測試人員能夠根據用戶故事一鍵生成大部分測試用例，再由AI執行測試并產出報告。又如，我們使用對話式AI對需求文檔進行解析和任務拆分，生成初步的技術設計，再由人復核細節。在業界案例方面，Cognizant公司的“Devin”被宣傳為全球首個AI軟件工程師智能體，能夠在給定高層需求的情況下自動產出代碼并完成部署。雖然實踐中發現當前這些AI智能體只能完成簡單小型應用，技術尚未完全成熟，但它驗證了L2級能力的可行性。

從效益上看，相較L1級個人效率提升，L2級帶來了團隊層面的效率飛躍和質量一致性。有報告指出，在某些環節生產力可能提高兩到三倍。通過標準化Prompt和AI助手協同，團隊減少了重復勞動，降低了人為錯誤，開發速度和測試覆蓋率顯著提升。同時，團隊開始積累AI與項目交互的數據，為更高級別的自主化打下基礎。不過需要強調，L2級AI仍局限于中低復雜度場景，面對龐大復雜系統時往往力不從心，還需要人工主導攻克難題。因此L2更多被視為“協同增效”的階段——AI讓團隊“如虎添翼”，但尚未獨立承擔整套交付工作。

五、L3級：AI主導的復雜系統開發

1. 定義與AI能力：

L3級意味著AI達到能夠自主開發復雜軟件系統的高度。在這一階段，AI不僅可以完成單一模塊的代碼生成，還能理解和掌控大型項目的系統需求和架構。它能夠根據高層需求自動設計整體架構、生成高質量代碼，實現全面的測試，最后完成部署。換句話說，AI的能力拓展到“大局觀”，可以處理大型企業級應用、高性能計算系統、實時控制系統等復雜項目，而不再僅限于簡單CRUD應用。這一級別的AI相當于擁有資深架構師+全棧開發+測試工程師的綜合能力。值得注意的是，盡管AI強大到可以輸出完整系統，對于某些高度復雜或高度定制化的需求，人類專家仍需介入指導。因此L3并非消除了人的作用，而是把AI推上主要開發者的位置，人轉為少量干預復雜邊緣案例。

2. 人機分工：

在L3階段，開發流程呈現出“AI先行，人類監督”的特點。當一個新需求到來，通常先由AI給出初步方案：AI根據過往知識自動撰寫產品規格或設計文檔，然后工程師評審并調整；緊接著AI生成主要代碼框架和單元模塊，人只在代碼評審或關鍵算法處進行修改；測試由AI智能完成自生成和自執行，人工主要關注AI未覆蓋到的特殊測試；部署流程也由AI流水線自動完成，大幅減少人工配置操作。可以看到，大部分工作產出（文檔、代碼、測試、部署腳本）都有AI的參與甚至主導。人類更多扮演質量監護人和戰略決策者角色：在里程碑節點對AI產出進行把關，處理AI不擅長或超出經驗范圍的部分，并設定總體策略。整個組織形成“AI優先的運作”：員工在動手做任何任務前，通常先讓AI生成一個初稿或建議方案，再基于此進行后續工作。這一轉變極大提高了工作起點的高度，使人可以專注于更高層次的問題。可以說L3級實現了軟件開發中廣泛而深入的AI賦能：AI無處不在，但人在幕后掌控方向。

3. Prompt驅動實踐：

在L3階段，Prompt驅動開發已經深度融合進企業的標準流程，形成成熟的方法論。首先，組織會針對不同類型任務建立Prompt模式和范式，供員工在各種場景下調用，使提示詞使用進入工業化階段。由于AI幾乎參與所有環節，Prompt工程實踐也覆蓋了需求、設計、開發、測試、運維各方面。例如：

4. 需求/設計Prompt：

產品經理使用結構化Prompt模板讓AI輸出完整的PRD文檔或原型設計草案，然后人工調整細節。這些Prompt可能包含行業特定詞匯和格式要求，以確保AI產出符合公司標準。

• Prompt生成代碼：開發團隊積累大量領域代碼開發模式（code patterns），開發相關平臺進行Prompt模板治理。當需要實現某類常見功能時，工程師只需在平臺上選擇相應代碼實現模式并讓AI結合業務細節，AI即可批量產出模塊代碼。
• 測試與運維Prompt：測試人員與運維人員聯合制定Prompt，讓AI根據系統設計自動推演潛在故障并生成故障修復腳本，或根據監控數據生成問題診斷報告。

此外，L3階段組織可能擁有專門的Prompt工程師/架構師角色（根據組織實際情況來設立），負責維護和優化Prompt庫，確保提示詞驅動在全公司范圍內高效發揮作用。Prompt編寫逐漸標準化、專業化，有類似代碼審查的流程保證Prompt質量。伴隨AI能力提升，部分提示可以由AI自行生成和改進（元提示優化），形成AI自我改進循環。這種成熟的PDD實踐讓AI充分發揮作用：AI成為默認的第一執行人，而Prompt成為人與AI協作的接口語言。

5. 典型場景與效益：

許多領先科技公司正朝L3能力邁進。例如，某大型軟件企業規定“先AI，后人工”：無論是撰寫設計文檔、代碼還是測試用例，員工都需先調用內部工程實踐提示詞治理平臺生成初稿，再在此基礎上完善。又如，有企業開發了內網知識庫和LLM搜索工具，支持員工以對話方式查詢系統架構和歷史實現細節，從而大幅加快理解和開發速度。在這些實踐中，AI幾乎參與了每個任務的起點，成為工程師日常工作的默認助手。

L3級帶來的效益是公司范圍的生產力飛躍和質量保證。由于AI介入廣泛，各團隊在相同時間內交付的功能增多，交付時間（time-to-production）縮短。同時，自動化的測試和分析提高了質量基線，減少漏洞和故障。更重要的是，L3階段為進一步實現全自動化打下基礎：企業積累了大量AI與人協作的結構化提示詞以及相關數據，完善了AI治理框架，培養了員工信任和運用AI的文化。管理者會逐漸注意到，隨著AI承擔更多工作，團隊可以嘗試更大膽的創新項目，因為AI隨時可提供方案建議供人決策。需要指出，邁向L3也伴隨挑戰——例如確保AI生成內容的正確性、一致性、可解釋性、可追溯性，建立相應的治理機制變得更加關鍵（詳見后文自評工具與治理維度）。總體而言，L3級宣告組織進入“AI賦能全面展開”的新階段：AI無處不在且可靠性達到實用水平，人力開始從具體實現轉向高階監督和創新任務。

六、L4級：自主智能體驅動的創新開發

1. 定義與AI能力：

L4級是AI賦能軟件交付的高度自治與創新階段。在此階段，AI不僅能夠自主完成既定的軟件開發任務，還可以根據對環境和需求的洞察，主動提出新的解決方案和改進。這意味著AI從執行者躍升為“創新引擎”：能夠分析大量數據，識別潛在的市場機會或技術優化點，進而自動設計并實現新的功能或應用。技術上，L4級通常由更強大的智能體組成——這些AI代理具備高級的決策規劃和上下文推理能力，可以在沒有明確人類指令的情況下執行復雜任務鏈。例如，一個AI智能體可以自動監測用戶反饋和系統性能數據，發現某模塊的改進空間后自行創建開發任務、完成編碼測試并部署改進。又例如，公司內部可能存在自治的AI項目經理，它會根據戰略目標和產品使用數據，主動生成新產品概念或功能提議。簡而言之，L4級的AI已具備接近人類產品經理和架構師的創造性思維，能前瞻性地驅動軟件演進，使其能力超越“按要求完成任務”，開始引領開發方向。

2. 人機分工：

當AI具有自主性和創新力后，人機分工關系進一步改變，呈現“機器主導、人類指導”的新格局。具體而言，許多日常決策和任務安排由AI智能體主動執行，人類主要在戰略層面設定目標和約束，并介入評估AI提出的重大決策。舉例來說，任務分配與跟蹤可能由AI項目管理代理完成：AI根據優先級自動分配工作項給不同工程AI或人類工程師，并追蹤進度；問題診斷與修復可以由運維AI自主進行，它發現系統異常會自動創建issue、定位原因并提供初步修復方案，然后通知相關人員。在這些過程中，實踐者更多是監視者，確保AI的決策符合公司策略，并在AI偏離預期或遇到倫理/合規問題時介入。L4階段，人類團隊可放心將大量重復性、協調性工作交給AI代理，從而騰出時間專注創新戰略。可以說這時AI成為團隊的一員，甚至承擔了團隊中繁瑣沉重的管理和支撐工作，人的角色提升為導師和最終決策者。一個標志性的變化是：未來許多工作會議將由AI智能驅動，例如AI可以主導每日站會，實時匯總團隊進展并主動識別項目瓶頸，人類成員配合AI的節奏完成工作。這種高度自治模式帶來前所未有的效率和規模效益，但也要求組織有成熟的AI治理和信任機制來支撐。

 3. Prompt驅動實踐：

在L4階段，Prompt已經不僅僅是人類用來指揮AI的工具，AI本身也在生成和使用Prompt。由于AI智能體可以自主拆解任務并調用其他模型或工具執行，每個自主行為背后往往有由AI動態生成的Prompt。比如，一個AI代理接到高層目標，會根據需要自動構造一系列Prompt去詢問代碼生成模型編寫某模塊，或調用運維模型去檢查系統狀態，其過程類似人類工程師將任務分派給不同專家，只是這里交流語言仍是Prompt。不過，從人類視角看，PDD在L4主要體現在：

• 高層目標到Prompt鏈：人類給AI設定戰略目標或約束，AI將其轉換為內部一連串子任務Prompt，自己同自己的對話完成方案推演。這可以被視為Prompt驅動開發的自我演化版。
• 動態Prompt調整：AI智能體能根據實時反饋動態調整Prompt內容，例如如果某子任務失敗，AI會修改提示重新嘗試（這類似COT與ReAct等框架，讓AI擁有一定的自糾正能力）。
• Prompt最佳實踐庫由AI維護：在L4階段，人類很可能不再直接編寫大量Prompt，因為AI已經接管了大部分提示構造工作。但組織仍會維護一個Prompt治理規則（例如不得使用某些敏感詞、遵循某種格式）以及監控AI生成Prompt的有效性。

因此，Prompt工程進入隱性運作階段——它依然是AI完成復雜任務的基石，但大部分提示詞由AI根據場景自動生成，人類只需在必要時提供高層指引和對AI Prompt策略進行調整。總的來說，PDD在L4達到了高度成熟：Prompt語言成為AI之間、AI與人之間溝通協作的通用接口，開發流程中的各個活動由一系列Prompt鏈驅動，但許多Prompt已不需要人工干預。

4. 典型場景與效益：

L4級的鮮明例子是一些無人干預運維和智能決策系統的出現。例如，某領先互聯網企業構建了內部AI助手來自動處理GitHub問題單：該AI全天候監控新提交的issue，能自行分類優先級、指派負責人，并給出初步的解決思路同時通知相關利益人。結果是，大量瑣碎的事務在無人工參與下被高效處理，開發團隊只需關注高優先級或AI無法解決的問題。再如，一些DevOps團隊部署了智能部署管家AI，當檢測到新代碼合入主干，它會自動完成構建、測試、部署到特定環境并運行回歸測試，全過程無需人工介入。如果發現異常立即回滾并記錄分析報告。效益方面，L4級帶來的時間節省和協作成本降低是巨大的。團隊內部的許多溝通、協調工作由AI流水線替代，減少了人為等待和反復溝通，項目交付速度大幅提升。在業務層面，由于AI能自主識別改進機會，企業創新周期加快，可能在競爭中迅速推出新功能，占領先機。還有一個重要收獲是規模效應：組織可以在不大幅增加人力的情況下承擔更多項目和更大用戶量，因為AI代理承擔了相當部分的工作。當然，邁向L4也要求管理層具備前瞻意識和風險控制能力：必須建立對AI決策的監督機制、應急預案，以及培養員工適應與AI共事的新工作方式。總而言之，L4代表著軟件交付進入“半自動駕駛”甚至接近“全自動”的狀態，AI開始展現出引領作用，為企業創造前所未有的價值。

七、L5級：全自主的AI交付生態

1. 定義與AI能力：

L5級是AI輔助軟件交付成熟度的巔峰，意味著構建了一個全面智能的自主管理軟件工程生態。在這一階段，企業擁有高度完善的AI平臺與基礎設施，AI幾乎完全主導了軟件交付全流程，人類只需在極少數情況下進行高層決策或干預。具體來說，L5級的AI可以被形象地稱為“超級大腦”，它相當于一個集成了開發、測試、部署、運維等職能的中央AI系統，能夠像資深項目經理那樣統籌全局，又如專家開發團隊那樣執行各個細節（真正意義上的軟件交付領域的通用人工智能）。當有新的業務需求提出，人類只需用自然語言向AI描述業務目標或產品愿景，AI超級大腦即可自主完成從需求分析、架構設計、代碼實現到測試驗證、部署上線乃至后續監控優化的全部工作，并在過程中不斷學習改進。L5階段的AI能力遠超編程范疇，它融合了認知推理、規劃學習、跨領域知識，在軟件工程各方面達成人類專家水準甚至更高，并具備高度的可靠性和自適應性。可以說L5是一個AI原生的軟件工廠：軟件開發不再是一系列人工任務，而是一套AI驅動的自動化工藝流程，能夠高速、規模化地產出軟件，同時根據反饋持續演進。

2. 人機分工：

達到L5級別時，人機分工的特征是“AI自主，人在環監督” - AI負責”做事”，人類負責”把關”。大部分日常決策、優化和執行都由AI生態自洽完成，人主要承擔三個方面的職責：一是戰略規劃——高管定義業務戰略和目標，AI據此衍生產品和技術實施方案；二是治理審核——確保AI的行為在法律、倫理、商業規則框架內，例如對AI設計的方案進行合規性檢查，重要發布節點進行批準；三是應急干預——在AI遇到無法解決的新奇問題或出現偏差時，人類專家介入處理并將解決方案反饋給AI學習。簡而言之，人從具體開發活動中完全解放出來，轉而關注設定方向和監督結果。團隊組織形態也因此改變：可能不再按傳統開發、測試、運維職能劃分部門，而是圍繞AI平臺運作，設立如“AI平臺維護組”、“AI倫理與風險管理委員會”等新職能部門，確保這個AI自主生態平穩高效地運行。需要強調的是，盡管AI高度自治，但人的監督不可或缺——這類似自動駕駛L5下仍需要安全員監控一樣，對于軟件AI來說，人類監督確保AI不會偏離公司利益或社會規范。

3. Prompt驅動實踐：

在L5階段，Prompt驅動開發實現了高度抽象化。人類無需再編寫底層的具體Prompt，而是直接使用自然語言指令與AI系統交互，標志著自然語言編程時代的真正來臨。這可以看作Prompt在更高層的體現：業務戰略本身就是一種“大Prompt”，AI理解并將其展開為自下而上的一系列開發行動。AI生態內部依然充滿Prompt交互，但這些都是AI自行生成和處理的，形成一個閉環的自適應Prompt鏈系統。例如，AI超級大腦會根據上一階段的結果自動調整下一階段的提示和策略（類似于自動調參和元學習），以持續優化輸出質量。從外部看，人類給AI的輸入更像是與一個高級經理對話，討論需求和約束；AI則在內部將其轉化成具體實現步驟的提示。此時Prompt工程更關注體系結構而非具體措辭：如何設計AI之間溝通的協議、記憶共享機制、反饋循環等。可以說，Prompt驅動在L5成為AI系統的內在工作語言，人類只需關注AI理解人類意圖的機制是否健全。展望而言，隨著AI不斷自我優化，也許連這種顯式的Prompt都會淡化，AI能夠通過更高級的推理方式工作。但就目前理念，PDD在L5依然發揮著關鍵作用，只是人類從“Prompt編寫者”升級為“Prompt架構師”和“意圖校對者”。

4. 典型場景與效益：

由于L5代表著未來愿景，目前真實世界尚無全面達成L5成熟度的案例，然而一些頂尖科技企業已經顯現出雛形。例如，業界有人提出“Software 3.0”的概念，設想未來軟件由AI根據需求自動生成、部署，傳統開發流程被完全顛覆。可以預見，在L5階段企業將領先于市場：自建的AI系統比商用工具更智能、更貼合自身業務，從而形成難以復制的競爭壁壘。效益方面，L5級為企業帶來的將是數量級的效率提升（有人預期員工生產效率提高10倍到100倍），以及前所未有的創新速度和業務靈活性。同時，人力成本和出錯率大幅降低，軟件工程進入高度可持續狀態。然而，攀登至L5也伴隨著高投入和高風險：需要持續的研發投入訓練AI、建立完善的數據與知識資產，以及強大的治理框架確保AI行為可靠。并非所有組織都需要也并非都有能力達到L5成熟度——管理者應根據自身戰略權衡目標成熟度。總而言之，L5級描繪了一個AI原生的軟件生產新范式：在這個范式下，企業以AI為核心驅動力，軟件交付變得前所未有的高效智能，人類可以將精力集中在愿景和創造上。

八、成熟度自評工具：評估標準與可視化維度

要推動AI輔助軟件交付能力的提升，實踐者需要首先評估團隊當前所處的成熟度級別。為此，我們設計了一個成熟度自評工具，涵蓋關鍵判定標準和可視化評估維度，幫助團隊找準定位、識別差距并制定改進路線。該評估工具主要包括以下要素：

1. 關鍵判定標準

我們從人員、流程、技術、數據、治理五個維度設定了一系列判定標準，每個維度對應若干檢查點，用于判斷組織在該方面達到的成熟水平。具體而言：

• 人員與技能：考查團隊對AI工具的掌握程度、AI相關技能培訓和角色分工情況。例如，團隊中是否有專門的AI工程師或Prompt工程師（AI輔助開發賦能）？多數開發人員是否能夠熟練使用AI編程助手？組織文化是否支持人機協作？這一維度衡量人在AI賦能環境下的準備程度。
• 流程與協作：評估AI是否融入軟件交付流程以及團隊協作方式。例如，需求、開發、測試流程中是否定義了AI參與的步驟？團隊是否建立了標準的Prompt使用流程或AI結果審核機制？不同崗位之間是否通過AI實現信息共享與協同？該維度反映AI應用的制度化水平。
• 技術與工具：衡量企業AI基礎設施和工具鏈的完備性。如是否部署了代碼智能補全工具、自動化測試方案、持續交付管道中嵌入AI分析工具等？是否構建了自己的大語言模型應用平臺或使用了成熟的第三方AI平臺（如Azure OpenAI、GCP AI、AWS AI等服務）？技術維度決定了AI能力可發揮的上限。
• 數據與知識：檢查組織的數據資產和知識管理是否支持AI高效工作。例如，是否構建了高質量的Prompt知識庫/知識圖譜供AI檢索？代碼庫和文檔是否實現了數字化、結構化，方便AI進行語義搜索和理解？是否有機制將項目過程中產生的新知識反饋給AI模型訓練（持續學習）？數據維度是AI“智慧”的源泉，成熟的數據治理策略是高階AI應用的前提。
• 治理與安全：審視AI應用的風險管控和治理措施。包括是否建立AI輸出審核規范、錯誤糾正流程，是否有數據隱私和安全政策保障AI使用？有無明確的AI倫理與合規準則？當AI決策失誤時有無應急處理機制？治理維度保證AI在可控范圍內可靠運作。

每個維度我們將L0–L5級別的典型特征轉化為分級判定標準。例如，在“人員”維度：L0級可能對應“團隊成員不使用AI工具或僅有個別嘗試”，L3級可能對應“全體研發人員日常使用AI工具并經過培訓，出現新的AI工具會快速學習掌握”，L5則對應“組織新設AI協同崗位，員工主要從事監督和創新工作，常規開發由AI承擔”。通過對照這些標準，管理者可以判定各維度大致處于哪個級別。

2. 評分與自評流程

建議采用調查問卷或打分卡的形式進行自評。針對上述每個檢查點，團隊可以評分（例如1~5分對應從初級到卓越）。然后將每個維度的得分與級別標準對照，確定該維度的成熟級別。需要注意的是，并非所有維度都會整齊劃一地達到同一L級——例如技術工具可能已經比較先進（接近L3），但治理機制還停留在L1水平。自評工具允許各維度分別評估，從而找出短板。

3. 可視化評估維度

為了直觀呈現評估結果，我們建議使用雷達圖（蜘蛛圖）等多維度可視化方式，將人員、流程、技術、數據、治理五個維度的成熟度繪制在同一圖表上。這樣團隊可以一目了然地看到自身在各方面的強項和弱項。例如，圖3示意了一支團隊在各維度上的評分輪廓，藍色區域代表當前水平，紅色虛線代表目標水平。通過此圖可以直觀了解該團隊需要重點提升的領域。另一個有用的可視化是熱力矩陣，以級別為橫軸、五大維度為縱軸，高亮顯示當前所在級別，幫助團隊明確自己在每個方面上距離下一等級差距幾何。使用這些可視化評估維度，可以將抽象的成熟度概念具體化，輔助內部溝通和決策。

圖3

圖3：團隊AI成熟度自評雷達圖示例。藍色區域為團隊當前各維度評分，紅色輪廓為預期目標水平。該圖形有助于識別短板，如示例團隊在“數據與知識”與“治理安全”維度落后于其他維度，需要優先改進。

4. 自評結果解讀

通過以上工具，團隊可以得到自身在L0–L5模型下的“定位畫像”。值得強調的是，自評的目的是找準改進方向，而非追求最高級別。并非所有團隊都必須以L5為目標，實際應結合組織戰略和投入產出比來決定最適合的成熟度水平。自評結果應幫助團隊回答：我們在哪些方面已經具備較好基礎？哪些方面存在明顯短板限制了AI進一步應用？基于這些認知，管理者可以更有針對性地規劃提升舉措。例如，如果技術工具和數據基礎已到位但人員技能不足，則應加強培訓和文化建設；如果人員和流程準備度很好但缺乏合適的AI工具，則應考慮技術引入。自評結果還可以作為衡量進步的基準線：定期重復評估，觀察各維度評分提升情況，來跟蹤AI成熟度建設的成效。

九、演進路徑與關鍵成功因素

明確了當前成熟度和差距后，組織需要制定從現有級別向更高AI成熟度演進的路徑。不同起點的團隊在進階過程中側重點各異，但總的來說，每一級提升都涉及技術引入、流程變革、人員培養和治理完善等要素。以下分級別提供演進路徑建議，幫助管理者理解升級所需的措施和關鍵成功因素：

1. 從L0到L1：起步引入AI輔助

主要挑戰：團隊尚無AI使用經驗，可能存在觀望和抗拒心理；基礎設施和數據準備不足。

演進舉措：

• 試點與培訓： 選擇一個痛點明顯的環節（如編碼或測試）進行AI工具試點，比如部署代碼自動補全或自動測試用例生成工具。提供培訓讓工程師掌握使用方法，分享試點收益以建立信心。
• 基礎環境準備： 確保開發環境允許AI工具運行，例如升級IDE、配置必要的插件。準備好樣本項目和數據以便AI產生有用結果（例如為代碼生成AI提供部分代碼庫上下文）。3.明確應用場景： 確定AI介入的具體場景和邊界，比如規定工程師在新模塊開發時應嘗試使用AI生成部分代碼，但不強制要求在關鍵安全模塊使用AI（視風險而定）。

變革要素：管理層需要營造支持創新的氛圍，鼓勵團隊嘗試新工具；容忍初期可能出現的低效或錯誤，以積極態度對待改進。建立反饋機制收集試用者意見，不斷優化AI工具配置和使用策略。

關鍵成功因素： 自上而下的領導支持至關重要——管理者親自參與或關注試點，給予資源傾斜和正面宣傳。選擇合適的試點項目也很關鍵，最好是時間緊張或人力不足的任務，讓AI的優勢充分顯現。通過早期的成功案例證明AI價值，消除懷疑論調，為全面推廣鋪平道路。

2. 從L1到L2：擴展AI應用與團隊協同

主要挑戰：AI應用從個人走向團隊，需克服不同成員使用不一致的問題，數據和流程開始成為瓶頸。

演進舉措：

• 建立團隊規范： 制定AI使用的最佳實踐和規范文檔，例如統一Prompt編寫風格、代碼評審時檢查AI生成代碼、版本管理中標識AI貢獻部分等。鼓勵成員分享各自使用AI的經驗，沉淀為團隊知識。
• 引入團隊級工具：部署協同版的AI平臺，如企業版ChatGPT或開源的大模型本地部署，方便團隊共享上下文。將AI接入項目管理和CI流水線，例如自動將用戶故事發送給AI生成任務清單，讓AI Bot參與Merge Request審查等。
• 擴展應用范圍：在保持編碼輔助的同時，嘗試將AI用在更多環節：如需求分析會議上使用AI實時記錄要點并整理需求文檔；測試階段引入AI根據說明生成更多測試場景；運維上讓AI分析日志定位故障原因。逐步實現AI對全流程的覆蓋，而不僅是開發一隅。
• 數據準備與整合：開始建設團隊知識庫，把歷次需求、設計、代碼、測試結果等資料數字化存儲，作為AI獲取背景知識的來源。對AI輸出的結果數據（如AI生成的代碼、問題修復建議）也進行收集，為將來訓練或規則改進提供素材。

變革要素：需要流程變革來適應AI團隊協作，例如調整Scrum流程，在每個Sprint計劃中安排AI輔助環節的時間和步驟。角色調整也逐漸出現，可能指定“AI協作負責人”來監督AI輸出和質量。工具整合是技術重點，要花時間打通AI平臺與現有開發工具鏈。

關鍵成功因素：確保團隊 buy-in，也就是多數成員真正采納AI工具——可通過選定AI擁護者做榜樣，持續培訓和正向激勵來實現。建立快速反饋循環也很重要：當AI建議被證明無效甚至出錯時，要及時調整使用策略或工具參數，避免團隊對AI失去信任。管理者應關注效率與質量指標，以量化數據證明L2階段團隊協同AI的價值（比如代碼產出速度提升、缺陷率下降等），鞏固推進動力。

3. 從L2到L3：深化AI賦能與自主化

主要挑戰：進一步提高AI主導程度，需要更強大的模型、更完善的數據支撐和更成熟的治理。團隊要適應從“人機協作”向“AI主導、大幅自動化”轉變的工作方式。

演進舉措：

• 升級AI能力：引入或訓練更高級的大模型和專用AI組件，以應對復雜項目需求。例如，引入能夠進行架構設計和復雜推理的模型，或訓練自有模型使其熟悉本領域特定架構模式和業務規則。技術上可能需要投入GPU計算資源或引進外部AI服務。
• 全流程自動化改造：梳理現有軟件交付流程，將可以自動化的部分用AI服務替代或增強。例如實現“文檔即代碼”：讓需求/設計文檔與代碼實現雙向同步，AI根據文檔更新代碼或者反過來更新文檔。再如擴大持續集成中AI自動分析的范圍，對每次構建都進行智能質量檢查和風險預測。目標是盡量減少人工在常規流程中的手動操作，把人力從重復性活動中解脫出來。
• 知識中臺建設：構建統一的AI知識中臺，整合代碼、設計、測試、運維各類知識。建立代碼和文檔的雙向追蹤、需求到實現的溯源，讓AI能夠方便地獲取全景知識以支持決策。這可能需要開發知識圖譜、向量數據庫等，將企業知識資產結構化。L3階段，沒有扎實的數據和知識底座，AI無法真正理解復雜系統。
• AI治理體系：制定更完善的AI治理策略，包括AI輸出質量驗證流程、AI決策權限劃分、異常情況的人工接管規定等。特別是當AI開始涉足架構和重大決策時，需明確哪些范圍AI可以自主決定，哪些必須人審核批準。建立AI績效指標（如AI生成代碼通過測試的比例、AI檢測到的漏洞數量等）來持續評估AI表現，發現偏差及時糾正。

變革要素：組織結構調整可能在此階段發生。例如成立專門的“AI平臺團隊”負責模型和知識中臺的建設運維；讓各產品團隊配備AI領域專家，協助業務團隊高效使用AI。流程方面則趨向融合：可能逐步模糊開發、測試的界限，因為AI可以同時生成代碼和測試，團隊轉向以功能或產品為單位組織而非傳統職能劃分。

關鍵成功因素：高質量的結構化提示詞數據和知識是L3演進的基石，沒有它AI智能就是沙上建塔。實踐者和管理者需確保投入足夠資源整理和維護知識庫，使AI有“料”可用。此外，漸進式過渡很重要：并非一蹴而就讓AI接管復雜項目，而是先從子系統或獨立模塊入手試驗，當AI在小范圍內可靠運作后再擴大戰果。成功案例累積將幫助團隊建立對AI深度參與的信任。最后，治理得當是成敗關鍵：既不能對AI完全放任導致風險失控，也不能管得太嚴讓AI無所作為，須找到安全與效率的平衡。設置跨部門的AI治理委員會、定期審查AI項目效果，可以為高自主化探索保駕護航。

4. 從L3到L4：賦能AI自主與創新

主要挑戰：讓AI從執行工具變為主動創新主體，需要重大理念轉變和技術躍升。如何信任AI做出正確決策、激發AI創造力并融入業務創新流程，是實踐者和管理者面臨的新課題。

演進舉措：

• 部署自治代理：引入自治AI代理框架，讓AI具備自主決策與連續行動能力。例如使用開源Google ADK、LangGraph等框架，開發定制的智能體，賦予AI在無人干預下執行任務鏈的能力。先選擇低風險領域試驗，如讓AI代理負責定期性能優化：它可主動發現瓶頸、嘗試優化方案并測試效果。逐步擴展到更關鍵領域。
• 人機協同創新流程：重塑創新流程，將AI融入產品創意和研發的早期階段。比如建立“AI+人”聯合頭腦風暴機制：讓AI分析用戶反饋數據提出新功能建議，人類與AI討論評估可行性。對于可行想法，讓AI產出原型或技術方案，再由團隊決策是否實施。這樣把AI當作產品經理/顧問來使用，發揮其廣泛搜索和模式識別優勢，為人提供靈感。
• 決策權限梯度：逐步提升AI決策權限。開始可給AI “建議權”：AI可以主動發起某些常規決策（如任務分配、缺陷修復），但需人確認。隨著AI表現可靠度提高，擴大其“執行權”范圍：例如重復出現的類似缺陷讓AI自動修復并部署，無需每次審批。最終在明確邊界內賦予AI完全自主權（例如低影響的運維調整AI可自主執行），人類主要關注高層策略和異常處理。這個過程需在實踐中動態調整，確保AI既有發揮空間又不越界。
• 風險控制與監控：針對AI自主行動可能引發的風險，建立完善的監控和回滾機制。例如重要系統引入AI自治時，設置“沙盒環境”或雙軌制——AI的動作先在影子系統中執行并驗證，再應用到真實系統。配置異常報警，一旦AI行為出現異常迅速通知人類介入處理。每次AI自主決策導致的問題都應記錄分析，完善AI風控規則。

變革要素：文化和信任成為此階段的決定性因素。組織必須培育一種信任AI又敢于糾錯的文化：員工信任AI可以做好很多工作，同時對AI可能犯錯保持警覺和寬容。管理層在言行上要鼓勵嘗試，讓員工相信使用AI自主系統不會因偶發錯誤受到懲罰，而會作為學習改進機會。組織架構可能進一步演變，例如設立“AI創新實驗室”專門孵化AI提出的新產品概念，與業務部門合作推進落地。

關鍵成功因素：小步快跑，封閉測試是降低風險推動創新的好方法。讓AI在受控環境下嘗試發揮創意，成功后再推廣至生產，是穩妥路徑。人才復合也很關鍵：在這個階段需要既懂業務又懂AI的復合型人才作為橋梁，既能理解AI給出的創意又能評估其商業價值。高層支持依然重要——AI提出的變革性方案有時可能超出常規，需要管理層擁抱變化。最后，調整激勵機制以適應人機新角色：例如，當AI承擔更多基礎工作后，如何激勵員工專注更高價值任務、如何評價AI工作成效，都需要新的考核和激勵辦法，以確保AI與員工協同創造出最大價值而非彼此抵觸。

5. 從L4到L5：構建AI原生的交付生態

主要挑戰：向L5演進意味著進入無人區（基于博客發布當前時間點來看），需要在技術體系、組織模式和商業策略上進行系統性重構。投入巨大、難度極高，且行業鮮有先例可循。

演進舉措：

• 打造核心AI平臺：企業需要自主構建高度定制化的AI平臺和工具鏈，將開發、測試、運維等功能全面集成。例如開發自己的大模型并持續訓練，使其完全理解本企業業務領域和代碼規范；搭建統一的AI編程中樞，連接IDE、版本管理、部署管道、監控系統，實現AI對整個生命周期的掌控。這通常要求匯聚頂尖AI研究和工程力量，可能與高校、科研機構合作進行攻關。
• 數據與模擬驅動：L5生態需要強大的數據流和仿真支持。構建全面的數據采集和回饋機制，軟件運行過程中產生的海量數據（用戶行為、性能指標、故障情況）自動成為訓練AI模型的燃料，不斷提升其能力。引入高級模擬環境，讓AI在虛擬空間中測試新的設計和優化策略，降低實環境出錯風險。可以借鑒自動駕駛的思路，通過模擬訓練加速AI成熟。3.組織全面轉型：公司架構朝著“AI原生”轉型。例如傳統IT部門演變為“AI能力中心”，業務部門也配備AI專家，決策流程中AI分析報告成為標配輸入。可能誕生新的CXO角色如CAIO（首席AI官）來統籌AI生態。業務流程重塑，以充分發揮AI自動化和智能化優勢，比如銷售、客服等與研發平臺數據直連，市場需求由AI實時捕捉并驅動開發迭代。4.價值鏈重構：考慮L5能力下商業模式的變化，提前布局。如軟件交付速度和效率提升一個數量級后，是否采取按需定制、超高速迭代的產品策略？AI原生生態下可能誕生全新業務（例如將內部AI開發能力開放為服務）。高層應思考如何將AI優勢轉化為市場領導力。這要求技術戰略與企業戰略高度融合。

變革要素：戰略定力與長期投入是向L5演進的必要條件。因為L5的實現周期可能較長且回報不確定，管理層需有遠見和耐心，持續投入資金和資源。全員再定位也是巨大挑戰：隨著AI接管大部分工作，員工角色需要徹底轉型，企業文化需重新塑造（從“人如何做好”轉為“人如何讓AI做好”）。這涉及大量培訓、心理建設和組織變革管理。外部生態協調亦不可忽視：當企業內部達到了高度AI自主，還需處理與客戶、監管機構的關系——確保輸出的軟件和決策被外部利益相關者接受和信任。這可能需要行業標準的建立和推動。

關鍵成功因素：技術突破與創新是首要因素，沒有卓越的AI技術能力就無法實現L5。企業應吸引頂尖AI人才，鼓勵內部創新，并積極撰寫專利沉淀實踐以鞏固領先優勢。風險管理仍然重要：在追求全自主的同時，要有機制防范AI系統失控或重大失誤的災難性風險（例如建立AI倫理審查委員會，仿真極端場景測試AI反應）。漸進里程碑的設置能幫助團隊在長征路上保持動力——將L5遠景拆解為可實現的階段性目標，一步步實現，如先實現“無人參與夜間構建發布”、再實現“無人參與小版本更新”等。每達成一步都慶祝和宣傳，鞏固信心和士氣。最后，務實與靈活的態度必不可少：雖然L5是終極目標，但管理者應始終審視現實收益，在投入和產出間保持平衡，不盲目追求炫目的全面自治而忽略實際業務價值。成功的L5應當是水到渠成、順勢而為的結果，而非脫離商業邏輯的空中樓閣。

十、結論

人工智能正加速重塑軟件交付的方式，從輔助編碼的小工具一路發展到全流程自動化的“超級大腦”愿景。本文提出的L0–L5成熟度模型，為企業描繪了一條逐步進化的路線圖：從“以人為主導、規范驅動”的傳統模式，演進到“人機協同共創”，最終展望“以機器為主導”的軟件工程新范式。通過對各級別的深入闡述和案例剖析，我們可以看到，每提升一個等級，都是技術能力、流程機制和人員技能的協調躍升。企業應結合自身現狀，利用成熟度自評工具找準位置，明確差距，以分階段的策略穩步邁向更高的AI賦能水平。

需要強調的是，成熟度建設是長期的組織能力建設，不能一蹴而就也不應盲目攀比。正確的做法是以業務價值為導向，在提升效率和控制風險之間取得平衡。管理層的遠見、對變革的毅力和全員的共同努力，將決定這一轉型的成敗。展望未來，當下的探索和努力將奠定企業在“AI+軟件交付”時代的競爭優勢。希望本文提供的模型和方法論能為企業決策者提供有益參考，助力大家在AI驅動的軟件工程變革中搶占先機，釋放更大的創新潛能和商業價值。