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      AI 是否已經殺死了敏捷宣言

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      作者 | Steef-Jan Wiggers

      譯者 | 明知山

      凱捷集團執行副總裁 Steve Jones 在 Medium 博文 及相關的 LinkedIn 帖子 中宣稱“AI 已殺死敏捷宣言”,引發了激烈辯論。Jones 認為,在 智能體軟件開發生命周期(SDLC)系統 中,AI 智能體承擔了大量開發工作,這與敏捷宣言的四大核心價值觀和十二條原則存在根本性矛盾。

      Jones 指出了將敏捷應用于智能體 SDLC 的幾個關鍵挑戰。首先,他認為工具現在變得至關重要:

      使用 Replit 與使用 Claude Code 的場景截然不同,如果要混合使用各類智能體 SDLC,這一點你必須重點考慮。

      這與敏捷宣言中“個體和互動高于流程和工具”的理念相沖突。

      速度差異是另一個核心問題。Jones 描述了自己如何在幾小時內開發出可用的應用程序,并在一次飛行途中完成整個應用的遷移工作,他表示:

      這正是智能體 SDLC 與敏捷原則產生根本性分歧的地方——因為智能體 SDLC 的迭代速度對敏捷而言太快了。

      當 AI 能在幾分鐘內生成可落地的功能代碼時,傳統的兩周沖刺周期已然顯得過時了。

      或許最為重要的是,Jones 對“可用的軟件高于詳盡的文檔”這一原則提出了質疑。AI 智能體雖擅長生成看似可正常運行的軟件,卻可能以前所未有的速度堆積技術債務。他指出,AI 在構建表面上可用的軟件時效率極高——至少能按照給定的具體指令運行,這反而讓文檔與架構規劃變得比以往任何時候都更為關鍵。

      業界反應不一。山特維克運營卓越與敏捷教練負責人 Rolf L?derach 在 LinkedIn 的相關討論中反駁道:

      敏捷并非一份宣言,更無關某種框架。敏捷的核心,是打造能適應變化、持續交付成果的自適應學習型組織。這種需求永遠不會消失,而 AI 正是對它的一種支撐。

      Nave 公司 CEOSonya Siderova 提出了一個更為細致的觀點:

      敏捷沒有死,它只是在優化一個已轉移的瓶頸。

      她認為,以往每日站會用于協調人工協作、回顧會議用于沉淀團隊經驗,但當 AI 智能體能在幾分鐘內完成開發構建時,開發瓶頸便從“人類如何協作構建”轉向了“人類如何決定要構建什么,并驗證其是否真正有效”。

      敏捷宣言最初簽署人之一 Kent Beck 一直在探索他所謂的“增強型編碼”,以區別于“氛圍編碼(Vibe Coding)”。在一篇 Substack 文章 中,Beck 將增強型編碼定義為在保持傳統軟件工程價值觀——整潔代碼、全面測試和精心設計的同時,讓 AI 處理大量的編碼工作。他將其與氛圍編碼區別開來,氛圍編碼是開發者僅簡單地將錯誤反饋給 AI,只求修復而不關心代碼質量。

      Beck 的思路指明了一條中間道路:將 AI 作為強大的助手,同時保持工程嚴謹性。他表示,基于這個方法論,在 AI 生成代碼并接受人類嚴格監督、遵循測試驅動開發原則的前提下,他使用 Rust 和 Python 構建了一個可用于生產環境的 B+ 樹開發庫。

      這場行業反響已超出個人觀點的范疇。Casey West提出 了一份智能體宣言,為自主 AI 系統改編了原始的敏捷價值觀,將關注點從“驗證”(是否按指令執行)轉向“確認”(是否達成預期目標)。多個組織正在試驗“智能體交付生命周期”(ADLC),用新的治理模型來包裹傳統的 SDLC 實踐,用以應對 AI 的非確定性行為。

      亞馬遜云科技在其 2026 年規范性指南中也 呼應 了這一觀點,建議“沖刺規劃”必須演變為“意圖設計”。在這種模式下,架構變成了“腳手架”,用于定義角色、護欄和回退機制,而非對每一條決策路徑進行腳本化設定。

      然而,Forrester 的《2025 年敏捷開發狀態報告》提出了一個引人注目的相反觀點:95% 的專業人士認為敏捷對其業務運營至關重要,61% 的受訪者已部署敏捷實踐超過五年。Forrester 副總裁兼首席分析師 Diego Lo Giudice 在 Forrester 的一篇 博文 中指出,盡管團隊的敏捷成熟度參差不齊——只有 7% 達到完全熟練——但將敏捷與生成式 AI 集成為進一步提升敏捷價值提供了極具前景的路徑,近一半的受訪者已在敏捷實踐中使用生成式 AI。

      Jones 本人承認他“并非認為當下所有的敏捷實踐都毫無價值”,但他也堅持認為,為人類團隊數周開發周期所設計的方法,無法直接套用到智能體驅動的開發中。他呼吁建立全新的宣言與方法,前提是智能體將承擔開發者過去所做的大量工作。

      這場辯論引出了一些根本性問題:敏捷是與沖刺、站會等特定實踐綁定的具體方法論,還是一種更側重適應性與學習的廣義哲學?當 AI 能在幾分鐘內生成代碼時,軟件開發的真正瓶頸又是什么?我們需要全新的框架,還是現有敏捷原則可以演進,用以管理人類與 AI 的協作?

      分析師、顧問和安全架構師 Eric Newcomer 在討論中評論說:

      我不確定,但我認同我們確實需要一份新的宣言。不過在我看來,早在 AI 智能體出現之前,官僚主義就已經扼殺了敏捷。

      有一點似乎已然清晰:軟件開發正進入一個方法論劇烈變革的時期。這究竟意味著敏捷的終結,還是將演變成全新形態的開端,對整個行業而言,仍是一個開放且日益緊迫的議題。

      https://www.infoq.com/news/2026/02/ai-agile-manifesto-debate/

      聲明:本文為 InfoQ 翻譯,未經許可禁止轉載。

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