2025年10月，全球权威IT研究与顾问咨询公司Gartner投下了一颗重磅炸弹：其“2026年十大战略技术趋势”报告中，“AI原生开发平台” (AI-Native Development Platforms) 赫然在列。这不仅是一份行业趋势预测，更是一份对未来十年软件产业生态的变革宣言。
Gartner“新范式”——“AI原生开发平台”到底在革新什么？
Gartner的预言清晰而激进：AI将不再是开发者键盘旁的“辅助编码器”，而是将深度嵌入软件开发全生命周期（SDLC），成为“核心参与者”和“首席架构师”。更具冲击力的是其量化预测：到2030年，80%的企业将因此彻底重组其软件工程团队，转向由AI增强的、规模更小、反应更敏捷的“微型团队”（Tiny Teams）。这一趋势的发布，瞬间将全球的CIO、CTO和软件供应商推到了一个历史性的十字路口。
从“AI辅助”到“AI参与”：角色的根本转变
Gartner明确指出，AI原生平台的核心特征是AI从“助手”转变为“核心参与者”。
● 传统“AI辅助”： 开发者是主体，AI是工具。AI被动地提供代码片段建议，开发者负责筛选、采纳和整合。AI对应用的整体架构、业务逻辑和数据流一无所知。
● “AI原生”平台： AI是主体之一，是开发者、架构师和测试工程师的“智能同事”。平台允许AI理解模糊的自然语言需求，并自主生成包括数据模型、应用架构、业务逻辑、API接口乃至交互界面的完整应用原型。开发者的角色将从“编码者”（Coder）转变为“编排者”（Orchestrator）和“审核者”（Reviewer）。
“微型团队”与“领域专家”：组织结构的重塑
Gartner“80%团队转型”的预测背后，是组织效能的革命。
● “前沿部署工程师”： 平台极高的生产力，使得少数精干的“前沿部署工程师”（Forward-Deployed Engineers）就能嵌入业务部门（如财务、市场），快速响应需求。
● 赋能“领域专家”： AI原生平台通过自然语言交互和可视化建模，极大地降低了技术门槛。这意味着最懂业务的“领域专家”（Domain Experts）——那些财务分析师、供应链经理——能够直接参与应用的构建、验证和迭代，AI则充当了他们与技术实现之间即时的、无摩擦的“翻译器”和“执行者”。
“原生护栏”：速度与安全的唯一平衡点
Gartner敏锐地指出了“AI原生”最大的挑战：当开发速度呈指数级提升时，安全与治理的风险也将同步爆炸。
如果AI一天能生成一万行代码，传统的、滞后的安全审计（如SAST/DAST扫描）将彻底失效。因此，“AI原生开发平台”必须“原生”内置（Built-in）强大的治理与安全“护栏”（Guardrails）。这些护栏必须在AI生成应用的每一刻都自动运行，实时确保其生成物严格遵守企业既定的数据规范、权限策略、合规标准和安全协议。
AI原生的基石—— “数据驱动”为AI原生提供高质量的数据基础
AI如何安全地“理解”和“自主构建、修改”复杂的企业应用？答案在于软件架构的根本变革。传统的“代码驱动”架构是AI原生无法跨越的巨大障碍，它将复杂的业务逻辑固化在数百万行晦涩难懂的代码中，形同“黑盒”，这种架构对AI而言是一场灾难：
● 理解困难： AI（如GenAI）受限于上下文窗口，无法通过“阅读”全部代码来理解复杂的系统架构和深层业务逻辑，无异于不可靠的“数字考古”。
● 修改危险： 将AI生成的新代码安全地“热插拔”到脆弱的遗留系统中极其危险，往往牵一发而动全身。
● 治理不能： 在代码层面难以实现实时的“原生护栏”建设，来治理和判断AI生成的代码是否“越权”。
数据驱动的开发模式是企业级AI原生平台的核心。它实现了从传统形式层向数据层抽象的关键跨越，将所有应用要素统一视作数据，构建了柔性的底层数据基础，有效克服了传统开发易产生数据孤岛的弊端，并使应用能自动适应业务变化。
面对数据熵增（孤岛、标准不一），数据驱动平台通过自动治理机制实现数据“产生即被治理，治理即可复用”，打造了软件直接“生长”在统一数据底座上的“数用一体”闭环，提升了全局效能。该模式通过数据资产管理、自动化数据治理和强大的大数据能力，解决了数据不规范、质量低等问题，为AI生成软件提供了高质量、结构化的数据“燃油”，奠定了坚实基础。
数睿数据，“数据驱动”与“AI原生”的深度融合
数睿数据smardaten是数据驱动的AI原生平台，其数据驱动的方式为将业务流程中的表单、工作流、权限等元素抽象为统一的数据对象和数据资产，实现"业务流程形式多变，数据资产统一管理"的范式，从而实现数用一体化闭环，也就是通过现有数据资产快速构建软件，通过持续沉淀的数据资产持续响应业务变化，实现数据从采集、存储、处理到分析、应用生命周期管理实现业务需求快速响应，让每个环节都能充分发挥数据的价值，让数据真正成为驱动企业发展的强大引擎。
数睿数据smardaten平台将 AI技术与数据驱动深度协同，共同助力软件开发向智能化演进（智能化软件工程），smardaten的AI能力为原生构建，将早期产品smardaten1.0（数据驱动的企业级无代码软件平台）的能力及模版库资源融合到AI能力中，确保AI生成的软件还可以通过拖拉拽和参数配置的方式进行精细化的快速修改。
“数据驱动”的架构是“AI原生”平台得以实现的技术前提。数睿数据从创立之初就坚持的“数据驱动”路线，使其在Gartner 2025年趋势发布之际，已经占据了架构上的绝对领先地位。
打造软件开发垂直领域的智能体工作室 Agent Studio
数睿数据smardaten作为 AI原生平台，其AI能力的发展，经历了超过1000多个项目以及较大规模应用软件交付及能力的沉淀，在AI大模型的训练及使用上，实现了由通用大模型向软件工程领域专业大模型的进化，顺利的让平台的AI能力达成从 Coplilot（助手）向Agent（智能体）的升级。
Agent Studio 是 smardaten 平台中的智能体开发核心模块。它以知识平台为底座，支持知识的提取加工、索引、标签化、检索与反馈，从而构建出高质量的数据认知能力。在此基础上，依托领域数据训练面向SWE、DATA、WORK等不同场景的专用大模型，并通过模型开发平台实现高效的模型训练与调试。
开发者可基于模型与知识体系，在Agent开发平台上便捷构建智能体，并实现多智能体协同任务。所有智能体在运行过程中均由Agent观测站全程监控，具备状态追踪、行为分析与运行回溯能力，保障智能应用的稳定性、可信性与可控性。
覆盖软件工程、数据治理、办公自动化一体式的AgentHub
数睿数据smardaten平台是一个集成系统，通过构建“内置AI”的应用Agent Studio可开发出系列AI智能体。目前官方提供的智能体覆盖SWE Agent、Data Agent、Work Agent三类，最终以数据为基础，AI智能体为支撑，帮助企业高效实现数智化转型，提升运营效率和创新能力。
1. 软件工程智能体SWE Agent
SWE Agent（Software Engineer Agent），将生成式AI贯穿整个软件开发生命周期（SDLC）——从需求调研、设计到开发、测试、部署和运营。它围绕软件开发的核心活动，涵盖原型设计、交互设计、功能布局、业务设计、流程编排和逻辑控制等关键功能。
SWE Agent的核心价值在于实现软件开发更快、更容易、更智能化。它支持用户通过直观的拖拽式操作、自然语言描述（如“给我创建一个包含用户注册和登录功能的页面”）或上传低保真原型图，快速生成和定制业务流程，形成一个闭环的、自进化的软件工程体系。
2. 数据智能体Data Agent
Data Agent（数据智能体）旨在实现数据的高效利用与智能治理，是企业数智化转型的基石。它不仅支持智能取数与智能问答，更具备主动治理和深层分析的能力。其核心功能包括现状描述、根因分析、趋势预测、行动建议，Data Agent通过这些能力，实现了从被动问数到主动赋能的转变，确保了数据的高可用性、高准确性与高价值。
3. 工作流智能体Work Agent
Work Agent（工作流智能体）专注于企业办公与业务场景的自动化，致力于将繁琐、重复的跨部门、跨系统工作流程转化为自驱动、高效率的自动化流程，实现办公自动化（OA）与业务流程管理（BPM）的深度融合。核心能力包括流程自动化（RPA/iBPMS）、跨系统集成与连接、任务调度与协同管理，构建了数智化转型的最后一公里。
AI驱动下开发者团队的重塑与升级
数睿数据smardaten平台通过“数据驱动”和AI协同，重塑了开发者团队，使其顺应“AI增强型团队”的趋势。该平台将底层复杂的代码编写、数据处理及治理等重复冗杂的工作自动化屏蔽，实现了开发者角色的解放与聚焦。开发者不再是“代码工匠”，而是能够将精力专注于复杂业务逻辑抽象、领域知识整合和终端用户体验提升的“前线工程师”。
借助平台高效的数据抽象和组件复用能力，开发者团队可以像搭积木一样快速响应需求，加速应用交付，实现效能飞跃。同时，平台通过无代码特性赋能全民开发，让业务专家也能直接参与软件构建，形成微平台团队。
smardaten平台的AI能力带来巨大的生产力提升，使得团队能够以更小、更敏捷的“微型团队”实现媲美大规模传统团队的产出，推动软件开发向工业化、公民化、智能化方向发展。
内置的企业级安全与合规机制
数睿数据smardaten平台通过将企业级安全、质量和合规的严苛要求内置于平台架构和开发流程中，确保在实现高速开发的同时不以牺牲软件质量和安全为代价。
平台在安全方面，提供了数据加密、权限控制、溯源跟踪等全面的数据安全和隐私保护机制，并支持私有化部署以满足合规性要求；同时在应用层面内置了Web安全防护、RBAC权限控制和操作日志审计，配合 AI 辅助代码检测，从源头消除了许多安全隐患。
在质量方面，平台秉承 DFX理念，在设计阶段即固化了对可靠性、可维护性等质量属性的保障，并通过覆盖全生命周期的标准化流程、自动化测试和严格的上线质量控制（如 Watchdog 监控、数据备份策略及 RTO/RPO 要求），实现了高效与高质量的统一，使得用户在快速配置应用时无需关注底层安全和质量保障。
smardatende平台的安全护栏从一开始就内置于开发流程中，从而保证高速开发不以牺牲质量或安全为代价，传统的安全工具完全无法跟上这种新速度。
未来新范式，数据驱动的企业级AI原生开发平台
Gartner 2026年战略趋势的发布，不是一个温和的建议，而是一个严峻的警告：软件产业的“手工作坊”时代即将结束，“智能化、工业化”的构建新范式已经到来。在这场史无前例的变革面前，企业面临着一个根本性的战略抉择：
● “旧补丁”路线： 坚守“代码驱动”的旧地基，试图通过“涂抹”一层AI辅助工具来修修补补。这在短期内看似有效，但治标不治本，最终将在AI原生的浪潮中被彻底淹没。
● “新基座”路线： 转向“数据驱动”的新架构，选择一个真正为AI原生时代而生的平台，彻底重构软件的生产方式。
数睿数据(smardaten)的前瞻性在于，我们从一开始就选择了“数据驱动”这条更难但更正确的道路，为“AI原生”时代的到来，提前打造了最坚实的“新基座”。smardaten的定位——“数据驱动的企业级AI原生开发平台”——不是Gartner趋势发布后的“应景之词”，而是我们核心架构的必然展现：
● “数据驱动” 是我们的架构，它让AI“看得懂”复杂的业务。
● “企业级” 是我们的承诺，它通过治理、安全和可扩展性，让应用“跑得稳”。
● “AI原生” 是我们的能力，它通过AI的全流程嵌入，让构建“飞得快”。
变革已经开始，未来正在被AI原生平台重构。对于那些寻求在AI时代重构其IT资产、释放业务潜能的企业而言，选择一个真正“AI原生”的平台，将是其决胜未来的关键一步。