软通动力：ASDM三大核心能力 解锁软件工程AI全流程赋能

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（来源：泡财经）

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.SZ） 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。

软通动力表示， 这套系统的成功落地，依托于 公司 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。