chen_aotian的博客

本文探讨了云原生与AI技术融合构建平台工程的关键价值与实践路径。文章指出，云原生平台通过能力服务化解决重复开发问题，AI技术则赋予平台智能决策能力，实现从"效率提升"到"智能驱动"的跨越。核心建设思路包括：分层构建IT能力服务、可视化业务编排、全流程AI赋能等。针对不同角色提供定制化工具，如架构师的可视化设计、程序员的AI辅助编码、运维的智能监控等。文章建议企业采取试点验证、开放适配AI、全员参与的渐进式建设策略，强调安全优先原则。最后指出平台工程+AI已成为行业必然

摘要：AI正进入Agent智能体时代，能执行复杂任务但面临基础设施瓶颈。传统Web基建存在执行时长限制、安全隔离不足等问题。新型Agent-Native基础设施通过极速运行时、用户级安全隔离、智能弹性伸缩和全生命周期管理等四大核心能力，实现毫秒启动、长时运行、数据隔离和高效开发。典型应用场景显示，该方案可提升任务效率300%、降低成本65%，并满足政务金融等高安全需求。随着AI Agent成为新交互入口，适配信创要求的云原生平台将成为企业智能化转型的关键基础设施。

Gartner发布2026年十大战略技术趋势，核心主题是AI从辅助工具转变为业务系统的"原生参与者"。趋势包括AI原生开发平台、智能体驱动应用、AI治理机制等，覆盖开发、客户体验、可持续技术等领域。Gartner强调人机协作是未来关键，建议企业建立AI治理框架，培养员工AI协作能力，并优先投资提升人机协同效率的技术。分析师指出，成功企业将是那些最善于融合AI与人类智慧的组织。

架构师必须懂的三种架构治理方案！

企业数字化架构治理，这个命题谈了很多年，业内也有一些企业谈了一些方法论和产品，但实际上基本没有什么落地？原因是什么？

本文将主要分享我和团队近期服务过的部分大型企业级云原生平台工程项目案例，希望能为大家将平台工程理念转化为可落地的解决方案提供参考。

AIOps故障诊断怎么做？基于3个典型场景实践展示。

本文提出了 “农村包围城市” 式的 AI 赋能软件工程落地路径，三步走，构建企业软件工程+AI体系。

本来可能 5 分钟用 10 行代码就能写好，却贪图了 Claude 一分钟生成的快感，结果浪费了半小时。

AI 编码当然“爽歪歪”，但“隐忧”也并存。本文详解了AI 编码当前存在的几大隐患，并提供了应对思路……

当前流行的AI生成代码和氛围编程存在局限性，AI应作为软件工程的辅助工具而非主导力量。构建统一基础研发平台是AI赋能研发的正确方向……

摘要：文章驳斥了"AI将取代程序员"和"氛围编程"的观点，指出AI在软件工程领域的局限性。作者提出两条核心逻辑：1)软件开发的复杂性导致多环节累积错误率极高；2)AI的概率本质无法保证100%准确率。强调软件工程应作为基础，AI作为赋能工具，而非全流程替代。文章认为系统可维护性比创建更重要，单纯的代码生成无法应对后续修改需求。最后提出AI在软件领域落地的关键是如何打通上下游数据，而非算力或算法。