在本系列的开篇中，我们提出了一个基本判断：AI 对软件项目的影响，正在从个人效率工具扩展到项目运行方式。项目经理面对的管理对象，也开始从人员、任务和资源，延伸到模型、AI 工具、Agent、知识库、自动化流程以及由它们生成的各种成果。进入第一部分“趋势与基础概念”，首先需要进一步回答一个问题：AI 究竟改变了软件项目的哪些地方？提到 AI 与软件研发，很多人首先想到的仍然是代码补全、代码生成和 V

过去几年，AI 给软件研发带来的变化，最先体现在代码生成上。从代码补全、文档生成和数据分析，到需求整理、方案设计、测试用例生成、缺陷定位，再到能够自主拆解任务、调用工具并持续执行的 AI Agent，AI 正在进入软件项目的各个环节。它带来的影响，也开始从“提升个人效率”转向“改变团队协作和项目运行方式”。当项目团队中出现 AI 编程助手、需求 Agent、测试 Agent、文档 Agent，甚至

​ 在上一篇《开发 Agent 前需要掌握哪些大模型基础》中，我们介绍了 Token、上下文窗口、消息角色、Structured Output、Function Calling、Embedding 与 Rerank 等基础能力。这些能力解决了“大模型如何接入应用”的问题，但当应用从一次问答升级为需要多轮推理、检索资料和调用工具的 Agent 时，开发者很快会遇到另一个问题：模型能力并不差，Prom