[ 概念介紹 ] ADLC 開發方式 — 透過 Agentic Development Lifecycle 開發模式，打造 Agent 服務系統

摘要

介紹 ADLC（代理開發生命週期）如何解決傳統軟體開發模式無法應對 AI Agent 隨機性的問題。文章詳述了從行為契約定義、語義工具化、模型裁判評測到基礎設施自動化等核心實踐，幫助開發者將不確定性納入工程規範。

This article introduces ADLC, a development framework for AI Agents that addresses the challenges of traditional software engineering in probabilistic environments.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• ADLC 將傳統 SDLC 擴展以適應 AI Agent 的動態與學習特性。
• 透過標準化行為契約與高品質 Docstrings 實現語義對齊。
• 利用 LLM 作為裁判與自動化追蹤建立可觀測的評測科學。

提到的工具與公司

• Google ADK
• Terraform
• OpenTelemetry
• ADEval
• Vector DB

適合誰看

正在規劃將 AI Agent 導入企業生產環境或進行大規模自動化部署的軟體工程師與架構師。

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講者

Simon Liu

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