俄罗斯联邦储蓄银行探索将中国实践融入AI-DisruptPDLC

2026年07月15日 13:04:00

在世界人工智能大会（WAIC）召开前夕，俄罗斯联邦储蓄银行Sber高级副总裁兼技术负责人基里尔·缅绍夫（Kirill Menshov）介绍了公司对整个AI原生产品开发周期的重构、俄罗斯联邦储蓄银行全新的运营模式，以及与中国合作伙伴开展经验交流的相关情况。

— 俄罗斯联邦储蓄银行将自身定位为一家AI原生企业。AI-Disrupt PDLC（人工智能重构产品开发生命周期）究竟是一份实践指南，还是一套方法论？这份白皮书能否应用于国际实践？

AI-Disrupt PDLC是一个旨在重构完整产品开发周期的方法论平台，覆盖从概念构思、规格制定到产品运营的全过程。我们的指南能够帮助企业更快地从试验阶段迈向规模化应用，建立企业标准，并明确团队、岗位、流程和工具应当如何演进。在AI-Disrupt PDLC框架下，工程师将逐渐转变为“上下文架构师”，负责管理智能体。

这是一套具有普适性的方法。它可以应用于更广泛的经济领域，但并不是简单复制IT行业的实践，而是将其作为调整和优化工作流程的基础。在这样的环境中，可管理性、质量和可观测性至关重要。因此，AI-Disrupt PDLC首先应被视为一个推动系统性转型的框架，而不是一套可以直接套用的“即插即用”模板。它可以应用于需要统筹大规模数据、协调复杂人机协作，以及涉及工程文档管理、项目规划、质量控制和供应链优化的项目。不过，AI-Disrupt PDLC需要分阶段引入企业：首先开展试点，其次推动方法标准化，最后再扩展至核心生产体系。

我们的白皮书汇集了全球经验以及俄罗斯联邦储蓄银行Sber在构建人工智能驱动型产品生命周期方面的实践。该方法论基于多项适用于不同应用场景的原则，包括双循环模型——“意图循环”由人类负责，“实施循环”由智能体负责；基于精确规格说明的开发模式；以及独立于特定模型或平台的运行时环境架构。这使企业能够在不依赖特定技术的情况下灵活调整相关方法，并结合包括俄罗斯联邦储蓄银行案例在内的最佳实践，将其快速推广至新的企业和国家。

我们愿意与中国同行分享这些经验，共同推动基于智能体的开发模式在欧洲和亚洲的发展。我们的合作并不是简单地输出工具，而是共同探索和完善最佳实践，包括交流案例、开展多智能体系统试验，以及制定有关规格说明和验证规则的工作标准。我们也愿意学习中国企业的最佳实践，并计划将这些经验融入AI-Disrupt PDLC未来的更新版本中。

— AI-Disrupt PDLC建立在哪些原则和实践之上？它将如何改变产品团队和IT团队的决策方式？

AI-Disrupt PDLC方法论旨在围绕人工智能构建产品和软件开发生命周期。它阐释了企业内部的流程、架构和岗位角色将如何变化，为什么企业最重要的资产不再是模型本身，而是模型所运行的环境，以及企业应如何在保持可管理性、安全性和可扩展性的同时，向AI原生开发模式转型。

人工智能体将负责具体执行、重复性操作、代码生成和验证，而人类则负责定义意图、赋予任务意义并保障质量。上下文工程、“策略即代码”（Policy as Code）方法，以及自主人工智能体深度参与的开发模式，都将逐步融入企业业务流程。借助AI-Disrupt PDLC，企业可以更快地推出产品、提升团队生产力，并使整个组织变得更加敏捷、安全，同时具备更强的扩展能力。

— 你们最近发布了AI-Disrupt PDLC的更新版本。此次更新的重点是什么？

此次AI-Disrupt PDLC更新进一步确立了智能体运行时环境相较于模型本身的优先地位。对最终结果影响最大的，实际上是智能体所处的运行环境。

我们进一步细化了“规格驱动开发”，并将其确立为核心方法论。其核心在于，由人类将业务需求转化为清晰、明确的规格说明，多智能体系统则负责确保这些规格足够详细且前后一致，随后自主完成从代码编写到部署上线的全过程，从而最大限度减少实现业务目标过程中的障碍。

我们还完善了双循环模型，并明确提出向由3至6人组成的小型精干团队转型。在“意图循环”中，人类负责调研、场景设计和结果验证；在“实施循环”中，智能体负责代码编写、测试和修正。如今，人类需要投入更多时间完善任务意图，使智能体无需反复澄清，并尽可能减少错误。产品负责人将更加专注于产品本身，开发人员则重点负责智能体的协调和验证，而通用职能与知识支持工作将由辅助团队承担。

— 未来AI原生专业人才需要具备哪些核心技能和能力？企业又应如何重构培训体系与职业发展路径？

新的现实需要新的能力。这些能力包括设计用于测试人工智能体的评估体系、为智能体拆分任务、创建机器可读的规格说明等。但其中最关键的，是任务设定能力。工程师必须能够清晰、准确地描述系统预期交付的结果。我们正在培训员工掌握这一能力，同时也在面向市场开发相关课程。

对于AI原生开发人员而言，最重要的能力将是把人工智能视为共同创作者：能够为模型设定任务、设计解决方案架构、针对具体场景调整模型，并在不牺牲质量的前提下验证结果。企业必须重构培训体系，使员工从入职第一天起就具备与人工智能协作的能力。

俄罗斯联邦储蓄银行Sber已与俄罗斯多所顶尖大学合作，推出了广泛的人工智能课程。我们也在继续完善AI原生专业人才的教育基础设施，通过建立合作伙伴关系，开发融合基础数学与人工智能技术的教育模式。这是我们对现代工程文化发展的贡献，也有助于培养新一代专业人才，使其具备创造突破性人工智能解决方案的能力。

中国是全球人工智能领域的领先者，而俄罗斯拥有深厚的数学和基础科学积累，这使人工智能可被用于解决高度复杂的问题。双方合作可以产生切实的实践成果，并推动人工智能技术进一步发展。俄罗斯与中国都将从相互合作中受益，从而增强各自的国际竞争力。