來源：InfoWorld — Why AI-first development matters — and how to get there，作者 Bob Violino。
對越來越多的組織來說，AI 不只是軟體開發流程中的關鍵元件，更已成為整個開發的核心。這些企業已經轉向「AI-first（AI 優先）開發」策略：把 AI 整合進軟體開發生命週期的所有階段，而不是把它當成過程中隨選用來的一項功能。
對多數情況而言，這代表走向 agentic workflow（代理式工作流程），開發者轉型為負責監督 AI agent 的架構師。但從更廣義的角度看，AI-first 開發是一場開發者探索與理解程式碼方式的轉型，重點在於以 AI 為核心來設計與產出越來越多的應用程式。
為什麼 AI-first 開發很重要？
對越來越多的軟體開發團隊與組織而言，AI-first 已經從「選配」變成「必要」。
Palo Alto Networks 資深軟體工程經理 Mona Rajhans 說：「AI-first 開發之所以重要，是因為不走這條路的替代方案越來越難以為繼。」她帶領一支 14 人的 AI 工程團隊。簡單說，用 AI 建應用程式的開發團隊，可以在更短時間內完成多得多的成果。
同樣重要的是，必須以 AI 元件與 agentic user 為前提來設計應用程式。Rajhans 說：「把 AI 事後硬加進現有架構，就像在沒有承重牆的房子上加蓋二樓。暫時撐得住，但一旦垮掉就垮得很慘。」
AI-first 開發的優勢之一，是團隊完成專案、把產品推進開發的速度。這也包括比以往更早發現並處理問題。
Black Duck Software 資深總監 Collin Hogue-Spears 說：「過去要在 backlog 裡躺好幾季的工作，例如平台遷移、更新老舊函式庫，現在幾天就能清完。缺陷在設計階段就浮現，而不是拖到生產環境——在設計階段抓到，代價只是一次 code review，而不是一次事故。」
當你從專案一開始就套用 AI，Human Voice Media（顧問與諮詢公司）執行長 Bob Hutchins 說：「你往往幾小時內就能發現概念上的問題，而不是等上幾週。」他開發過完整的生產用應用程式，第一個可運作 prototype 在傳統團隊的 kickoff 會議之前就完成了。
AI-first 開發也有助於控制不必要的成本。Hutchins 說：「把 AI 事後加進既有架構通常又貴又難。從第一天就把 AI 納入設計的專案，會產生更乾淨的資料流、更清楚的權限設計，以及能理解 agent 如何與系統互動的使用者介面。」
在既有應用程式上加一個 chatbot，得到的就只是一個 chatbot。Hutchins 說：「為 AI 而設計，則能產出一種全新的產品。」
或許最重要的是，採用 AI-first 會促使團隊改善文件，並讓整體思考過程更清晰。Hutchins 說：「AI 無法讀心，所以照這條路線走的團隊，自然會把規格文件寫得更扎實——規格本身就是 agent 實際的指令集。」
如何成功實踐 AI-first 開發
並非所有團隊都已準備好迎接這個典範轉移。許多團隊基於各種原因難以採用 AI-first：也許是他們底層的工程系統，動輒依賴沒寫進文件的知識、隱性規則或人工把關；或者他們缺乏正確的品質保證、安全與測試流程及技能。
AI 需要精確的 context 才能正確運作。依賴無文件的舊程式碼庫、晦澀架構的團隊，可能會發現 AI 產生不正確的資訊，最終需要人類投入大量返工。
遵循幾個好的做法，團隊就能為 AI-first 環境做好準備，並在這個新典範中脫穎而出。
1. 新增技能與角色
最重要的一步，是加入符合 AI-first 策略的新技能與角色，即使這代表某些不舒服的改變。沒有所需技能，AI-first 的其他一切都很難做好。
Hogue-Spears 說：「稀缺的能力不再是把程式碼寫出來，而是快速讀懂它、精準評估它。最強的開發者會以架構師的身分工作：他們界定問題、指揮 agent、驗證結果。這就是工程師如何安全地監督多個 agent 的工作。」
CleanSmartLabs（資料清理服務商）創辦人 William Flaiz 說，組織需要把人力集中在資深架構角色上，並裁撤或重新設計入門級 junior 開發角色。
Flaiz 說：「像 Claude Code 這類工具能又快又好地寫出程式碼，寫程式不再是瓶頸。要建什麼、怎麼架構、哪裡會壞，靠的是資深架構師的判斷與經驗。跳過這個，你出貨很快，但負載一多就會垮掉。」
2. 用培訓計畫減輕轉型陣痛
AI-first 對許多組織來說相當新，許多開發者與主管需要學習在這個新世界裡當架構師代表什麼。
Rajhans 說，架構師這個角色「正在以多數組織還沒跟上來的方式改變。這份工作愈來愈不在於寫程式，而在於設計邊界：agent 在哪些地方行動、人類在哪裡做決定、agent 犯錯時會發生什麼。最後那個問題，是大多數團隊拖到太晚才處理的。」
Flaiz 說，團隊也需要把開發者角色轉型為 agentic 開發的 orchestrator（編排者)，而且很多情況需要培訓。
「他們要具備足夠的產品脈絡與對使用者的理解，知道 agent 在哪裡交接、哪裡衝突、衝突時哪個 agent 勝出。」Flaiz 說。「這不是傳統意義上的程式設計師角色，而是個新角色，對 junior 與入門開發者來說是不錯的轉型方向。」
Flaiz 也建議把使用者體驗（UX）專業整合進開發流程，而且「不只是當起點，也不只是最後一道 gate check」。他說：「AI 能寫需求、規格，協助架構，但它不懂你的使用者。它不知道真實使用者使用軟體時的習慣。那來自觀察 UX 測試、分析行為、而且是身為人的判斷。」
3. 轉向 agentic workflow
AI-first 開發的關鍵部分，是轉向 agentic workflow：自主 agent 運用推理、規劃與外部工具來達成複雜目標。在這種情境下，開發者以架構師身分監督 AI agent 解決問題、建構應用程式。
Hutchins 說：「根本的轉變是從『打字』——寫程式——轉為『指定你想要什麼』。在 agentic workflow 中如魚得水的人，是能清楚定義系統、想透各種邊緣情境、並客觀評估他人成果的人。」
Hutchins 說，手動敲程式碼看似重要，但 agentic workflow 所需的技能，代表的是真正的架構與編輯判斷。因此，資深工程師的價值是上升而不是下降。
Interzoid（顧問與資料強化服務商）創辦人暨執行長 Bob Brauer 說，在新的 workflow 下，「開發者花在手寫每一行程式碼上的時間會變少，更多時間用在定義目標、考量產品限制、反覆推敲架構、設計直覺的使用者介面、設想資料流、計算預期成果」。他說：「然後由 AI 工具與 agent 協助產生程式碼、測試計畫、文件、部署腳本，並監控持續的維護需求。」
4. 建立新的測試與審查流程
另一個好做法，是在建 agent pipeline 之前先建立新的審查流程。Hutchins 說：「AI 會毫不猶豫地產出『看似合理』的垃圾。目前因生成品質低劣而受害的組織，正是那些生成能力成長得比驗證產出能力還快的。我們已經看到顧問把假引用收到的客戶錢退回去。這是流程失敗，不是技術失敗。」
審查必須是持續性的。Hutchins 說：「要為人類檢查點而設計。對每個 workflow，問題都應該是：『送出之前，哪裡需要一個有判斷力的人來檢查？』如果你連目前 workflow 的這個問題都答不出來，那你根本不是在做 AI-first 開發——你只是在允許不受監督的授權代理。」
至於測試，Rajhans 說：「開發者必須習慣非決定性（non-determinism）。AI-first 系統不會每次都表現得一樣。測試、可觀測性、錯誤處理，全都必須圍繞這個現實從零重新設計。把 AI 輸出當成一般 function return 的團隊，很快就會被燙到。」
5. 從小處著手、謹慎前進
儘管許多企業主管急著積極擁抱 AI，對短期與長期目標來說，謹慎一點的做法可能更好。
Hutchins 說：「從小處開始，追蹤一切。讓開發者使用核可的工具與明確的準則，然後判斷在哪些地方、什麼時候 AI 減少了開發者的時間，哪些時候反而製造了額外返工。」
Brauer 說，隨著競爭加劇、軟體團隊承受更快交付更成熟、更好用應用程式的壓力，AI-first 開發會變得越來越關鍵。
Brauer 說：「從需求收集、架構與設計、編寫程式碼、測試、部署到持續維護，全程運用 AI，開發團隊能顯著拉高效能，創造更大的組織價值。擁抱 AI-first 開發的組織，會更有能力更快交付更高品質的軟體，並取得有意義的競爭優勢。」