来源：信通院（文末附下载方式）

随着大模型与智能体技术普及，软件工程由人为主导走向人机协同，产业面临智能原型难以规模化落地、风险管控缺失等现实问题，驾驭工程应运而生。驾驭工程区别于提示工程、上下文工程，不再局限于优化模型输入，而是为智能体搭建完整运行环境、约束规则与反馈闭环，实现从开发时编排转向运行时约束自治；它并非传统开发工具的简单迭代，而是智能原生软件工程的核心管控框架与生态底座，承担统筹协同、规范治理、效率提升、安全保障四大职能。

当前驾驭工程呈现国外引领、国内跟进的发展格局，同时遭遇系统接口碎片化、全链路管控闭环缺失、行业统一标准缺位等产业阻碍。报告提出机器可读性优先等六项设计原则，构建连接、编排、循环、效能、安全治理、评估优化六大核心技术能力；设计 L1‑L5 五级能力成熟度模型，实现从工具接入到组织级规模生产的阶梯式建设，同时归纳认知定位、架构建设、过程控制、安全合规四类典型实施误区，指导企业规避建设偏差。

驾驭工程重塑需求、编码、测试、运维的软件研发全生命周期，实现质量安全治理前置，能够根据业务风险差异化适配各类场景，既可以轻量化赋能通用数字化场景，也可采用 “通用底座 + 行业刚性校验” 模式，满足金融、工业、政务、医疗等高监管垂直行业的可信可控要求。面向未来，驾驭工程将分阶段从上层工程组件演进为 AI 底层基础设施，行业需要建立人机协同的新型开发者能力体系，推进产学研用协同，完善统一技术标准与长效行业治理机制，破解智能原生软件规模化落地的工程难题。

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