从代码编写到需求编译：智能体软件工程的范式演进、技术框架与教学实践
摘要
大语言模型驱动的代码生成技术正在重构传统软件工程的生产模式，软件开发重心逐步从手工代码编写迁移至需求定义、约束建模与质量验证环节。上海交通大学林云副教授提出 需求编译（Requirement Compilation） 理念，以 ARC（Agentic Requirement Compilation）智能体需求编译框架为核心，探索把大规模多模态业务需求文档直接转化为可运行软件系统的技术路径，同时开展面向智能体软件工程的课程教学改革，推动开发者从“代码工人”向“智能体架构师”转型。本文基于该前沿报告，梳理智能体软件工程范式变革背景、ARC框架技术原理、现存技术痛点、教学实践方案，同时分析产业落地瓶颈与未来研究方向，为Agent软件工程领域提供研究参考。
关键词：智能体软件工程；需求编译；ARC框架；大语言模型；测试驱动开发；DSL领域特定语言
一、引言
传统软件工程流程以人工编码为核心，需求、设计、编码、测试环节由人主导完成。生成式大模型出现后，单轮提示词生成小程序代码已经较为成熟，但面对包含数十至数百业务场景的大规模真实业务需求时，通用大模型普遍存在需求理解不全、逻辑幻觉、边界场景遗漏、架构混乱、需求‑代码不可追溯等问题，很难直接产出完整可维护的软件系统，形成AI编程的“复杂性高墙”。
现有Agent编程大多聚焦于代码补全、小脚本生成，缺少一套完整的、工程化的端到端链路：即从非结构化