报告核心观点

当前，智能体技术已具备端到端参与研发流程的能力，截至2026年5月，67.3%软件企业已将AI投入生产，31.2%完成智能体与核心流程内嵌部署，软件研发管控对象从确定性程序变为自主决策智能体，传统流程管控难以适配。驾驭工程为智能体构建运行环境、约束规则与反馈机制，承载统筹协同、规范治理、效率提升、安全保障四大职能，成为智能原生时代软件工程的核心管控框架。

2. 产业格局：全球竞逐转向底层，国内开源底座突破

随着全球驾驭工程应用层工具能力趋同，差异化空间收窄，竞争焦点转向底层框架。海外，Anthropic等率先完成工业级验证并形成商业产品矩阵，OpenAI于2026年8月开源Codex Harness，谷歌、微软等厂商同步推进，形成多家并行的竞争态势。国内，产品化与开源并进，华为AgentArts长程任务完成率80%，DeepSeek开源Harness框架24小时获约5.5万星，填补国内驾驭框架开源空白。

3. 技术体系：驾驭工程六大能力协同，能力逐级递进

报告提出连接、编排、循环、效能、安全、评估优化六大驾驭工程核心能力，分层协同贯通智能体与外部系统语义互通、长任务过程控制、自主循环迭代、安全审计、效能优化与评估迭代的技术全链路。在此基础上构建L1-L5能力成熟度模型，沿工具接入、运行底座、治理闭环、协同自治到规模生产逐级演进，为企业提供可评可验的建设路径。

4. 价值赋能：研发全流程可信可控，支撑多行业落地

驾驭工程将安全合规、架构标准、质量指标等要求原子化嵌入需求、编码、测试、运维等研发全流程契约，成为各阶段智能体不可逾越的执行边界，越界即阻断，契约与日志全程可追溯。同时以“通用能力底座+行业刚性校验”适配金融、政务、制造、医疗等不同场景差异化要求，如易鑫智能体持续执行16小时、自主交付率65%，蚂蚁阿福与医生一致率超90%，多行业规模化落地成效初显。

5. 趋势演进：AI治理由外及内，成为产业竞争焦点

展望未来，驾驭工程将历经标准形成、平台化、基础设施化三阶段，迈向智能软件底层基础设施。随着其规模化推进，单点技术创新红利消退，产业竞争转而聚焦AI治理。组织上，团队的作业方式与角色分工被重构，AI承接代码生成、测试编写、基础运维等标准化工作，工程师转向需求设计、风险研判与场景创新。流程上，安全合规以架构约束层嵌入研发全流程，从外部要求转为原生属性，治理从周期性审查转为常态化运行。技术上，跨平台互操作标准逐步统一，规模化落地由试点走向标配。