AI代理人徹底改變的應用程式開發流程

說到「系統開發」，過去的做法是撰寫大型的需求定義文件，依工序分配負責人，經過多次審查，耗時數月甚至數年才能完成。
這種做法並未完全消失，但應用程式開發的實務已經迅速轉向以AI代理人為前提的模式。

AI代理人不只是補全所指示程式碼的工具。
它能閱讀整個儲存庫、規劃工作、編輯多個檔案、執行測試，並依結果進行修正，最後整理出可供審查的變更。
這一連串作業已能作為一個連續的流程運作。

這並非未來的故事。由AI代理人實際推動部分開發工序，已經成為現場的可行選項。

AI代理人從「輔助」轉變為推動開發工序的角色

「需求定義 → 設計 → 實作 → 測試」這些工序本身並未消失。改變的是，不再是依序各走一次的做法。

只要傳達目的與驗收條件，AI代理人便會擬定實作方案，撰寫程式碼與測試。若執行結果有不協調之處，人員可重新檢視需求或UI，代理人再次進行實作與驗證。在短週期內反覆進行需求、設計、實作與驗證的開發方式，已成為現實。

即使人不再逐行撰寫程式碼，開發本身也並未因此變得不需要。
人的職責在於決定交由AI代理人處理的範圍、明確定義目的、限制條件與驗收標準，並判斷結果是否妥當。

從「會議後才製作」轉向「當場製作並驗證」

一邊聽取客戶的需求，一邊生成 UI，並配合既有的設計系統，同時研議與 API 的串接方式。根據回饋，當場調整畫面與行為。過去僅限於原型階段的工作，如今已能以接近實際上線的精確度推進。

然而，畫面能夠運作，與能在正式環境中安全使用，是兩回事。

必須涵蓋資料設計、權限管理、例外處理、效能、監控、營運與維護，才能成為可供業務使用的應用程式。
AI 代理讓「做出來」的速度大幅提升，但要做到「能夠安心長期使用」，設計與判斷至今依然不可或缺。

以 AI 代理與小型團隊推動更多工作

AI 代理能連續推進實作、測試、文件撰寫與調查，因此即使是少人數的團隊，可處理的範圍也大幅擴大。

因此，設計師、前端工程師、後端工程師與測試人員之間的界線，比以往更加接近。角色並非因此消失，而是朝向減少跨職種的交接，由同一個團隊從判斷到改善一貫負責的方向轉變。

比起由大量人力串接各個流程，更多情況是共享脈絡的小型團隊快速嘗試，再由專家在關鍵點進行確認。這樣的開發體制，已成為務實的選擇。

正因為能快速開發，資安更加重要

AI 代理不只會提出程式碼建議，還能修改檔案、呼叫外部工具，並執行測試與建置。正因為能採取行動的範圍擴大，錯誤的實作或危險的變更，也可能被更快速地推進。

除了傳統漏洞之外，使用 AI 代理進行開發還有一些新的風險需要留意，例如：不存在或過時的相依套件建議、身分驗證與授權的疏漏、機密資訊外洩、權限過大、提示詞注入（prompt injection），以及 CI/CD 設定被非預期地變更。

因此，對於由 AI 代理生成或修改的程式碼，同樣需要與人工撰寫的程式碼相同、甚至更明確的品質關卡。

• 將授予 AI 代理的權限與可存取的連線範圍限制在必要的最小程度
• 在與正式環境機密資訊隔離的環境中執行
• 以機器方式檢查相依套件、漏洞與授權條款
• 由人工確認身分驗證與授權、輸入值驗證，以及個人資料的處理方式
• 不會僅因測試通過就判定為安全
• 記錄是誰審查並核准了變更

不能因為是 AI 代理所產生就認定安全，也不能因為是 AI 代理所產生就認定危險。 重要的是明確指定最終負責的人，並在包含權限、執行環境、檢查與核准的安全開發流程中使用 AI 代理。

無障礙（accessibility）無法僅靠 AI 代理完成

在無障礙（Accessibility）領域，AI 代理同樣能發揮作用。

從 HTML 結構解析、偵測缺少的標籤、建立替代文字的候選內容、確認對比度、產生測試項目，到實作修正方案，可自動化的範圍正在擴大。這也有助於在設計與實作的早期階段發現問題，降低修正成本。

另一方面，無障礙的許多項目無法完全靠自動判定。即使是 W3C 的評估方法，也強調在善用評估工具的同時，由具備專業知識的人員進行確認，並在必要時納入實際使用者的參與。

例如以下這些項目，目前仍需要透過肉眼檢視與實際操作來確認。

• 僅用鍵盤是否能順暢操作而不迷失
• 焦點的移動順序與顯示是否自然
• 螢幕閱讀器是否能正確傳達狀態變化與錯誤訊息
• 放大或重新排版（Reflow）時，資訊與功能是否仍不遺失
• 標題、連結文字與替代文字是否符合上下文
• 實際使用者是否能完成預期的操作

簡而言之，由 AI 代理進行的自動檢測與修正，搭配由人員進行的目視檢查、操作與輔助技術驗證，兩者缺一不可。隨著時代演進，將無障礙性融入需求、設計、實作與測試的各個階段，比以往任何時候都更為重要，而非僅作為最後的檢查項目。

所需要的，是能夠提供脈絡與限制條件的技術人員

未來受到評價的，不只是能快速撰寫程式碼的人，或是擅長撰寫提示詞的人。

能夠釐清「為何要做」「由誰使用」「以什麼標準定義完成」「哪些風險無法接受」，向 AI 代理提供正確的脈絡與限制條件，設計權限與品質關卡，並驗證結果的人。

技術人員的工作，正逐漸從獨自承擔所有任務，轉變為適當結合 AI 代理與專家，並引導品質的提升。然而，對於正確性、安全性與易用性負最終責任的，至今仍是人。

以 Liberogic 的身分

我們 Liberogic 並不以導入 AI 本身作為主要目的。

我們將在現代前端開發、複雜的 API 整合、UI/UX 設計與無障礙服務中累積的經驗，轉化為提供給 AI 代理的脈絡與限制條件，藉此加快驗證與改善的速度。

快速成形。實際操作以確認成效。並且涵蓋資安、無障礙性與維運性，將成果打磨至可以安心使用的狀態。

與其在速度與品質之間二選一，不如將心力投入於更深入的確認與更好的使用體驗。 這正是我們對未來開發的看法。

最後

應用程式開發已經改變了。

從「由人獨自承擔所有作業」的流程，

轉變為「由人設定目標與限制，AI 代理執行，再由人確認並承擔責任」的流程。

接下來關鍵不在於是否使用 AI 代理，而是
要交付到什麼程度、授予哪些權限、哪些判斷由人來做，以及如何讓品質達到值得信賴的水準。