AI 时代，软件架构师的角色该如何重新定位

引言

人工智能（AI）所带来的变革蕴含着巨大的潜力，同时也提出了一个深刻的问题：当架构思维本身可以被自动化时，作为一名架构师究竟意味着什么？

自技术诞生以来，架构师这一角色一直是一种以人类经验为核心的实践。在任何组织中，架构师都扮演着重要角色，需要同时具备对业务和技术的深刻理解。

正是基于这种双重理解，新的系统得以被创造出来。架构师在复杂性、可靠性、安全性与目标之间不断权衡。架构思维始终承担着一项关键职责：凭借对领域与上下文的深入理解，弥合业务与技术之间的差距。

然而，随着 AI 的出现，这种思维方式正在发生转变。AI 不再只是整体架构中的一个组件，也不再只是生态系统中的预测模型、分类器或摘要工具。

AI 正逐渐成为一个参与者，一个业务中的协作者。架构师开始与能够模拟取舍、生成代码、识别风险、提出解决方案，并能够毫不犹豫地将结果推向生产环境的机器共处同一空间。

随着 AI 系统逐渐具备能动性，架构师必须决定：在什么情况下保留控制权，何时进行监督，以及何时选择将任务委派出去。

架构的未来，并不取决于最终由人类还是 AI 来做决策，而在于二者如何协同工作。“在回路中（In）”“在回路之上（On）”与“脱离回路（Out）”这三种状态，描述了在整个设计生命周期中，人类架构师与智能助手之间不断演化的关系。

因此，我们该如何重新审视架构师的角色？本文正是围绕这一问题展开更深入的讨论。

三个回路：In、On 与 Out

在正在形成的 AI 增强型生态系统中，可以将架构师的参与方式划分为三种模式：回路中的架构师（Architect in the Loop）、回路之上的架构师（Architect on the Loop），以及脱离回路的架构师（Architect out of the Loop）。这三种模式分别体现了架构师与智能系统之间在参与程度、监督方式与信任水平上的不同关系。

回路中的架构师 (AITL)

什么是“在回路中”？在 AITL 模型下，架构师与 AI 系统并肩工作。AI 提供方案、生成设计或分析不同取舍，而最终决策仍由人类完成。

每一个输出结果都会由理解技术背景和组织环境的架构师进行审查、理解和批准。在这一模式中，架构师位于 AI 交互的核心位置：AI 执行大部分任务，并在需要时回到架构师这里请求许可、指导或建议（当然，并非每个场景都需要）。

在这个回路中，系统的能动性仍然掌握在人类手中，但架构师的能力得到了增强。对于大多数希望以负责任方式引入 AI 的组织而言，这种模式在效率与责任之间取得了较好的平衡。

回路之上的架构师（AOTL）

那么，“在回路之上”意味着什么？随着 AI 能力的成熟，部分架构决策可以被安全地委托给系统。在 AOTL 模型中，AI 会在预先设定的边界内自主运行，而架构师负责监督、审查，并在必要时进行干预。

在这种模式下，架构师被深度嵌入到开发流程中，利用 AI 来增强自身能力。可以将其理解为一种“仿生架构师”：AI 与人类架构思维之间形成自然的协同关系。

在 AOTL 中，架构师使用 AI 来探索问题空间，进行发散与收敛思考，在大量不同想法之间快速切换，并迅速测试不同方案。与“在回路中”的主要区别在于：在回路之上，所有行动仍由架构师触发和管理，使其始终处于活动与思考的中心。

此时，治理的重心从“做出具体决策”转向“设计决策产生的方式”。架构师逐渐成为系统的治理者，确保 AI 的运行符合伦理、安全要求以及组织原则。在 AOTL 模型中，架构师扮演的是托管者的角色，负责界定智能行动的边界。

脱离回路的架构师（AOOTL）

那么，“脱离回路”意味着什么？在 AOOTL 模型中，传统意义上的架构师不再以原有方式参与工作。领域理解、上下文构建以及设计思考等工作完全由 AI 完成，其输出结果被管理者、开发者等直接使用，以在合适的时间构建合适的系统。

在这种模式下，架构师的角色转向元设计，即设计系统“如何进行自我设计”。架构师负责定义自适应规则、反馈机制，以及触发人工介入的阈值。

此时，关键不再是控制，而是约束，即确保即便人类不在回路中，系统仍然与人类意图保持一致。

这种模式带来了最高的效率，同时也伴随着最大的伦理和运营风险。架构师必须确保每一个自主决策都具备可解释性、可审计性、安全回滚机制以及明确的责任归属。在 AOOTL 模型中，架构师被视为系统的守护者：在信任系统智能的同时，对其结果承担责任。

如何选择合适的回路？

由于当前 AI 系统本质上仍具有概率性，任何组织都不应在所有场景中完全移除人类。

许多核心业务领域要求决策具有确定性，例如财务规划、供应链运营、人力规划或制造流程。而预测、需求规划、风险分析和行为建模等则属于概率性问题。在进行供应链规划时，无法接受每天得出不同结果。

此外，试图将人类完全移出回路，也低估了人类在面对前所未有的问题时所具备的创造力与独特价值。

因此，目标并不是彻底选择某一种模式，而是根据不同的使用场景，在合适的位置动态地编排和使用这些回路。

AI 时代的架构艺术，在于清楚地知道每一个回路从哪里开始、到哪里结束，并构建能够明确且可调节这些边界的系统。当被审慎地应用时，“三回路”模型保留了架构师的本质角色不再是系统的控制者，而是智能的设计者，无论是人类智能还是人工智能。

AI 如何扩展架构师的能力边界

人工智能正从编码辅助工具，演进为架构设计中的决策协处理器。过去，架构师主要依赖静态图表和电子表格进行工作；如今，他们可以借助模型实时搜索、模拟并评估不同的设计方案。其结果并非为了自动化而自动化，而是分析能力的延展。架构师的直觉在计算规模的加持下被放大。

在早期设计阶段，生成式模型可以帮助架构师以远超人类研究周期的速度吸收并整合知识。例如，在面对常见挑战时，如将遗留系统集成到零信任网络中，AI 可以快速总结文档、对比集成规范，并标记通常只会在后期评审阶段才暴露的安全漏洞。借助这些洞察，架构师能够迅速原型化网络拓扑，评估本地部署与云方案之间的权衡，甚至可以直接向模型发问，以理解 AWS、Azure 或 GCP 在延迟、弹性或合规保障方面的差异。

近年来的一些框架，如 Smart HPA（2024）和 AHPA——Adaptive Horizontal Pod Autoscaling（Alibaba Cloud，2023），将机器学习应用于微服务环境中，以平衡资源效率与系统可靠性。在部署之前，架构师可以借助 CloudSim Plus 等仿真框架，对扩缩容策略进行原型设计与验证，这些框架能够对分布式系统中的工作负载模式、延迟以及成本动态进行建模。在生产环境中，AWS Compute Optimizer 和 Azure Advisor 等云原生优化工具，则将类似的推理能力扩展到实时系统之中。

在这一过程中，创造性的工作重心从“绘制方框图”转向“定义策略和目标函数”：当遥测数据、扩缩容逻辑与设计意图通过持续反馈机制相互连接时，架构本身就具备了自适应能力。Netflix 的 Dynamic Optimization for HDR Streaming 以及 Uber 的 Michelangelo Platform 等真实系统表明，AI 智能体可以在人类定义的防护边界内调优工作负载，使架构师得以编排约束条件，而非逐项配置，同时确保系统的自主性保持透明、可解释且值得信任。

知识图谱推理为架构实践增加了结构化维度。Atlassian Compass 和 Spotify Backstage 等平台已经能够对服务依赖关系进行建模。当这些信息被导出为图嵌入，并通过 Neo4j GraphRAG 或 Amazon Neptune ML 等引擎进行查询时，原本未文档化的“部落知识”便转化为可搜索、具备上下文理解能力的智能信息。过去，架构师可能需要向资深工程师询问：“哪个上游依赖可能通过间接的 API 流暴露 PII？”而现在，这个问题可以直接交给模型来回答。AI 负责发现相关性，而因果关系仍由人类来判断和补充。

大语言模型如今已经能够通过解析基础设施即代码（IaC）和 CI/CD 流水线，重新生成“按实际构建情况（as-built）”的架构图。Ardoq、LeanIX AI Assistant 以及 AWS Well-Architected Analyzer 等工具，实现了 BOC Group（2025）所称的“自适应文档”，一种持续协调设计与部署状态的动态文档形式。

然而，模型推断的是结构，而非意图。最佳实践是采用双通道文档体系：一层是机器生成的系统状态，另一层是由人类撰写的设计动机与决策理由。Bucaioni 等人（2025）的研究表明，对架构决策记录进行挖掘，可以预测哪些设计模式更可能与更高的可靠性或性能相关，从而帮助组织逐步构建自学习的设计智能。

新一代协同设计环境包括 ArchAI、Codeium Architect 以及 Claude Architect（Anthropic Labs，2025）在内的新一代协同设计环境，将大语言模型、图推理和约束求解器整合到统一的工作空间中。架构师可以用自然语言描述目标，并获得经过验证的架构蓝图、基础设施即代码片段以及风险注释。

Esposito 等人（2025）记录的早期试点表明，在提示语与企业标准保持一致的前提下，设计迭代速度可提升 40% 至 60%。在这一模式中，AI 负责模式综合，而架构师则专注于将业务意图转化为可执行的设计，并确保每一项权衡都与组织目标保持一致。

AI 并非取代架构师，而是扩展其能力。它放大了人类的创造力与前瞻性，同时也对伦理、沟通与透明性提出了更高要求。正如 Publicis Sapient（2025）所指出的，那些能够将统计探索与伦理判断相结合的人，不会被排除在回路之外，他们将设计回路本身。真正掌握这种协作关系的架构师，将定义下一代数字设计的形态：自适应、以证据为驱动，并在目标上高度以人为本。

如需更广泛的背景，可参阅 Forrester 的《The Future of the Enterprise Architect’s Job》（2025），该报告指出 AI 正推动架构师从文档编写者转变为决策工程师；以及 O’Reilly Radar（2024）的《Software Architecture in an AI World》，其中强调“人类在回路中”的推理能力是 AI 增强设计的核心技能。

挑战与风险

能力边界的每一次扩展，都会同步扩大暴露面。人工智能为软件架构师的工作带来了巨大的杠杆效应（例如自动化设计探索、验证与文档生成），但也引入了新的脆弱性。要负责任地使用 AI，架构师不仅需要正视技术和伦理风险，还必须面对更深层的人类风险，例如判断力的退化、隐性知识的流失以及责任的扩散。

过度依赖与技能退化

最隐蔽的风险，是能力的衰退。当 AI 工具开始提出架构方案、模拟结果并生成文档时，架构师可能会逐渐失去通过手工推演设计问题所积累的专业技艺。自动化悖论早已有充分论证：系统越是自动化，人类在手动操作上的技能就越容易退化，而一旦自动化失效，恰恰又最需要这些技能。保留这些能力是一项艰巨但必不可少的工作，因为 AI 的作用应是增强技能，而不是取而代之。

如果架构师在设计或文档编写中始终依赖 AI，那么在被要求在白板上推演方案，或在没有模型辅助的情况下解释某个决策时，往往会感到吃力。这种直觉能力的流失，会削弱架构的韧性和个人的职业成长。

应对这一问题，需要有意识地引入“摩擦”。团队应定期举行不使用 AI 的设计讨论会，鼓励手工推导和权衡分析。在代码和设计评审中，应将 AI 输出视为建议，而非不可质疑的结论。初级架构师仍必须先掌握基础能力，再借助 AI 实现加速。

幻觉与“确定性”的假象

生成式 AI 往往能够给出语气自信但事实错误的答案，生成看似优雅、但经不起推敲的架构方案。它可能推荐一个表面正确、但并不符合实际需求的设计。其语言流畅性容易让评审者产生松懈。AI 无法替代那些真正身处业务场景、理解复杂细节的人类判断。

生成式 AI 提供的是概率，而非真理。每一项建议都应被视为需要验证的假设，而不是可以直接实施的规范。

组织应当培养验证文化，包括：

• 对多个模型的输出进行交叉验证；

• 追溯 AI 建议的来源；

• 奖励那些质疑“看似正确”结论的团队，而不是盲目接受结果。

目标是建立校准后的信任：清楚何时可以委派，何时必须保持怀疑。

隐性知识与情境智慧的流失

架构不仅是结构，更是被具体化的情境。选择单体架构还是微服务，可能取决于沟通模式、组织政治或人才供给，这些因素并非 AI 能够推断。

当 AI 介入设计与文档编制流程时，隐性知识，即那些未被记录的推理过程、经验故事与权衡取舍，会逐渐消失。下一代可能继承的是在技术上自洽、但在情境上空洞的设计。

保留这门技艺需要刻意的人类实践：

• 记录决策背后的理由；

• 通过导师制共同解读 AI 洞察；

• 记录被否决的方案及其背景，以保留组织记忆；

• 通过架构论坛讨论 AI 提出的方案。

正如过度依赖 GPS 会削弱方向感，过度依赖设计副驾驶也会削弱架构直觉。隐性知识是一种集体记忆，一旦失去，无法从模型权重中重新生成。

偏见放大与伦理负债

AI 系统会反映其训练数据。当模型基于历史架构模式进行训练时，也会继承过去的偏见，例如过度工程化倾向、偏好的供应商或特定架构风格。随着时间推移，这些偏见会累积为“伦理负债”：一种由偏见、不公平、不透明和激励错配构成的隐性成本。

一个仅以成本或延迟为优化目标的模型，可能无意中违反数据驻留规定，或降低系统的可访问性。如果所有人都使用基于相同数据训练的类似 AI 工具，架构多样性将随之坍缩，进而形成系统性脆弱性。

伦理负债与技术负债类似，越早偿还越好。架构师必须将伦理可观测性嵌入设计之中。组织应从多元来源引入模型，并明确质疑某个建议是否真正适配具体情境，还是仅仅因为“AI 这么说”而显得合理。

责任扩散与问责问题

当 AI 参与架构决策时，责任边界会变得模糊。如果 AI 提出了一个有缺陷的设计，而架构师批准了它，那么责任究竟在谁：人类、工具，还是强制使用该工具的组织？

这种模糊性可能侵蚀职业规范。“这是 AI 推荐的”可能演变为一种借口，从而削弱谨慎与自律。

清晰的治理机制必须重新确立责任：

• 决策记录中应明确标注人类判断发生的环节；

• 无论是否使用 AI，架构师都应对结果承担全部责任；

• 工具应暴露其推理过程，用于审计和学习，而不是将其隐藏在 API 之后。

AI 改变的是工作流程，而不是职业义务。使用 AI 是工具选择，而不是责任的挡箭牌。

结论

随着 AI 能力的不断提升，问题不在于机器是否会设计系统，而在于人类是否仍能引导系统存在的“为什么”，以及人类在哪些方面最能创造价值。在当前生成式 AI 的阶段，仅依靠 AI 本身，很难在其训练数据中从未出现过的全新设计空间中完成问题求解；但当人类与 AI 以协作方式结合时，真正有价值的成果便有可能生根发芽。

架构的未来将呈现为一系列连续的回路，架构师在回路中、回路之上以及脱离回路之间切换，融合协作、监督与委派。衡量一名优秀架构师的标准，不再是其绘制图表的速度，而是其设计治理结构的能力，让智能系统在安全且有目的的前提下运行。

架构师将越来越多地扮演以下角色：

• 协作者（Collaborators）：在回路中与 AI 共同设计；

• 托管者（Stewards）：在回路之上定义策略与伦理边界；

• 守护者（Guardians）：在脱离回路时确保对齐与问责。

AI 将扩展架构师的能力边界，同时也放大其责任。

我们今天设计的系统，很快就会开始自我设计，而架构师真正的遗产，将体现在这些系统是否依然值得信任、保持透明，并与人类价值观保持一致。“仿生架构师”并不是将控制权交给机器的人，而是设计那些回路的人通过选择、通过设计、通过目标，让人类始终留在系统之中。

有人认为，随着 AI 的成熟，架构师这一角色本身可能会消失，正如它当初从开发者实践中演化而来。如果机器能够自主设计、模拟并治理系统，那么架构师还能做什么？

然而，历史经验表明，自动化的每一次浪潮，都会将人类角色从“制造者”提升为“托管者”。

未来的架构师或许会绘制更少的图表，但会设计更多意义，决定何时让机器思考，何时为机器思考。AI 不会消除架构责任，而是重新分配它。真正能够成长的架构师，是那些在自动化与能动性、效率与透明性、创新与智慧之间取得平衡的人。

最终，AI 最大的馈赠并非速度或规模，而是让我们有机会重新定义什么才是负责任的设计。

架构师最核心的能力，依然是判断力，而不是生成能力。

参考文献

1. Bucaioni A. et al. (2025). Artificial Intelligence for Software Architecture: Literature Review and the Road Ahead
   

2. Esposito M. et al. (2025). Generative AI for Software Architecture
   

3. BOC Group (2025). How AI Is Transforming Enterprise Architecture

4. Publicis Sapient (2025). AI in Enterprise Architecture
   

5. Forrester (2025). The Future of the Enterprise Architect’s Job
   

6. O’Reilly Radar (2024). Software Architecture in an AI World
   

术语表

• AI — Artificial Intelligence

• AITL — Architect in the loop AOTL

• Architect on the loop AOOTL

• Architect out of the loop

原文链接：

https://www.infoq.com/articles/architects-ai-era/