在今天的软件开发领域，"敏捷"（Agile）这个词几乎无处不在。但你是否真正理解了支撑整个敏捷体系的基石是什么？仅仅依靠每日站会或看板工具，并不代表真正实现了敏捷。
当我们谈论敏捷时，不可避免地要追溯到它的起源——敏捷宣言。这不仅仅是一份历史文件，更是一套帮助我们应对复杂开发环境的心法。然而，随着我们步入 2026 年，开发环境正在经历一场由 AI 引发的剧变。在这篇文章中，我们将以技术专家的视角，深入探讨敏捷宣言的背景，重点剖析四大核心价值，并融合最新的 AI 编程趋势，看看这些价值观是如何在真实项目和未来场景中落地的。
敏捷宣言的起源：一场必然的变革
让我们把时间拨回到 2001 年 2 月。当时，17 位资深的软件开发专家聚集在美国犹他州的雪鸟度假村。他们当时看到了一个普遍存在的问题：行业过于依赖繁琐的、文档驱动的软件开发流程（即所谓的重型方法论）。这种流程不仅沉重，而且往往无法交付客户真正需要的软件。
因此，他们共同签署了《敏捷软件开发宣言》。这份宣言虽然简短，却精辟地概括了敏捷开发的 4 个核心价值观和 12 条指导原则。
但请记住，敏捷并不是在那一刻凭空发明的。 事实上，在宣言诞生之前，这 17 位专家以及其他许多先驱者已经在各自的工作中应用了这些原则。敏捷宣言的意义在于，它将这些分散在行业中的、经过验证的最佳实践进行了标准化和明确化，形成了一个统一的术语体系。
为什么我们需要这 4 大价值观？
在传统的瀑布模型中，我们需要在写第一行代码之前，收集所有的用户需求并制定详细的规格说明。这就像是要求你在盖房子之前，必须精确预测未来十年家里要摆放的每一件家具。这显然是不现实的。
瀑布模型导致成品项目通常要到项目周期的最后才能发布。而敏捷价值观的引入，正是为了打破这种僵局。它们鼓励我们：将人员置于流程之上，快速发布可用的软件，与客户紧密协作，并能够灵活地应对变化。
接下来，让我们深入探讨这四大核心价值观，并结合 2026 年的 AI 技术趋势和代码场景来看看如何应用它们。
1. 个体和互动高于流程和工具：AI 辅助下的 "人机协同"
这可能是敏捷中最著名的一个价值观。"Individuals and interactions over processes and tools"。
#### 理论解析：从工具驱动到意图驱动
这个价值观的核心在于：团队的成功取决于人与人之间有效且高效沟通的能力，而工具和流程只是辅助手段。
如果团队成员之间缺乏联系，即便拥有最先进的 Jira 配置、最完美的 CI/CD 流水线，项目也很可能失败。但在 2026 年，这个价值观有了新的内涵：工具不再仅仅是管理者，它们开始成为了"参与者"。随着 Cursor 和 GitHub Copilot 等 AI IDE 的普及，我们正在进入 "Vibe Coding"（氛围编程）的时代。
#### 实战场景与代码：AI 结对编程
以前我们强调"结对编程"是两个人一台电脑。现在，我们与 AI 结对。但请注意，互动依然在个体之间发生——即你与 AI 代理的意图交互。
反面教材：过度依赖自动化脚本
想象一下，你的团队使用自动化脚本生成 API 文档，但开发者 A 从未与 B 沟通字段的具体业务含义。结果，生成的文档虽然格式完美，但字段 is_active 的含义被误读为 "用户是否在线"，而实际业务含义是 "账户是否被禁用"。工具完成了工作，但沟通缺失导致了 Bug。
最佳实践：AI 辅助的代码审查与意图确认
我们可以利用 AI 来促进互动，而不是取代它。在我们最近的一个金融科技项目中，我们使用 AI 预先生成代码审查清单，但在提交时，强制要求团队成员进行一次面对面的确认。
// 场景：我们正在编写一个风控规则引擎
// 我们在 IDE 中与 AI 对话，生成初始代码，但必须由开发者进行"意图校准"
/**
* 风控规则：高风险交易拦截
*
* AI 生成建议：检测金额是否大于 10000
*
* 开发者修正（业务互动）：结合 2026 年新的反洗钱法规，我们需要加入设备指纹识别
*
* @param {Transaction} transaction - 交易对象
* @returns {boolean} true 表示需要拦截
*/
function isHighRiskTransaction(transaction) {
// AI 提供的基础逻辑
if (transaction.amount > 10000) {
return true;
}
// 人工介入的复杂逻辑（基于与产品经理的互动）
// 2026年新趋势：基于上下文的动态风控
const deviceReputation = DeviceService.getReputationScore(transaction.deviceId);
// 我们发现 AI 无法理解"即使金额小，但设备信誉极低也要拦截"的潜台词
// 这就是"个体和互动"的价值——理解上下文
if (deviceReputation < 0.4) {
return true;
}
return false;
}
在这个例子中，工具（AI）提供了基础的代码框架，但个体（开发者与产品经理）的互动补充了工具无法理解的复杂业务上下文。
2. 工作的软件高于详尽的文档：Agentic AI 与自文档化系统
"Working software over comprehensive documentation"。
#### 理论解析：可执行文档的崛起
传统的开发模式中，团队往往需要花费数周甚至数月来编写详细的需求文档（SRS）和设计文档（SDD）。这并不是说文档不重要。 敏捷方法建议的是：优先定期发布代码。在 2026 年，这一趋势演变成了 "Agentic AI"（自主 AI 代理）——即通过直接运行代码来验证行为，而不是阅读文档。
#### 实战场景与代码：行为驱动开发 (BDD) 的进化
文档往往是静态的，而代码是动态的。我们可以采用"文档即代码"的策略，利用 BDD 测试作为活文档。
真实场景：从需求到测试的自动化流转
让我们来看一个使用现代测试框架（如 Vitest 或 Jest）结合 AI 生成测试的例子。这段代码既是一个测试，也是一份活生生的需求文档。
// describe(‘支付网关集成逻辑‘, () => {
// 这部分测试用例实际上就是"工作的软件"的最佳体现
// 它不仅验证了功能，还向未来的维护者（包括 AI Agent）解释了业务规则
describe(‘支付网关集成逻辑‘, () => {
test(‘当支付渠道为 Stripe 且金额大于 5000 时，应启用 3D Secure 验证‘, async () => {
// Arrange (准备数据)
const paymentIntent = {
provider: ‘STRIPE‘,
amount: 6000,
currency: ‘CNY‘
};
// Act (执行逻辑)
const strategy = PaymentFactory.getStrategy(paymentIntent);
const config = await strategy.getConfig();
// Assert (断言结果)
// 这里的断言就是文档："必须要求 3DS"
expect(config.requires3DS).toBe(true);
expect(config.flowType).toBe(‘SCA‘); // 强客户认证
});
test(‘当支付渠道为微信支付时，应直接返回 H5 支付链接‘, async () => {
const paymentIntent = {
provider: ‘WECHAT‘,
amount: 100,
openId: ‘user_xyz‘
};
const result = await PaymentService.createPayment(paymentIntent);
// 验证返回的数据结构符合前端 SDK 的要求
expect(result).toHaveProperty(‘h5_url‘);
expect(result.h5_url).toContain(‘wx.tenpay.com‘);
});
});
代码解析：
在这个例子中，INLINECODE49ca5504 和 INLINECODE2abdbc26 块清晰地定义了软件的行为。在 2026 年，我们可以将这段测试直接输入给 AI Agent，它能立即理解"什么是正确的支付逻辑"。代码成为了唯一的真相来源，而冗余的 Word 文档被淘汰。文档与代码始终保持同步，因为文档就在代码之中。
3. 客户合作高于合同谈判：实时反馈循环与左移安全
"Customer collaboration over contract negotiation"。
#### 理论解析：打破黑盒，引入透明度
敏捷的做法是：将持续的客户反馈循环纳入开发周期。 在现代开发中，"客户"不仅仅是外部付费的人，也指代内部的业务方。随着 "Shift Left"（安全左移）和 DevSecOps 的理念普及，"合作"意味着在编码阶段就引入安全性和合规性的约束，而不是在验收测试时才由客户发现。
#### 实战场景与代码：验证标准的代码化
为了促进客户合作，我们通常使用"用户故事"（User Story）。但在代码实现层面，我们如何确保这种合作？验收标准（AC）的代码化是关键。
示例：电商系统的优惠券逻辑
在传统模式下，销售部门（客户）会发一封邮件说"优惠券不能叠加使用"。如果我们只把这句话当文档看，很容易出错。
// 场景：实现优惠券计算器
// 我们将客户的"谈判"结果直接转化为不可变的代码约束
class CouponCalculator {
// 2026年最佳实践：使用 TypeScript 的类型系统强制执行业务规则
calculatePrice(basePrice: number, coupons: Coupon[]): number {
if (coupons.length > 1) {
// 这里体现了一种"合同"：虽然客户说不能叠加，
// 但通过代码我们定义了清晰的错误处理，防止系统崩溃
console.warn(‘客户协作规则：检测到多张优惠券，仅应用第一张‘);
// 这是一个妥协点：我们向客户展示了代码会如何处理边界情况
}
const activeCoupon = coupons[0];
// 实时反馈：如果客户试图在后台配置超过 50% 的折扣
// 代码会主动拦截并提示，这比事后邮件沟通要高效得多
if (activeCoupon.discount > 0.5) {
throw new Error(‘高风险操作：请联系财务总监批准超过 50% 的折扣‘);
}
return basePrice * (1 - activeCoupon.discount);
}
}
在这个例子中，代码逻辑反映了与客户的紧密协作。通过将商业规则硬编码进逻辑（并在运行时提供清晰的错误信息），我们实际上是在与客户进行一场持续的对话。如果规则不对，系统会立刻报错，迫使客户（业务方）立即介入澄清，而不是等到几个月后上线才发现。
4. 响应变化高于遵循计划：云原生架构与多模态适配
"Responding to change over following a plan"。
#### 理论解析：唯一不变的是变化本身
在软件开发中，唯一不变的就是"变化"。在 2026 年，"变化"不仅来自于业务需求，还来自于底层模型的快速迭代（例如 OpenAI API 经常更新接口）。如果你的项目计划是一张静态的蓝图，那么它很快就会过时。敏捷思维模式要求我们采用灵活的路线图，利用云原生和边缘计算架构来应对流量和功能的波动。
#### 实战场景与代码：策略模式应对 LLM 切换
假设我们正在开发一个 "AI 智能客服" 系统。计划初期使用 GPT-4。但下个季度，业务方可能因为成本原因要求切换到开源的 Llama 3，或者针对特定任务切换到专门的微调模型。
反面教材：僵化的硬编码调用
// 僵化的设计：哪里都写着 OpenAI
// 如果模型挂了或者太贵，整个系统都需要重新发布
class ChatService {
async chat(prompt) {
// 硬编码了特定模型的 API Key 和端点
const response = await fetch(‘https://api.openai.com/v1/chat/completions‘, {
body: JSON.stringify({ model: ‘gpt-4‘, prompt })
});
return response;
}
}
最佳实践：适配器模式拥抱变化
为了体现"响应变化"这一价值观，我们在编码时应使用面向接口编程。
// 定义一个通用的 LLM 提供者接口
// 无论底层是 OpenAI, Anthropic, 还是本地部署的 Llama，业务层无需感知
interface LLMProvider {
generateText(prompt: string, options?: GenerationOptions): Promise;
estimateCost(inputTokens: number): number; // 2026年关注点：成本控制
}
// 具体实现 A: GPT-4
class OpenAIProvider implements LLMProvider {
async generateText(prompt: string): Promise {
console.log(‘调用云端 GPT-4 API...‘);
// ... 具体实现
return ‘AI generated content‘;
}
estimateCost(tokens: number): number {
return tokens * 0.00003; // 实时定价
}
}
// 具体实现 B: 本地 Llama 3 (应对数据隐私需求)
class LocalLlamaProvider implements LLMProvider {
async generateText(prompt: string): Promise {
console.log(‘连接本地 GPU 集群推理 Llama 3...‘);
// ... 具体实现
return ‘Local generated content‘;
}
estimateCost(tokens: number): number {
return 0; // 本地推理边际成本为 0
}
}
// 上下文环境：智能客服路由器
class SmartCustomerService {
private llmStrategy: LLMProvider;
// 支持运行时动态切换
setLLMProvider(provider: LLMProvider) {
this.llmStrategy = provider;
console.log(`系统已切换至: ${provider.constructor.name}`);
}
async handleUserQuery(query: string) {
// 决策逻辑：根据查询类型路由到不同的模型
if (query.includes(‘机密‘)) {
// 敏感数据自动路由到本地模型
this.setLLMProvider(new LocalLlamaProvider());
} else {
// 普通查询使用云端最强模型
this.setLLMProvider(new OpenAIProvider());
}
return await this.llmStrategy.generateText(query);
}
}
// 实际应用场景模拟
const bot = new SmartCustomerService();
// 场景 1：常规询问
bot.handleUserQuery("你们的营业时间是什么？");
// -> 输出: 调用云端 GPT-4 API...
// --- 变化发生了 ---
// 安全部门规定：禁止将用户数据传输到公网
// 我们不需要重构 SmartCustomerService 的业务逻辑，只需一行配置
bot.setLLMProvider(new LocalLlamaProvider());
// 场景 2：在安全策略下的新执行
bot.handleUserQuery("查询我的订单");
// -> 输出: 连接本地 GPU 集群推理 Llama 3...
代码解析与架构优势：
在这个例子中，SmartCustomerService 不关心底层运行的是什么模型。这种设计让我们的代码库能够极快地"响应变化"。
- 成本优化：在 2026 年，Token 成本是一个巨大的变量。我们可以轻松切换到更便宜的模型提供商，而无需修改业务代码。
- 合规性：面对 GDPR 或新的数据隐私法规，我们可以一键切换到本地部署模型。
- 弹性架构：结合 Serverless（如 AWS Lambda 或 Vercel），我们甚至可以根据并发量动态扩展不同提供商的实例数量。
这种设计虽然比简单的 if-else 稍微复杂一点，但它极大地降低了未来变化的维护成本。这就是"响应变化"在代码架构层面的直接体现。
总结与后续步骤：构建面向 2026 的敏捷团队
通过这篇文章，我们不仅回顾了敏捷宣言的历史，更重要的是，我们看到了如何将这 4 大价值观转化为实际的编码习惯和团队协作模式，并结合了最新的技术趋势。
- 个体和互动：不要被工具绑架，让 AI 成为你的助手，而不是替代者。保持与团队成员的高频沟通。
- 工作的软件：让测试和代码本身成为文档的一部分，优先交付价值。利用 BDD 和可执行文档消除文档与代码的隔阂。
- 客户合作：通过代码化的验收标准，将业务规则显式化，让错误尽早暴露，打破"合同"的黑盒。
- 响应变化：使用灵活的设计模式（如策略模式、适配器模式），为未知的业务变更和底层技术迭代预留空间。
给你的建议：
在你的下一个项目中，尝试选一个价值观进行重点实践。如果你对 AI 敏感，可以尝试搭建一个能够自动"响应变化"的 AI Agent 工作流；如果你更关注架构，可以审查一下现有的代码，看看是否有太多的硬编码导致难以适应变化。
让我们在编码中保持敏捷，拥抱 AI，持续迭代，持续进步。