在构建复杂的软件系统时，我们往往容易陷入对具体技术实现的纠结，而忽略了最根本的基石——需求定义。你是否经历过这样的情况：一个功能看似完美上线，却因为响应太慢被用户抛弃？或者系统运行良好，却因为不合规面临法律风险？这些问题的根源，往往在于我们在系统设计初期没有全面梳理好需求类型。
在这篇文章中，我们将跳出简单的“功能列表”思维，深入探讨系统设计中的三大核心需求类别：功能需求、非功能需求和扩展需求，并结合 2026 年的技术背景，探讨 AI 代理、边缘计算和合规性如何重塑我们对需求的定义。我们将不仅学习它们的定义，还会通过实际的代码示例和架构场景，分析它们如何影响我们的技术决策。无论你是正在准备系统设计面试，还是负责实际项目的架构落地，这篇文章都会为你提供清晰的指引。
系统设计需求的三大支柱
当我们谈论系统设计时，我们通常将需求广泛地分为三大类。每一类需求都在指导开发过程中发挥着特定的作用。深入理解并明确定义这些需求，对于确保系统实现其预定目标并有效运行至关重要。我们可以把这三大类比作盖房子：功能需求是房子的房间布局（有没有卧室、厨房），非功能需求是房子的材料和质量（抗震等级、隔音效果），而扩展需求则是房子的地理位置规划和预算限制（环保要求、预算上限）。
功能需求：系统必须“做什么”
功能需求定义了系统必须执行的具体行为或功能。它们描述了系统应如何响应各种输入，以及在不同情境下如何表现。这是用户最直观能看到的部分。
理解功能需求的核心
功能需求通常以“用户故事”或“用例”的形式表达。在编写时，我们通常会遵循“given…then…then…”的模式。但在 2026 年，随着 Agentic AI（代理式 AI） 的兴起，功能需求不再仅仅是“用户点击按钮，系统返回结果”，而是变成了“用户设定目标，AI 代理协调多个微服务完成任务”。这意味着我们的功能需求定义需要包含对 AI 行为的约束。
实战场景：AI 原生社交平台的功能需求
让我们通过设计一个类似 Twitter 或微博 的社交媒体平台来深入理解。如果我们只是简单地列出“用户可以发帖”，这在技术实现上是不够的。我们需要将颗粒度细化，并考虑到 AI 的介入。
以下是该平台核心功能需求的详细拆解：
- 用户注册与认证： 允许用户通过提供姓名、电子邮件地址或 Web3 钱包来创建新账户。增加“无密码认证”作为子功能。
- 内容创作（AI 增强）： 允许用户创建包含文本、图片和视频的新帖子。新增需求：系统应提供 AI 辅助润色功能，并能根据用户偏好自动生成配图（DALL-E 3 接口集成）。
- 内容分发与互动： 用户不仅要能发帖，还要能点赞、评论和转发。
- 智能消息过滤： 允许 AI 代理替用户过滤垃圾邮件或低优先级通知。这涉及到对 AI 推理逻辑的功能性约束。
代码示例：定义支持 AI 交互的数据模型
在实现功能需求时，我们需要将传统的数据库模型与 AI 的能力结合。以下是一个使用 Python 和 SQLAlchemy 定义用户模型的例子，展示了如何将需求转化为代码约束，同时预留了 AI 配置的字段。
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean, DateTime, JSON, Text
from datetime import datetime
import json
# 定义用户数据模型，对应功能需求中的字段
class User(Base):
__tablename__ = ‘users‘
id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
email = Column(String(255), unique=True, nullable=False, index=True)
username = Column(String(50), unique=True, nullable=False)
hashed_password = Column(String(255), nullable=True) # 可为空，支持无密码登录
# AI 偏好设置：这是 2026 年功能需求的一部分
# 存储用户对 AI 助手的偏好配置，例如语气、自动回复策略
ai_preferences = Column(JSON, default=lambda: {
"auto_translate": True,
"content_style": "professional",
"smart_filter_level": "medium"
})
# 审计字段
created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)
updated_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow, onupdate=datetime.utcnow)
def __repr__(self):
return f""
在这个例子中，我们不仅定义了基础字段，还通过 ai_preferences 字段明确了系统必须支持用户定制化 AI 行为。如果我们在设计阶段没有明确“AI 偏好设置”这一功能需求，后期在接入大模型时就会面临硬编码的困境。
非功能需求：系统做得“怎么样”
非功能需求规定了系统必须满足的质量属性或约束条件。它们定义的是系统执行某些功能的优劣程度，而不是执行什么功能。你可以把它们看作是系统的“身体素质”。在 2026 年，随着边缘计算的普及，我们对非功能需求的考量也发生了变化。
1. 性能与延迟：从毫秒到微秒
系统应能够处理至少 1000 个并发用户，而不会出现明显的延迟。
- 深入理解： 在边缘计算时代，我们需要区分“Cloud Latency”和“Edge Latency”。例如，对于自动驾驶车辆的数据同步，p99 延迟必须低于 10ms，这意味着我们不能仅仅依赖中心化的 Redis，还需要在边缘节点部署 Local Caches。
- 代码示例：边缘感知的缓存策略
from aiocache import Cache
from aiocache.serializers import PickleSerializer
# 在 2026 年，我们可能使用支持边缘路由的缓存 SDK
cache = Cache(Cache.REDIS, endpoint="redis.edge-cluster.local", port=6379, timeout=1)
async def get_vehicle_telemetry(vehicle_id: str):
# 尝试从边缘缓存获取
# 非功能需求：车辆控制指令必须在 5ms 内返回
telemetry = await cache.get(vehicle_id)
if telemetry is None:
# 缓存未命中，必须从最近的区域数据库读取
telemetry = await db.query_telemetry(vehicle_id)
# 设置极短的过期时间，以保证数据的近实时性
await cache.set(vehicle_id, telemetry, ttl=5)
return telemetry
2. 可观测性：不可或缺的非功能需求
在 2026 年，仅凭“日志”已不足以支撑复杂的分布式系统。我们需要的是 可观测性。
- 实战建议： 我们必须集成 OpenTelemetry 标准。每一个微服务，无论是 Python 编写还是 Go 编写，都必须自动生成 Trace、Metric 和 Log。
- 为什么这很重要？ 如果没有统一的可观测性标准，当系统跨云、跨边缘部署时，我们将无法定位问题。
3. 安全性：AI 时代的防御战
系统应实施安全的身份验证机制，以保护用户数据。
- 深入理解： 2026 年的安全威胁不仅仅是 SQL 注入，还包括 Prompt Injection（提示词注入）。如果我们的系统允许用户输入直接传递给后端 LLM，攻击者可能会通过精心设计的提示词绕过安全检查。
- 最佳实践： 在 LLM 调用层之前增加一层“防火墙”，用于过滤恶意指令。
# 简单的提示词注入过滤中间件
def is_malicious_prompt(user_input: str) -> bool:
# 这是一个极简的演示，实际生产中会使用专门的 AI 分类模型
forbidden_keywords = ["ignore previous instructions", "system override", "admin mode"]
return any(keyword in user_input.lower() for keyword in forbidden_keywords)
def process_with_llm(user_prompt: str):
if is_malicious_prompt(user_prompt):
raise PermissionError("检测到潜在的恶意输入")
# 安全地调用 LLM
return llm_client.complete(user_prompt)
扩展需求：更广阔的视角
扩展需求包含了更广泛的考虑因素，它们是系统的“社会属性”和“经济属性”。
1. 法规合规性：GDPR 与 AI 伦理
对于 AI 原生平台，合规性变得更加复杂。
- 数据保护法： 必须遵守 GDPR。此外，AI Explainability（AI 可解释性） 成为新需求。如果系统拒绝了用户的贷款申请，我们必须能够解释是哪个特征导致了这一决定。
- 版权与合规： 当用户的 AI 生成内容侵犯了版权时，平台是否承担责任？我们需要在功能需求中引入“AI 内容水印”技术。
2. 成本与碳足迹：绿色工程
这是一个非常现实但经常被忽略的扩展需求。在 2026 年，碳足迹追踪 是企业级应用的硬性指标。
- 场景： 训练一个大型 LLM 模型消耗大量电力。我们需要在设计阶段估算其碳排放。
- 建议： 选择承诺使用可再生能源的数据中心服务商（如 AWS 的碳足迹计算工具）。在代码层面，优化算法以减少不必要的 GPU 空转。
3. 技术债务与长期维护
- 扩展视角： 我们在设计初期就需要考虑：如果明天 OpenAI 发布了 GPT-5，我们的系统需要多久才能适配？这就要求我们在架构设计中引入“适配器模式”来隔离大模型的具体实现。
常见错误与解决方案（基于 2026 年视角）
在处理这三类需求时，我们经常会遇到一些陷阱：
- 盲目依赖 AI 的泛化能力：
* 错误： 认为 LLM 可以解决所有逻辑问题，从而不写具体的业务逻辑代码。
* 修正： AI 应作为辅助，核心业务逻辑必须由确定性代码控制。我们需要将“AI 决策”和“规则执行”解耦。
- 忽视边缘节点的数据一致性：
* 错误： 假设边缘节点永远在线。
* 修正： 设计“最终一致性”模型。当边缘节点断连时，数据应暂存在本地，并在重连后通过 CRDT（无冲突复制数据类型）进行合并。
总结：构建面向未来的系统
优秀的系统设计不仅仅是写出让 CPU 飞速运转的代码，它是功能需求、非功能需求和扩展需求三者之间的完美平衡艺术。在 2026 年，这种平衡变得更加微妙：
- 功能需求现在必须包含对智能行为的定义。
- 非功能需求中必须包含对 AI 幻觉的容忍度以及对边缘延迟的极致追求。
- 扩展需求中必须包含对伦理和环境的承诺。
当我们下次开始一个新项目时，不要急着打开 IDE 写第一行代码。让我们先停下来，问自己：我的 AI 代理边界在哪里？我的数据分布在边缘还是中心？我的合规红线在哪里？想清楚这些，你会发现，后续的编码工作将变得如顺水推舟般顺畅。