Agentic 需求工程简介

我们全新的 Agentic Requirements Engineering 功能在处理需求时消除了不必要的阻力，弥合了您脑海中的心智模型与整个团队共同协作的共享模型之间的差距。

带来的好处是什么？更少的琐碎事务，更高的团队一致性，更少的错误，以及更快的迭代。

观看下方视频，了解其实际效果。

关键要点

• AI 代理可直接基于您的需求数据执行操作，从而让您花更少时间处理管理事务。
• 需求不再是静态文档，而是成为一种动态的、共享的模型。
• 现已在 Requirements Portal 中提供——包含于每个 Altium Develop 和 Agile Teams 订阅中。

为什么更多工程师不使用需求管理？

每位工程师都知道，在产品开发过程中，好的需求至关重要：

• 它们是让团队保持一致的共享心智模型。
• 它们让所有参与者都能理解问题，从而找到最佳解决方案。
• 硬件设计、软件开发和验证工作，都会追溯到需求。

换句话说，需求位于整个硬件开发流程的核心。规格定义正确，整个团队就能更快迭代，打造出更优秀的产品。

但在实际中，许多工程团队都希望更加以需求为驱动，然而他们手头工具带来的阻力却成为障碍：

在一端，是文档和笔记。它们容易上手，但随着复杂度上升很快就会失效：信息分散、彼此割裂，而且几乎无法在整个项目中追踪。

在另一端，是专门的需求管理系统。理论上很强大，但它们是为文档和合规而构建，而不是为工程而构建。它们更像是管理平台：笨重、以表单驱动，并且与实际工程工作流脱节。

这两种选择都无法让工程师随着项目演进而轻松管理需求。于是，需求往往写过一次就被遗忘，或者通过会议记录和电子表格以非正式方式流转。

这就是我们将 Agentic AI 引入 Requirements Portal 的原因——为了消除那些阻碍工程师开展需求工作的摩擦。

认识 Agentic Requirements Engineering

Agentic Requirements Engineering 为您带来可直接作用于需求数据的 AI 代理——它们能够结合完整上下文回答问题、提出变更建议，并持续运行质量检查。 

Requirements Portal 现已提供四项新能力：

Engineering Assistant

提出问题，描述您想要修改的内容，在 UI 中查看预览，审核后应用。每一次 AI 操作都需先经您批准，再正式提交。

AI-Assisted Importer

从任何来源导入需求：电子表格、PDF、文档或笔记。AI 会将其转换为结构化、格式良好的需求。

AI Skills

将您的流程转化为 AI 代理可跨项目复用的指令。与团队共享它们，以标准化您的工作流程。

Background Agents

让 AI 在后台持续运行，扫描您的需求，并为您识别风险、可追溯性问题和覆盖缺口以供审核。（即将推出。）

Agentic 工作流示例

让我们以一个真实项目为例——一款搭载板载 AI 用于缺陷检测的四旋翼无人机——看看 Agentic Requirements Engineering 如何融入实际工作。

将零散输入转化为结构化需求

每个新项目都始于零散的输入。需求很少会以完整形态出现：它们通常来自客户邮件、会议记录、包含标准的 PDF，以及以往项目中的电子表格。 

项目负责人使用 AI-Assisted Importer 导入客户提供的电子表格中的需求，然后打开 Engineering Assistant 并输入：“把这些客户会议记录整理成需求。”

系统会返回结构化需求，每条都带有标识符、标题、正文、依据和类型，可直接审核并应用。在做出第一个设计决策之前，整个团队就已经拥有了一个共享的起点。 

您也可以亲自试试： 将以下提示粘贴到 Engineering Assistant 中：“Turn these notes into structured requirements: Quad drone, Onboard AI for defect detection, Cameras: stereo RGB + thermal payload, MTOW 4 kg”。

快速理解新的规格说明

在项目后期，一位电子工程师加入团队。与其通读 120 条需求来寻找与其电路板设计相关的内容，不如直接提问：

• “哪些需求与选择 MC 最相关？”
• “功耗预算约束有哪些？”
• “是否有 EMC 或 ESD 相关需求？”

每个回答都基于完整的项目数据，因此工程师可以在几分钟内抓住重点。 

您也可以亲自试试：打开示例项目 Drone_Example_Project，并将以下提示粘贴到 Engineering Assistant 中：“I am designing the FMU. Which requirements are most relevant for selecting the MC? Return a prioritized list.”

评估变更的影响

项目进行到一半时，客户提出希望飞行时间增加 30%。听起来简单，但其实并不简单。

工程师会这样问： “What is the impact of increasing flight time by 30%? Identify all requirements that need review. Return a prioritized list.”

直接受影响的需求会首先显示，随后是下游的功率与电气约束——每项都附有清晰说明，指出需要变更的内容。原本需要花费数小时手动追踪的工作，现在几分钟即可完成。

您也可以亲自试试： 打开示例项目 Drone_Example_Project，并将以下提示粘贴到 Engineering Assistant 中：“What is the impact of increasing the flight time in requirement D-005 by 30%? Identify all requirements that would need to be reviewed or revised as a result. Return a structured, prioritized list. Be concise and actionable.”

团队如何开始使用

这就是我们设想团队采用 Agentic Requirements Engineering 的方式——从简单场景开始，随着工具逐渐融入工作方式而不断扩展。

起步：采集并共享需求

创建一个新项目，并导入您的需求：

• 使用 AI-Assisted Importer 从 PDF 或电子表格中导入客户需求。 
• 然后使用 Engineering Assistant 对其进行完善和拆解。 

准备就绪后，将项目共享给您的团队。您的同事可以使用相同的 AI 工具来理解哪些内容与自己的工作相关、提出问题、提供反馈——然后开始实施。

扩展：构建您的流程

Engineering Assistant 为您提供了与需求直接交互的方式，而 AI Skills 则让您能够将团队流程编码为可复用的指令——这样，您编写需求、执行检查和规划验证的方式，就能在每个项目中实现可重复且一致的执行。

每个 skill 都编码了团队特有的流程——包括您的模板、术语和标准。例如，您可以定义自定义 skills 来：

• 根据团队的能力和模板，为每项需求起草测试用例。
• 使用您选择的框架和公司术语来编写需求。
• 执行可追溯性检查，确保每项需求都正确关联到其依赖项、验证活动和设计对象。

自动化：始终在线的主动检查

Background Agents 会持续监控您的需求，并主动暴露问题——这样您就可以减少花在文档上的时间，把更多精力投入设计。您可以设置它们按计划运行，或在需求发生变化时自动触发。

这是因为，没有哪位工程师有时间在每次发生变更时，手动追踪每一个相关联的需求、设计对象和验证活动。Background Agents 用始终在线的检查替代这项工作，在错误扩散之前就将其发现。

更少琐事，更强一致性，更快迭代。

需求会影响团队中的每个人，但方式并不相同。这是因为每个角色与需求之间的关系不同。

• Requirements Owners 可以快速采集结构化需求，并让团队保持一致。管理性工作被交给 AI 代理处理，因此工程师可以将更多时间用于真正的工程决策，而不是维护文档。
• Implementation Engineers 可以直接与需求对话，以自然语言获取准确答案——这些答案与其专业领域相关，并基于完整的项目上下文。减少查找背景信息的时间，把更多时间用来构建。
• Technical Leadership 可持续掌握需求健康状况、验证覆盖缺口以及合规风险。问题会以前置信号的方式被主动发现，而不是事后才出现在报告中。

由率先将 AI 引入需求工程的团队打造

Agentic Requirements Engineering 背后的团队在 2023 年首次将 AI 引入需求工程。该团队原为 Valispace，后被 Altium 收购并发展为 Requirements Portal。 

这样的先发优势意义重大。本次发布背后的关键洞察，来自多年与真实工程团队共同构建、交付和迭代的经验：工程师需要的是可供审核的建议，而不是自主变更；仅靠聊天远远不够；AI 必须能够基于您的项目数据采取行动，而不只是回答有关这些数据的问题。

为什么是现在？

AI 工具正在开始在硬件开发工作流中承担真正有用的工作。但 AI 的效果取决于它所依赖的上下文，而需求正是这种上下文。好的需求不仅能帮助团队保持一致，更是实现 AI 辅助设计、验证与测试的基础。需求做对了，下游的每一个 AI 工具都会表现得更好。

这就是为什么现在正是认真对待需求的最佳时机，也正是我们打造这一能力的原因。

阅读产品负责人的观点文章 → 

开始体验 Agentic Requirements Engineering

Agentic Requirements Engineering 现已在 Requirements Portal 中可用。

• 如果您已在使用 Altium Develop 或 Agile Teams，Requirements Portal 已包含在您的订阅中——可直接通过您的云工作区申请访问权限。
• 如果您希望在一个干净的环境中测试该工具，可开始免费 30 天试用。无需信用卡。 

进入后，您会看到可供探索的示例数据，以便在将其用于您自己的项目之前，先了解这些智能体的实际工作方式。

开始免费试用 →

常见问题

可以放心将工程需求交给 AI 吗？

这正是关键所在。Requirements Portal 中的 AI 智能体在未经您明确批准的情况下，绝不会提交任何更改。每一条建议都会先在 UI 中预览——您可以将其与原始内容并排查看，按需编辑后再应用。AI 负责提出建议，工程师负责做决定。

这与在需求工具中加入 AI 聊天功能有什么不同？

大多数工具只是在现有界面上加一个聊天窗口，就称之为 AI。Agentic Requirements Engineering 更进一步——AI 可直接基于您的项目数据执行操作，并在 UI 中提出结构化更改建议，供您审阅。我们的 AI 智能体专为处理技术需求而构建，因此输出精准、结构清晰，并与您的项目紧密关联。

我们的团队并不采用正式的需求工程流程。这适合我们吗？

适合，而且您无需具备正式需求工程经验即可开始使用。大多数工程团队都知道需求很重要——但往往会避开正式流程，因为传统工具通常默认用户具备专业知识，并要求遵循僵化的流程。Agentic Requirements Engineering 的工作方式更贴合工程师的思维习惯，因此您可以快速捕捉设计意图，而无需先成为需求工程专家。

如何开始使用 Agentic Requirements Engineering？

Agentic Requirements Engineering 现已在 Requirements Portal 中提供。如果您的公司已经在使用 Altium 产品，它已包含在您的 Altium Develop 和 Agile Teams 订阅中——无需新增供应商，也无需经历采购流程。请通过下方链接开始免费 30 天试用。