引入自主式需求工程

全新的 Agentic Requirements Engineering 功能可消除处理需求时不必要的阻力，弥合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。

好处是什么？减少琐碎事务、提升团队一致性、降低错误率，并加快迭代速度。

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，让您减少花在管理事务上的时间。
• 需求不再是静态文档，而会成为一个动态的共享模型。
• 现已在 Requirements Portal 中提供——每个 Altium Develop 和 Agile Teams 订阅均已包含。

为什么更多工程师不使用需求？

每位工程师都知道，在产品开发过程中，良好的需求至关重要：

• 它们是让团队保持一致的共享心智模型。
• 它们使所有相关人员都能理解问题，从而达成最佳解决方案。
• 硬件设计、软件开发和验证都可追溯到需求。

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并打造出更好的产品。

然而在实际中，许多工程团队都希望更多地以需求驱动，但他们手头工具带来的阻力却成了障碍：

在光谱的一端，是文档和笔记。它们易于上手，但随着复杂度增加，很快就会失效：信息分散、彼此脱节，且无法在整个项目中进行追溯。

在另一端，则是专门的需求管理系统。理论上功能强大，但它们是为文档管理和合规而构建的，而不是为工程而设计。它们更像管理平台：沉重、以表单驱动，并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。因此，需求往往被写一次就被遗忘，或仅通过会议记录和电子表格以非正式方式流转。

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

进入 Agentic Requirements Engineering 时代

Agentic Requirements Engineering 为您带来可直接基于需求数据执行操作的 AI 代理——在完整上下文中回答问题、提出修改建议，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，描述您想要更改的内容，在 UI 中查看预览，审阅并应用。每一项 AI 操作都需经您批准后才会提交。

AI-Assisted Importer

可从任何地方导入需求：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。与团队共享这些指令，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，并识别风险、追溯性问题和覆盖缺口供您审阅。（即将推出。）

Agentic 工作流示例

让我们以一个真实项目为例——一款搭载机载 AI 的四旋翼无人机，用于缺陷检测——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。需求很少以完整成型的状态出现：它们通常来自客户邮件、会议记录、包含标准的 PDF，以及先前项目留下的电子表格。 

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

系统会返回结构化需求，每条都包含标识符、标题、正文、依据和类型，可直接审阅并应用。这样，在做出第一个设计决策之前，整个团队就拥有了一个共享的起点。 

亲自试试看： 将以下提示词粘贴到 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了团队。他们无需通读 120 条需求来查找与电路板设计相关的内容，而是可以直接提问：

• “Which requirements are most relevant for selecting the MC?”
• “What are the power budget constraints?”
• “Are there any EMC or ESD requirements?"

每个回答都基于完整的项目数据，因此工程师能在几分钟内直达相关信息。 

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

评估变更带来的影响

项目进行到一半时，客户提出将飞行时间提高 30%。听起来很简单，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呈现，其次是下游的电源和电气约束——每一项都附有对所需变更的清晰说明。原本需要数小时手动追溯的工作，现在几分钟即可完成。

亲自试试看： 打开示例项目 Drone_Example_Project，并将以下提示词粘贴到 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

我们认为，团队会像这样逐步采用 Agentic Requirements Engineering——从简单场景开始，随着工具成为工作方式的一部分再逐步扩展。

起步：捕获并共享需求

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 对其进行细化和拆解。 

准备就绪后，与团队共享项目。您的同事可以使用同样的 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——然后开始构建。

扩展：构建您的流程

Engineering Assistant 为您提供了直接与需求交互的方式，而 AI Skills 则让您能够将团队的流程编码为可复用指令——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保持可重复且一致。

每个 Skill 都封装了适用于您团队的专属流程——您的模板、术语和标准。例如，您可以定义自定义 Skills 来：

• 基于团队能力和模板，为每条需求起草测试用例。
• 按照您选用的框架及公司术语来编写需求。
• 执行追溯性检查，确保每条需求都正确关联到其依赖项、验证活动和设计项。

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发现问题——让您减少处理文档的时间，把更多时间投入设计。您可以将其设置为按计划运行，或在需求发生变化时自动触发。

这是因为，没有任何工程师有时间在每次发生变化时，都手动追溯每一条关联需求、设计项和验证活动。Background Agents 通过始终在线的检查取代了这类工作，在错误扩散之前将其捕获。

更少琐事，更强一致性，更快迭代。

需求与团队中的每个人都相关，但关联方式并不相同，因为每个角色与需求之间的关系都不同。

• Requirements Owners 可以快速捕获结构化需求并让团队保持一致。行政性工作可交由 AI 代理处理，使工程师能够将更多时间用于真正的工程决策，而不是维护文档。
• Implementation Engineers 可直接与需求对话，以通俗语言获得准确答案——这些答案与其专业领域相关，并建立在完整项目上下文之上。减少寻找上下文的时间，把更多时间用于构建。
• Technical Leadership 可持续掌握需求健康状况、验证覆盖缺口和合规风险。问题会作为早期信号被主动发现，而不是事后出现在报告里。

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 引入需求工程领域。该团队最初是 Valispace，后被 Altium 收购并发展为 Requirements Portal。 

这一起步优势非常重要。本次发布背后的关键洞察，来自多年与真实工程团队一起构建、交付和迭代的经验：工程师需要的是可供审阅的建议，而不是自主更改；仅靠聊天并不足够；AI 必须能作用于您的项目数据，而不仅仅是回答有关项目数据的问题。

为什么是现在？

AI 工具已经开始在硬件开发工作流中真正发挥实用价值。但 AI 的效果取决于它所基于的上下文——而需求正是这种上下文。高质量的需求不仅有助于团队保持一致，还是实现 AI 辅助设计、验证和测试的基础。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时候，也是我们打造这一能力的原因。

阅读产品负责人的观点文章 → 

开始使用 Agentic Requirements Engineering

Agentic Requirements Engineering 现已在 Requirements Portal 中推出。

• 如果您已订阅 Altium Develop 或 Agile Teams，则 Requirements Portal 已包含在您的订阅中——可直接从您的云工作区申请访问权限。
• 如果您想在一个干净的环境中测试该工具，可以开始免费 30 天评估。无需信用卡。 

进入后，您将看到可直接探索的示例数据，以便在用于您自己的项目之前，先了解这些智能代理的实际效果。

开始免费评估 →

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 智能代理未经您的明确批准，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，然后再应用。AI 负责提出建议，工程师负责决策。

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 会直接基于您的项目数据执行操作，并在 UI 中提出结构化变更建议供您审核。我们的 AI 智能代理专为处理技术需求而构建，因此输出结果精确、结构化，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方面的经验即可开始使用。大多数工程团队都知道需求很重要——但会回避正式流程，因为传统工具往往默认用户具备专业知识，并要求遵循僵化的流程。Agentic Requirements Engineering 的工作方式符合工程师一贯的思维模式，因此您可以快速记录设计意图，而无需成为需求工程专家。

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 天评估。