1、执行者开始从人扩散到系统传统的研发流程能跑通，底层有一个核心关键：执行者是人。需求写得模糊没关系，开发者靠经验补全；设计稿没覆盖的边界，开发者实现时自己判断；验收标准不清晰，测试同学靠业务理解兜底。整个链路里充满了隐式的信息补全，由人完成，习以为常。但当 AI Agent 开始参与执行，这个假设崩了。系统不会猜意图，不会靠经验补全，信息不完整就会出错或乱执行。执行者从人扩展到系统，意味着过去所有「默认人能理解」的隐性信息，现在必须被显式表达出来。这是 AI 参与研发带来的最根本的结构性变化，不是效率问题，是协作方式的底层重构。2、新的三层结构既然执行者变了，研发流程本身也需要跟着变。过去的软件研发结构可以简单理解为：需求 -> 开发者理解 -> 代码实现，而在 AI 参与研发的情况下，可能逐渐变成：1. 第一层：需求与设计输入层包括：PRD、设计稿、API 文档、业务规划，描述「要做什么」2. 第二层：结构化建模层把自然语言需求转化为系统可以理解的结构化描述，把隐性信息显式化3. 第三层：执行层包括：AI Coding Agent、自动化测试、自动化验证，负责实际执行和验证传统流程只有第一层和第三层，中间靠人脑衔接。新流程的核心变化就是第二层的出现，它是人和系统之间的翻译层，也是整个自动化链路能否跑通的关键。3、Task IR第二层结构化建模，有一个具体的形态，叫 Task IR（Task Intermediate Representation，任务中间表达）。它既不是 PRD，也不是代码，而是介于两者之间的结构化任务描述。它的核心内容包括四类信息：• 用户的行为路径• 系统在不同状态下的响应方式• 功能的约束条件与边界• 验收标准这些信息在传统流程里分散隐含在 PRD、设计稿和口头沟通里，由开发者在实现过程中逐步补全。Task IR 要做的，就是把这些信息提前、集中、结构化地表达出来。一个具体的例子，订单列表筛选功能，Task IR 会这样描述：用户进入列表页 -> 点击筛选按钮 -> 选择「待发货」 -> 列表局部刷新展示对应数据；验收标准：默认展示全部，选择后仅展示 status=waiting 的订单，状态切换不整页刷新，列表为空时展示空态组件。这些信息对人来说是常识，但对 Agent 来说是必须明确的执行依据。Task IR 的出现，让需求第一次真正变成了系统可以直接消费的输入，而不只是人阅读的文档。4、每个角色都可能被重新定义把这三点连起来看，AI Native 研发体系的本质变化，不只是「用 AI 写代码」，而是整个产研协作的结构在重构，每个角色都可能被重新定义。产品要从功能描述走向问题建模和价值验证，研发要从代码实现走向系统理解和验证闭环，测试要从末端验收走向质量策略和自动化验证。AI 淘汰的不是某个岗位，而是低价值的协作方式，以及停留在旧工作模式里不愿改变、固步自封的人。