摘要: 当前生成式 AI 辅助软件研发已经从初期的“代码补全”走向“端到端生成”,但在企业级业务系统的实际落地中,普遍面临“前三天惊艳,第三周崩盘”的困境——随着业务需求的长时演化与持续迭代,AI 盲目直接修改源代码极易引发上下文爆炸、跨层修改不一致、逻辑破坏及无法回滚等“AI 失控”问题。本文基于 EZDML 若依开发平台(EZRY)的工程实践,详细阐述如何通过 EZDML 模型驱动(单一事实来源)、RuoYi 模块化代码框架(物理隔离与受控扩展) 以及 原生 AI MCP 协议(原子操作、静态校验与快照回滚) 的三位一体架构,为 AI 构筑坚实确定性的工程围栏,彻底破解长时演化中的失控风险,实现高可靠、可持续迭代的现代软件工程范式。
关键词: EZRY、EZDML、Model Context Protocol (MCP)、AI辅助开发、模型驱动、长时演化、系统腐化、确定性工程




























