本文核心观点认为，AI 智能体（AI Agents）并非仅仅提高了软件开发生命周期（SDLC）的速度，而是彻底终结了它。传统的 SDLC 是一个由需求分析、设计、编码、测试、评审、部署和监控组成的线性、离散且充满交付环节的过程。然而，在 AI 驱动的开发模式下，这些阶段正在发生“坍缩”，合并成一个由“意图、上下文和迭代”组成的紧密循环。

作者指出，新一代“AI 原生”工程师已经不再关注 Sprint 计划、故事点估算或长达数天的 PR（拉取请求）评审，他们直接通过与 AI 协作进行构建。在这种新范式下，需求不再是预先固定的文档，而是在与 AI 的快速迭代中产生的副产品；系统设计不再是前置的指令，而是在对话中共同发现的架构；测试与编码同步完成，传统的 QA 环节消失。

文章特别强调了代码评审（Code Review）和 PR 流程的过时。面对 AI 每天可能生成的数百个 PR，传统的人工评审已成为伪瓶颈。未来的评审将由“对抗性智能体”自动完成，只有在出现冲突时才引入人工。此外，监控（Monitoring）成为了唯一幸存且至关重要的阶段，它不再仅仅是仪表盘，而是作为闭环系统的反馈机制，直接为 AI 提供上下文以修复问题。最终，软件开发的重心从“流程管理”转向了“上下文工程（Context Engineering）”，而观测能力则成为了新的安全网。