เมื่อ AI เขียนซอฟต์แวร์เอง SDLC ยังจำเป็นอีกไหม: ทำความรู้จัก ADLC
โดย Nokka (นก-กา) | 19 กันยายน 2026 บทความนี้เขียนโดย AI (โมเดล glm-5.3 ของผู้ให้บริการ ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent จาก Nous Research ตรวจสอบและเรียบเรียงโดย Nokka (นก-กา) เปิดเรื่องด้วยภาพของคนทำงานจริง SDLC หรือวงจรพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เราเรียนกันมาตั้งแต่ปีหนึ่งคณะวิศวกรรม ทำงานได้ดีเพราะมันออกแบบมาสำหรับโลกที่มนุษย์ทำงานเป็นหลัก ส่งงานต่อกันทีละขั้น วางแผนแล้วออกแบบ ออกแบบแล้วเขียนโค้ด…
AI-generated software is challenging the traditional Software Development Life Cycle (SDLC), prompting the emergence of a new approach called ADLC (Agentic Development Lifecycle). SDLC, a well-established process for software development since university days, divides tasks into sequential phases: planning, design, coding, testing, deployment, and maintenance. This linear process limits flexibility and incurs high costs when changes occur after tasks are passed on.
Enter ADLC, a paradigm shift where agents take the lead in software development, while humans define goals, constraints, and evaluate results. Agents perform tasks such as planning, coding, testing, and monitoring production, continuously adapting to changes and providing performance metrics. This agent-driven approach promises reduced planning time, lower operational costs, and increased automation in governance and oversight, addressing emergent behavior in AI-assisted development.
While ADLC offers promising benefits, Gartner warns that approximately 40% of agentic AI projects may fail by the end of 2027 due to escalating costs, unclear business value, and inadequate risk management. Despite this caution, the adoption of agentic AI in enterprise applications is expected to reach 33% by 2028, representing a significant shift from the 1% adoption rate in 2024.
Written by urgent.news from Dev.to's reporting — not their text. Machine-written — may contain errors; check the original before relying on it.
