2025年，软件架构与设计正处于技术革新的关键节点，随着人工智能与机器学习的广泛应用，架构师们需要紧跟时代脉搏，理解并应用新兴技术，助力打造高效、可扩展且绿色环保的软件系统。InfoQ最新发布的《软件架构与设计趋势报告》提供了极具指导意义的洞见，帮助从业者把握行业风向，优化技术路线，提升整体软件质量与团队协作效率。人工智能技术，尤其是大语言模型（LLMs）的成熟应用，已经成为软件开发不可或缺的一部分。LLMs已从早期创新者阶段迅速跃升至行业主流，几乎成为各大企业展示AI实力的标配。然而，这种普及也带来了误用和滥用的问题，架构师必须认真评估何时及如何应用这些强大但复杂的工具，以确保其切实满足业务需求而非流于形式。除了广受关注的LLMs，小型语言模型（SLMs）作为一种专注且高效的AI技术，正逐渐获得青睐。
相较于庞大的LLMs，SLMs在特定任务上表现出色，训练成本和运行资源需求更低，更适合部署在边缘设备或自托管环境中，从而大幅降低延迟并增强数据隐私保护。架构师应考虑如何灵活整合SLMs，既能利用其快速响应的优势，又保障系统的安全性和可维护性。基于此，agentic AI（智能代理）成为创新趋势的重要方向。智能代理能自主执行复杂任务，甚至多代理协作以实现更高级目标，其设计思路借鉴了微服务架构中的边界划分和松耦合原则。通过持续监控和调优各个智能代理的行为，系统可以保持稳定且灵活的演进能力。尽管智能代理具备颠覆传统软件交互方式的潜力，考虑到AI决策的非确定性，许多企业仍对其信任度持谨慎态度，推动agentic AI从创新者阶段逐步迈入更广泛应用。
为提高大语言模型输出的质量和相关性，Retrieval-augmented generation（RAG）技术被广泛采用。RAG通过结合检索到的外部信息增强生成模型的知识库，使得生成结果更准确和可信。架构层面的挑战在于如何设计数据结构和接口，使得数据能高效地被RAG组件调用。未来，软件系统的架构或将默认将数据组织为便于RAG处理的格式，极大推动数据驱动架构的发展。AI助力的软件开发工具正逐渐进入采用早期大众阶段，越来越多开发者借助智能补全、代码生成等功能提升开发效率。然而，这也带来了代码质量和安全性的隐忧。
架构师需要为AI生成代码设计质量保障机制，包括完善的提示词管理、代码审查流程和自动化测试，以确保产出符合企业的架构规范和安全标准。此外，AI工具的普及还促进了“公民开发者”的崛起，其利用AI辅助快速构建应用的现象正在替代传统低代码平台。这一趋势要求架构团队重新审视API设计理念，确保接口安全且易用，从而支持更多非专业开发者安全、高效地访问系统资源。绿色软件发展趋势日益受到关注，越来越多企业将降低碳足迹作为技术选型的重要指标。通过优化云资源使用、采用可再生能源驱动的数据中心和智能调度任务时间点，软件运行的能源效率得到提升。然而，绿色软件的实现远不止于此，架构师还需考虑数据处理的本地化以减少网络能源消耗，及运维过程中资源利用率最大化。
实现真正的绿色软件需要跨学科知识的融合与创新思维。隐私工程作为另一个创新趋势，也在2024年显著加速发展。面对AI技术带来的海量数据流转及存储需求，设计隐私保护先行的架构成为必然。架构师们关注数据在网络传输中的安全性、模型训练时数据使用合规性及权限管理机制，确保用户隐私在设计初期就得到充分考虑，“隐私即设计”理念逐渐内化为主流实践。社会技术架构（Socio-technical architecture）也得到越来越多关注。复杂系统不仅是技术的集合，更必须围绕开发者、运维人员和业务决策者构建。
推动“左移”理念，提前介入设计和需求阶段，能有效减少后期变更和重构带来的成本。更重要的是，架构师通过去中心化决策支持，帮助团队实现快速响应业务变化和技术挑战。现代平台架构从定制化工具转向商品化“平台即产品”模式，带来开发效率和可维护性的双重提升。综上所述，2025年的软件架构与设计趋势体现了人工智能驱动技术的普及与精细化、多样化需求的兼容、以及可持续发展目标的融入。架构师不仅要拥抱新技术，更需要掌握如何在业务与技术之间精准平衡，保障系统安全、合规、高效运转。面对快速变化的技术生态，持续学习和灵活调整架构策略将成为成功的关键。
与此同时，团队协作与文化建设不容忽视，只有在技术、团队与业务多方协同的前提下，才能真正实现下一代软件系统的高质量交付和持续价值创造。未来，随着智能代理的不断成熟和绿色计算理念的深入，软件架构将迎来更加人性化、智能化和可持续的新时代，对架构师提出了更高的专业素养和战略视角的要求。关注这些趋势，并结合自身实际应用场景，技术领导者和架构师们将在激烈的市场竞争中获得优势，引领企业迈向智能化软件发展的新境界。
