技术雷达© Thoughtworks, Inc. 版权所有。第32卷 2025年4月《今日科技格局的独到指南》
雷达概述
Thoughtworks技术雷达由高级技术领导者组成的顾问委员会（TAB）创建，旨在追踪和评估对行业产生重大影响的技术趋势。雷达将技术分为四个象限（技术、工具、平台、语言及框架）和四个环（采纳、评估、试验、观望），以反映其对技术的推荐程度。雷达定期更新，以反映技术的最新发展。
核心主题
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生成式AI的快速创新：
- 编码助手：工具如Cursor、Cline和Windsurf在IDE集成方面引领趋势，允许开发者直接从AI聊天中驱动实施。虽然对完全自主的编码代理持怀疑态度，但监督方法已显示出积极成果。
- LLM可观测性：工具如Weights & Biases Weave、Arize Phoenix、Helicone和HumanLoop的激增，反映了行业对LLM性能监控和评估的重视。OpenTelemetry的普及推动了标准化的可观测性环境。
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大数据与数据管理：
- RAG（检索增强生成）：RAG中的“R”成为热门话题，工具如Fusion-RAG、Self-RAG和FastGraphRAG通过改进检索和响应质量推动发展。
- 数据产品思维：强调以消费者为中心的数据产品思维，通过从用例反向设计数据产品，并捕获和管理业务和技术元数据，提高数据的可发现性和可用性。
- 软件物料清单（SBOM）：SBOM生成从新兴实践转变为项目中的合理默认做法，工具如Syft、Trivy和Snyk提供综合生成和漏洞扫描。
- 威胁建模：在生成式AI应用中，威胁建模变得尤为重要，需定期进行并与其他安全实践协同工作。
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AI辅助的可观测性：
- AI辅助集成：工具利用AI增强分析和洞察，推动可观测性工具的快速发展，形成相互强化的行业循环。
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数据产品思维：
- 强调数据产品思维的重要性，将其视为数据管理的默认建议，以应对数据利用的持续挑战。
技巧与工具
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采纳：
- 数据产品思维、模糊测试、软件物料清单、威胁建模。
- GitLab CI/CD、Trino、ABsmartly、Dapr、Graphana Alloy、Grafana Loki、Grafana Tempo、Railway、Supabase、Tonic.ai、turbopuffer。
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评估：
- 图RAG、API请求收集作为API产品构件、建筑咨询流程、模型蒸馏、小型语言模型、利用通用人工智能理解遗留代码库、智能化UI测试、能力范围作为理解系统故障的模型、LLMs的有序输出、AI加速的影子IT、对AI生成代码的满足、地方编码助手、用AI替换结对编程、反向ETL、SAFe™。
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试验：
- 图RAG、Graphiti、DeepSeek R1、Deno、Helicone、Humanloop、推理模型、Open WebUI、合成数据、Turbopuffer、风帆冲浪、YOLO。
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观望：
- 任意LLM、珍玛范围、扔、拳术、kubenetmon、混合象、v0 by Vercel。
工具与语言及框架
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采纳：
- OpenTelemetry、React Hook Form、Hasura GraphQL引擎、Prisma ORM、ElysiaJS、Android XR软件开发套件。
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评估：
- .NET Aspire、标记下来、全景对象关系映射、语图、模块联邦、CrewAI、浏览器使用、Erlang/OTP、GoFr、PydanticAI、前线阵地、坦瓜伊。
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试验：
- PydanticAI、适用于资源受限的应用的Swift、torchtune。
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观望：
结论
Thoughtworks技术雷达强调了生成式AI、大数据管理和AI辅助的可观测性等领域的快速发展，并推荐了一系列工具和框架以支持这些趋势。雷达建议组织积极采用数据产品思维、模糊测试和软件物料清单，同时谨慎评估AI生成代码的懈怠风险。此外，雷达还推荐了多种平台和工具，以支持LLM的可观测性、遗留代码库的理解和代理应用的构建。
