前两篇文章中，我们探讨了 App Builder 的核心定位以及它在团队协作中的神仙应用场景。
然而，站在架构视角来看，Vibe Coding最迷人的地方，绝不仅仅是前端界面的呈现，而是其背后深藏的底层工程逻辑。
很多人对 AI 写代码的印象，还停留在“我输入一段话，大模型一次性吐出一段长长的 HTML/JS 脚本，然后运行”。如果是这样，一旦需求稍微复杂，应用就会瞬间崩溃。今天，我们就来拆解 App Builder 的技术黑盒，看看它是如何像一个真正的全栈工程师那样思考和工作的。
Agentic Reasoning（智能体推理）
App Builder 最大的技术亮点在于：它绝对不是单次代码生成。它采用的是目前 AI 领域最前沿的 Agentic Reasoning（智能体推理） 机制。
当你输入一句自然语言（甚至附带了几份企业级内部参考文档）后，AI 并不是立刻开始敲代码，而是会在后台迅速分裂出多个角色，执行一套极其严密的流水线：
撰写 PRD（产品需求文档）：
AI 首先化身为产品经理。它会拆解你的意图，思考：“这个应用需要包含哪些核心功能？需要遵守哪些合规性规定？如何确保无障碍访问（Accessibility）？”并由此生成一份结构化的需求说明。
制定创意简报（Creative Brief）：
接着，它会化身 UI/UX 设计师，根据你的提示词（如果提供了企业品牌指南文档，它也会一并参考），定义应用的视觉基调、排版规范和交互逻辑。
拆解任务清单（Task List）：
把宏大的目标拆解为具体的开发任务步骤，比如“先建数据表”、“再写列表组件”、“最后加个深色模式切换”。
像真实开发者一样执行（Bash Commands）：
在编码阶段，Agent 会直接调用各种底层 Bash 命令作为工具。它会像真实的程序员一样，使用 cat 读取文件、ls 查看目录结构、grep 抓取代码片段。通过这种不断读取当前代码、理解现状并进行增量修改的方式，它能够突破大模型单次生成的长度限制，驾驭越来越复杂的应用项目。
动态工具箱
在构建应用的过程中，App Builder 并不是硬编码的线性流程，它拥有一个包含多种专业能力的“动态工具箱”。它会根据当前任务的需要，自主选择最合适的工具：
如果你要求改变按钮颜色或切换“暗黑模式”，它会调用 样式与主题设定工具。
如果你要求改变数据的展现维度，它就会调用 数据 Schema 定义 工具，重新调整底层的数据结构。
此外，还有专门负责 React 组件编码 和 导航路由设置 的专属工具。
这种高度解耦的工具调用机制，正是智能体区别于传统脚本自动化的核心魅力。
技术基座：React 前端 + SharePoint 数据底座
对于关心 IT 资产管理和架构选型的人来说，弄清楚它到底生成了什么堆栈至关重要。
App Builder 生成的每一个应用，本质上都是一个由微软托管的完整 React 应用程序。
而在数据持久化层面，它采用了极具智慧的“克制”设计：所有结构化数据都自动存储在该应用专属的 SharePoint 站点列表（SharePoint List） 中。
为什么不用更复杂的数据库？因为 App Builder 的定位就是个人与团队生产力。SharePoint 是 M365 生态中最成熟、最普及且权限管控最严密的数据容器。这种设计有意限制了数据蔓延的风险，同时确保了应用与企业既有 IT 合规策略的无缝衔接。
与 Copilot Pages 的无缝协同
如果你已经在日常的 M365 Copilot 聊天框中，让 AI 帮你生成过一些 Python 或 HTML 代码片段，现在有了一个全新的高阶玩法：
你可以将 Copilot Pages 中直接生成的零散代码片段，进行实时预览，并一键转化（Turn into an App Builder app）为受 App Builder 托管的正式应用。这意味着，你的每一次灵感对话，都能瞬间固化为一个可分享、受管控的企业级微应用资产。
从 PRD 撰写到 React 代码生成，再到 SharePoint 数据表的搭建，App Builder 的背后是一套令人惊叹的智能体工程体系。
