智能模型所要解决的问题是特定领域的复杂问题，涉及大量的专业知识，而开发人员一般不是该领域的专家，他们对特定领域的熟悉需要一个过程，所以软件需求在初始阶段很难定义得很完整。因此，采用原型实现模型需要通过多次迭代来精化软件需求。

智能模型以知识作为处理对象，这些知识既有理论知识，也有特定领域的经验。在开发过程中需要将这些知识从书本中和特定领域的知识库中抽取出来（即知识获取），选择适当的方法进行编码（即知识表示）建立知识库。将模型、软件工程知识与特定领域的知识分别存入数据库，在这个过程中需要系统开发人员与领域专家的密切合作。

智能模型开发的软件系统强调数据的含义，并试图使用现实世界的语言表达数据的含义。该模型可以勘探现有的数据，从中发现新的事实方法指导用户以专家的水平解决复杂的问题。它以瀑布模型为基本框架，在不同开发阶段引入了原型实现方法和面向对象技术以克服瀑布模型的缺点，适应于特定领域软件和专家决策系统的开发。