AI 彻底改变了软件开发

快速阅读: 据《WebPro新闻》最新报道，软件开发正快速采用AI助手，预计到2028年七成企业工程师将使用此类工具。AI不仅革新代码编写，还扩展到其他开发任务。未来，自主AI代理将在人类监督下协作完成复杂任务。尽管技术进步显著，人机交互仍需遵循社会规范。行业需重新定义生产力衡量标准，并适应远程及混合工作模式。多样化的AI应用趋势为开发团队提供更多定制化选择。

软件开发人员正越来越多地将人工智能融入其工作流程，未来几年预计将发生重大变革。根据高德纳（Gartner）的预测，到2028年，约四分之三的企业软件工程师将使用人工智能代码助手，标志着开发实践的重大变革。软件开发人员正越来越多地利用人工智能助手，比如GitHub的Copilot、Codeium和Tabnine等工具，这种转变已经开始。

人工智能不仅改变了代码编写的方式，还扩展到了编写用户故事等任务。人工智能开发平台：下一个发展阶段预计到2025年，软件开发领域将经历重大变化，超越简单的代码生成，迈向全面智能开发平台。这种转变代表了人工智能工具在开发生命周期中集成方式的成熟，技术雷达指出，预计有五个关键发展方向将改变人工智能在软件开发中的应用。

尽管技术进步显著，但人的因素仍然至关重要。2024年12月，技术雷达的所有者未来（Future）的一项研究表明，71%的用户在与人工智能助手互动时表现得礼貌，表明即使技术变得更加复杂，人机关系仍保持社会规范。

自主人工智能代理的崛起

麦肯锡认为，生成式人工智能代理开始带来突破性的价值，尤其是在公司成功构建并协调数百个代理时。这标志着开发加速的新阶段，在这个阶段，专门的人工智能代理在人类监督下独立运作。自主人工智能代理不仅仅是协助编码——它们在复杂的任务上进行协作，包括数据分析、协调复杂的集成、设计和运行测试用例，并根据实时的人类反馈优化结果。当这些代理一起完成整个软件开发过程而不是孤立的任务时，真正的价值才显现出来。

协调与专业化：人工智能价值的关键

多个专业代理的协调创造了强大的工作流。例如，数据映射和存储代理可以执行数据分析、合规检查、质量保证和文档创建。这些代理与专注于威胁分析、信息安全策略及安全设计的安全设计代理协作，以开发出安全、有效且安全的代码。为确保这些人工智能系统输出适当的结果，组织正在实施各种控制措施。建设性反馈循环使代理能够互相审核和改进工作，而一些代理被编程为自学解决问题或在必要时将问题升级给人类管理者。

开发者体验与生产力测量

随着人工智能重塑开发流程，衡量生产力变得越来越重要但也更具挑战性。Thoughtworks指出，这不是新问题——他们的首席科学家马丁·福勒（Martin Fowler）20年前就写过它——但随着人工智能的整合，它有了新的维度。像DX DevEX 360这样的工具旨在提升开发者体验，并在这一演变过程中支持生产力。行业也在适应工作环境的永久性变化。远程和混合工作模式如今已成为开发团队的常态，各种工具和技术正在出现以支持这些分布式工作流。远程事件风暴等方法表明，随着团队调整到这些新的工作安排，他们正在变得更加成熟。

AI领域的多元化趋势

尽管OpenAI的ChatGPT、谷歌的Bard和Meta的LLaMA等主要参与者主导着大部分AI领域，但在自托管大规模语言模型（LLM）和LLM驱动的自主代理方面出现了有趣的发展趋势。这些发展指向了对AI应用程序更大的定制和控制，可能允许开发团队根据其特定需求和工作流程定制AI能力。这种多元化表明，随着AI在软件开发中变得越来越重要，组织将有更多的选择以符合其特定要求、团队结构和开发理念的方式来实施这些技术。

(以上内容均由Ai生成)