AI 代理开始彻底改变软件开发生命周期

快速阅读: 《新堆栈》消息，AI代理正加速软件开发生命周期（SDLC）的变革，从规划、开发到测试和部署。它们与人类协作，提升效率与质量，推动创新。未来将依赖人机协同生态系统。

AI代理 / DevOps / 软件开发
AI代理正逐步革新软件开发生命周期

未来将依赖于协作生态系统，其中专业的数字工作者执行专注的重复性任务，而人类专家则指导战略、创意和治理。

2025年6月24日 上午11:15
作者：亚尼夫·塞耶斯（Yaniv Sayers）
照片由伊戈尔·奥米拉耶夫在Unsplash上发布。

人工智能是技术行业许多领域的游戏规则改变者，软件开发是其中一个AI对过程中的“谁”、“什么”和“如何”产生重大影响的学科。生成式AI（GenAI）率先取得了突破，现在，代理式AI正显著加快整个软件开发生命周期（SDLC）的演变速度。AI代理，也被称为“数字工作者”，是变革中的SDLC的主要推动力。

《2024-25世界质量报告：聚焦未来》发现，68%的受访者正在积极使用或计划使用生成式AI，这一趋势同样适用于代理式AI。

根据Gartner的预测，利用代理式AI的企业级软件应用数量预计从2024年的不到1%增加到2028年的33%。

采用AI代理的组织可以在多个层面获得好处，从规划和构建到测试和部署，甚至更远。从战略层面来看，代理的使用显著增加了发现新商业市场、推动产品创新和实现突破成果的潜力。

在战术层面，代理式AI为SDLC带来了更快的速度、更高的效率和更好的质量。当然，这一切都是通过人类劳动力与数字劳动力携手合作实现的。

生成式AI与AI代理：它们的角色和区别

GenAI和AI代理在不断发展的AI领域中扮演着互补的角色。如GPT、Claude或Gemini等生成式AI模型，擅长根据提示生成内容，包括代码、文本、摘要和测试用例。它们通常是无状态且被动响应的，这意味着它们在被要求时执行任务，但不会记住或计划超出单次交互的内容。

另一方面，AI代理代表了建立在生成模型或其他AI系统之上的具备上下文感知能力的层级。代理被设计用来理解目标、推理任务、访问工具或API、管理记忆并执行多步骤计划，通常仅需少量人工干预。

例如，虽然一个GenAI模型可能在被要求时编写一个函数，但一个AI代理能够主动监控代码仓库，检测模式，创建分支，编写补丁，运行测试，并打开拉取请求——所有这些操作都是逐步完成的。

本质上，可以将GenAI视作大脑，而AI代理则是大脑和手。两者的结合使得更强大的应用场景成为可能，特别是在软件交付中，代理可以在规划、开发、测试和运营阶段之间协调。

创新性规划

虽然使用AI代理有很多好处，但其核心在于SDLC的规划阶段。代理通过识别新的可能性和生成创新解决方案来加速创新。开发团队可以探索非传统路径并挑战现有范式。在更细粒度的层面上，AI代理用于收集、提取和提炼信息。它们还可以用于初步软件建模与模式优化。

展望未来，组织开始设想专业化的数字员工，专注于软件开发生命周期（SDLC）内的特定专业领域。想象一下，一个规划代理不仅能够创建初步计划，还能直接与测试、性能和安全团队的代理协作，持续优化这些计划，以应对预期的风险、性能配置文件和安全问题。

构建更好

AI代理在构建过程中发挥着多种作用；通常，这种作用是以自动代码生成的形式出现。然而，还有几个其他关键的用例，比如实时错误识别、审查并提出修复建议、创建文档、编程语言转换，甚至生成完整的应用程序。

这些数字工作者预计将进化成领域专家，形成具备不同角色与职责的协作代理团队。例如，一个代码生成代理可能会与性能优化代理协同工作，不仅编写功能代码，还确保其在目标平台上的高效运行。

随着这些数字员工承担原本需要人工完成的任务，结果就是创造力和生产力的提高。

自主测试与代理协作

软件测试是一个AI代理和自动化进一步革新软件开发生命周期（SDLC）的领域。目前，有三种主要的测试方法：人工驱动的手动测试、自动化测试（人工设计，机器执行），以及新兴的自主测试（涉及最少的人工干预）。

软件测试进化的第三阶段——自主测试——越来越依赖于代理式AI。一个自主测试代理会持续规划、生成、触发和维护测试以最小化风险。随着像Copilot这样的代码助手代理加速代码生成，自主测试代理在大规模场景下对保障质量至关重要。

在一种前瞻性实施方案中，自主测试代理不会孤立运作。一个测试代理可能会与性能工程代理和安全验证代理合作，全面评估软件变更的影响。例如，当开发者提交一个新功能时，测试代理确保其按预期运行，性能代理评估负载下的系统影响，安全代理扫描漏洞——所有这些都在并行进行，共享上下文信息并协同响应策略。

今天已经有一些早期阶段的实现，包括预测性分析用于测试优先级和基于人工智能的异常检测。但下一阶段将包括协调的代理流程，根据环境、代码库和风险概况动态适应。

AI代理与安全

AI代理在将DevSecOps（开发安全运维）推向前沿方面发挥着关键作用。DevSecOps将安全性更早地整合到软件开发生命周期中，使漏洞更容易且成本更低地缓解和修复。自动化是核心原则。安全测试、漏洞扫描及合规检查在持续集成/持续部署（CI/CD）管道中是自动化的。

数字工作者进一步扩展了这一点。专门的安全代理可以构建威胁模型，分析并优先处理发现的问题，并与测试和开发代理协作提出缓解措施。这些代理持续运行，随着威胁的变化而适应。

部署与超越

一旦软件被构建和测试，AI代理的作用并不会结束。在自动化的CI/CD工作流中，代理可以预测最佳的部署时间，检测配置错误，并触发自动回滚。

在高级场景中，部署代理与运维代理协作，评估系统准备情况、使用趋势和回滚触发器。维护代理可以自主启动预防性诊断并应用热修复。这些共同构成了一个协作代理团队，确保系统的弹性、性能和合规性。

代理式AI在预测性维护中特别有价值，其中代理分析遥测数据以预见问题。IT操作代理可以立即参与故障排除、根本原因分析和解决方案部署。

为了业务导向的目标协调数字员工团队

软件交付的下一次演进不仅仅是用自动化取代手动任务——而是动员专家数字员工，共同朝着一个共同的业务目标努力。无论是在推出新功能、增强用户体验还是消除关键安全风险，AI在软件工程中的未来在于协调跨职能的AI代理团队，这些团队反映了与人类团队相同的技能多样性、专注度和协调性。

想象这样一个场景：产品经理要求交付一项新功能。瞬间，一个规划代理开始组建一个协作任务小组：需求代理查阅历史反馈和合规数据，UI/UX代理根据已知的客户人物定制设计，开发代理生成符合企业模式的代码，而测试、性能和安全代理模拟边缘案例并执行治理——所有代理共享状态、上下文和目标。

但真正的价值来自于这些代理不仅仅是一般用途的工具。他们是经过配置的专业数字员工，了解组织内部流程、技术栈、市场法规，甚至地理限制。一个专注于医疗保健的安全代理会以不同于金融服务业培训的代理方式标记风险。一个欧洲部署代理会确保符合GDPR要求，而其美国同行可能优先考虑HIPAA或SOC 2合规标准。

这个愿景将代理编排转化为竞争优势。数字员工不仅仅速度快——他们具备领域知识、符合政策，并且目标明确。他们体现了企业智能，将每次软件变更转化为一个与业务一致、风险知情和以用户为中心的机会。

人机协作的未来

在软件开发生命周期（SDLC）中，人类员工会发生什么？Salesforce的IT现状调查发现，96%的受访者认为AI代理会对开发人员体验产生积极影响，92%的人表示代理式AI将对其职业产生积极影响。

未来将依赖于协作生态系统，其中专业的数字工作者执行专注的重复性任务，而人类专家则指导战略、创意和治理。代理团队将像数字同事一样行动——每个都有领域知识，有与其他代理通信的API，并有规范他们协作的规则。

这不是科幻小说，而是软件将被构建、测试、保护、部署和演化的下一步。

热门新闻
YOUTUBE.COM/THENEWSTACK
科技发展迅速，不要错过任何一集。订阅我们的YouTube频道，观看所有我们的播客、访谈、演示等。

订阅
组
创建于草图。

分享这篇文章

(以上内容均由Ai生成)