Искусственный интеллект меняет правила игры для многих областей технологической индустрии, а разработка программного обеспечения является одной из дисциплины, в которой ИИ резко влияет на ВОЗ, что и как процесс. Генеративный ИИ (Genai) был первым, кто оставил свой след, и теперь агент AI значительно увеличивает темпы, когда развивается весь жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC). Агенты ИИ, также известные как «цифровые работники», являются тяжелыми атмосферами в изменяющейся SDLC.
Отчет о мировом качеством 2024-25 гг. Фьючерсы в фокусе показали, что 68 процентов респондентов активно используют или планируют использовать Gen AI, и что эта тенденция также применяется к агентскому ИИ. По словам Гартнера, ожидается, что количество программных приложений для корпоративных программ, использующих агент, увеличится с менее чем на 1 процента в 2024 году до 33 процентов к 2028 году.
Организации, которые охватывают агентов искусственного интеллекта, открывают дверь к преимуществам на нескольких уровнях, от планирования и строительства до тестирования и развертывания, а также за ее пределами. С стратегической точки зрения использование агентов значительно увеличивает потенциал для обнаружения новых бизнес -рынков, стимулирования инноваций в продуктах и достижения результатов прорыва. На тактическом уровне агент AI приносит улучшенную скорость, эффективность и качество SDLC. Все это, конечно, стало возможным благодаря человеческой рабочей силе, работающей рука об руку с цифровой рабочей силой.
Генеративные агенты ИИ против ИИ: понимание их ролей и различий
Генеративные агенты ИИ (Gen AI) и ИИ играют дополнительные роли в развивающемся ландшафте ИИ. Модели Gen AI — такие как GPT, Claude или Gemini — Excel при создании контента, включая код, текст, резюме и тестовые примеры, в ответ на подсказки. Они, как правило, без гражданства и реагирующие, что означает, что они выполняют задачу, когда их спрашивают, но не помнят и не планируют за пределы одного взаимодействия.
Агенты ИИ, с другой стороны, представляют собой более автономный, контекстный слой, созданный на вершине генеративных моделей или других систем ИИ. Агенты предназначены для интерпретации целей, разума с помощью задач, инструментов доступа или API, управления памятью и выполнения многоэтапных планов, часто с минимальным вмешательством человека.
Например, в то время как модель ИИ Gen может написать функцию, когда его спрашивают, агент ИИ может активно отслеживать репозиторий, обнаружить шаблон, создавать ветвь, написать патч, запустить тесты и открыть запрос на вытяжение — все итеративно.
По сути, думайте о Gen AI как о разуме и агентах ИИ как о мозге и руках. Комбинация обоих позволяет более мощным вариантам использования, особенно в доставке программного обеспечения, где агенты могут координировать все этапы планирования, разработки, тестирования и эксплуатации.
Инновационное планирование
Хотя есть много преимуществ для использования агентов ИИ, краеугольный камень находится на этапе планирования SDLC. Агенты обеспечивают ускорение инноваций, выявляя новые возможности и генерируя инновационные решения. Команды разработчиков могут исследовать нетрадиционные подходы и бросить вызов существующим парадигмам в своих усилиях. На более детальном уровне агенты ИИ используются для сбора, извлечения и уточнения информации. Они также могут быть использованы в начальном моделировании программного обеспечения и внесении изменений шаблонов.
Заглядывая в будущее, организации начинают представлять специализированных цифровых работников, посвященных конкретным дисциплинам в жизненном цикле разработки программного обеспечения (SDLC). Представьте себе, что агент по планированию создает не только первоначальные планы, но и непосредственно сотрудничает с агентами, от тестирования, производительности и групп безопасности, чтобы итеративно усовершенствовать эти планы на основе ожидаемых рисков, профилей эффективности и проблем безопасности.
Здание лучше
Агенты ИИ играют роль в процессе строительства во многих отношениях; Часто это в форме автоматизированного генерации кода. Тем не менее, существует несколько других ключевых вариантов использования, таких как обнаружение ошибок в реальном времени, просмотр и предложение исправлений потенциальных проблем, создание документации, перевод языка программирования и даже генерация целых приложений на основе подсказок пользователей.
Ожидается, что эти цифровые работники превратятся в экспертов по доменам, создавая совместные команды агентов с различными ролями и обязанностями. Например, агент генерации кода может работать в тандеме с агентом-оптимизацией, чтобы не только записывать функциональный код, но и обеспечить эффективное выполнение целевых платформ.
С этими цифровыми работниками, помогающими с невыполненными ручными задачами, результатом является повышение творчества и производительности.
Автономное тестирование и сотрудничество агентов
Тестирование программного обеспечения — это область, где агенты ИИ и автоматизация продолжаются в революции в жизненном цикле разработки программного обеспечения (SDLC). В настоящее время существует три основных метода для проведения тестов: ручное тестирование на человеке, автоматизированное тестирование (разработанное на человеке, машинное выполнение) и появление автономного тестирования (которое включает в себя минимальное вмешательство человека).
Третий этап эволюции программного тестирования — автономное тестирование — все больше зависит от агента. Автономный испытательный агент непрерывно планирует, генерирует, запускает и поддерживает тесты для минимизации риска. С ростом кодовых помощников агентов, таких как ускорительное образование кода, автономные испытательные агенты имеют решающее значение для поддержания качества в масштабе.
В реализации вперед автономные тестовые агенты не будут работать в бункерах. Агент тестирования может сотрудничать с агентом по производству производительности и агентом по проверке безопасности для целостной оценки изменения программного обеспечения. Например, когда разработчик представляет новую функцию, агент тестирования гарантирует, что он ведет себя как предполагаемое, агент производительности оценивает воздействие на систему в рамках нагрузки, а агент безопасности сканирует уязвимости — все параллельно, с общим контекстом и стратегиями скоординированных ответов.
Сегодня существуют реализации этой модели на ранней стадии, в том числе прогнозирующий анализ для тестирования приоритетов и обнаружения аномалий, управляемой AI. Но следующий этап будет включать в себя рабочие процессы оркестрированного агента, которые динамически адаптируются на основе среды, кодовой базы и профиля риска.
Агенты ИИ и безопасность
Агенты ИИ играют ключевую роль в выведении DevSecops на первый план. Devsecops интегрируется в течение ранее в жизненный цикл разработки программного обеспечения, делая уязвимости проще и дешевле для смягчения и исправления. автоматизация является основным принципом. Тестирование на безопасность, проверка уязвимости и соответствие автоматизирована в рамках трубопроводов непрерывной интеграции/непрерывного развертывания (CI/CD).
Цифровые работники расширяют это дальше. Специализированные агенты безопасности могут генерировать модели угроз, анализировать и приоритетные результаты и сотрудничать с агентами тестирования и развития для предложения смягчения. Эти агенты работают непрерывно, адаптируясь по мере развития угроз.
Развертывание и за его пределами
Роль агентов ИИ не заканчивается после того, как программное обеспечение будет создано и протестировано. В автоматических рабочих процессах CI/CD агенты могут предсказать оптимальное время развертывания, обнаруживать неправильные конфигурации и запускать автоматические откаты.
В расширенных сценариях агенты развертывания сотрудничают с оперативными агентами для оценки готовности к системе, тенденциям использования и триггеров отката. Агенты по техническому обслуживанию могут запустить превентивную диагностику и автономно применять Hotfix. Вместе они образуют команду совместного агента, которая обеспечивает устойчивость, производительность и соответствие.
Агент AI особенно ценен в прогнозном обслуживании, где агенты анализируют данные телеметрии, чтобы предвидеть проблемы. ИТ-операционные агенты могут затем участвовать в устранении неполадок, анализе корней и развертывании решений почти в реальном времени.
Орчэггирование команд цифровых работников для целей, ориентированных на бизнес
Следующая эволюция в доставке программного обеспечения — это не только замена ручных задач с помощью автоматизации — речь идет о мобилизации экспертных цифровых работников для сотрудничества с общей бизнес -целью. Будь то запуск новой функции, улучшение пользовательского опыта или устранение критического риска безопасности, будущее ИИ в разработке программного обеспечения заключается в организации межфункциональных команд агентов искусственного интеллекта, которые отражают то же разнообразие мастерства, фокусировки и координации, что и человеческие команды.
Представьте себе сценарий, в котором владелец продукта запрашивает предоставление новой возможности. Мгновенно, агент по планированию начинает собирать совместную целевую группу: агент требований консультируется с исторической обратной связью и данными о соответствии, агент пользовательского интерфейса/UX адаптирует проектирование для известных персонажей клиентов, агент разработчика генерирует код, выровняемый с шаблонами предприятия, в то время как тест, производительность и агенты безопасности имитируют случаи края и обеспечивают управление соблюдением — все состояние совместного использования, контекст и объективы.
Но истинная ценность возникает, когда эти агенты не просто инструменты общего назначения. Они являются специализированными цифровыми работниками, настроенными со знанием внутренних процессов организации, технического стека, рыночных норм и даже географических ограничениях. Агент безопасности, ориентированный на здравоохранение, будет отмечать риски иначе, чем один, обученный финансовым услугам. Европейский агент по развертыванию обеспечит готовность GDPR, тогда как его коллега из сша может расставить приоритеты в соответствии с HIPAA или SOC 2.
Это видение превращает оркестровку агента в конкурентное преимущество. Цифровые работники не просто быстрые-они с доменом, соответствуют политике и ориентированы на цели. Они воплощают в себя предприятие, превращая каждое изменение программного обеспечения в выравниваемую бизнесом, ориентированную на риск и ориентированную на пользователя возможность.
Будущее сотрудничества человека-ай
Что происходит с человеческими работниками в жизненном цикле разработки программного обеспечения (SDLC)? Обследование IT Salesforce Oth IT показало, что 96 процентов респондентов считают, что агенты искусственного интеллекта окажут положительное влияние на опыт разработчика, а 92 процента заявили, что агент AI окажет положительное влияние на их карьеру.
Будущее заключается в совместных экосистемах, где специализированные цифровые работники выполняют сфокусированные, повторяющиеся задачи и человеческие эксперты, руководствуя стратегию, творчество и управление. Команды агентов будут вести себя как цифровые коллеги — каждый с знанием доменов, API для общения друг с другом и правила управлять их сотрудничеством.
Это не научная фантастика, но следующий шаг в том, как будет создано, протестировано, протестировано, обеспечено, развернуто и развивается программное обеспечение.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом.
