AI代理正在加速软件开发生命周期，从计划到部署，提高速度、效率和质量。通过人机协作，AI代理与人类专家共同工作，实现创新和目标导向的软件交付。
译自：AI Agents Are Revolutionizing the Software Development Life Cycle
作者：Yaniv Sayers
人工智能正在改变科技行业的许多领域，而软件开发是其中一个AI正在显著影响流程参与者、内容和方式的学科。生成式人工智能（GenAI）率先崭露头角，现在，代理式人工智能正大幅加快整个软件开发生命周期（SDLC）的演进速度。AI代理，也被称为“数字员工”，是不断变化的SDLC中的主力军。
“2024-25年世界质量报告：聚焦未来”发现，68%的受访者正在积极使用或计划使用GenAI，并且这一趋势也适用于代理式AI。根据Gartner的数据，到2028年，使用代理式AI的企业软件应用程序数量预计将从2024年的不到1%增加到33%。
拥抱AI代理的组织可以在多个层面打开收益之门，从计划和构建到测试和部署等等。从战略角度来看，使用代理可以显著提高发现新业务市场、推动产品创新和取得突破性成果的潜力。
在战术层面，代理式AI为SDLC带来了更高的速度、效率和质量。当然，所有这些都得益于人力员工与数字员工的携手合作。
生成式AI vs. AI代理：它们的角色和差异
GenAI和AI代理在不断发展的AI领域中扮演着互补的角色。GenAI模型——例如GPT、Claude或Gemini——擅长生成内容，包括代码、文本、摘要和测试用例，以响应提示。它们通常是无状态和反应式的，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个交互之外的内容。
另一方面，AI代理代表了一个构建在生成模型或其他AI系统之上的更自主、具有上下文感知能力的层。代理旨在解释目标、推理任务、访问工具或API、管理内存和执行多步骤计划——通常只需最少的人工干预。
例如，虽然GenAI模型可能会在被要求时编写一个函数，但AI代理可以主动监控存储库，检测模式，创建分支，编写补丁，运行测试并打开拉取请求——所有这些都是迭代进行的。
从本质上讲，可以将GenAI视为大脑，而AI代理视为大脑和双手。两者的结合实现了更强大的用例，尤其是在软件交付中，代理可以协调计划、开发、测试和运营阶段。
创新计划
虽然使用AI代理有很多好处，但基石在于SDLC的计划阶段。代理通过识别新的可能性并生成创新的解决方案来加速创新。开发团队可以探索非常规方法，并在努力中挑战现有的范例。在更精细的层面上，AI代理用于收集、提取和完善信息。它们还可以用于初始软件建模和进行模式更改。
展望未来，各组织开始设想专门的数字员工，致力于软件开发生命周期中的特定学科。想象一下，一个计划代理不仅创建初始计划，还直接与来自测试、性能和安全团队的代理协作，以根据预期的风险、性能概况和安全问题迭代地完善这些计划。
构建更好
AI代理在构建过程中发挥着多种作用；通常，这是以自动代码生成的形式。但是，还有其他几个关键用例，例如实时错误检测、审查和建议修复潜在问题、创建文档、编程语言翻译，甚至基于用户提示生成整个应用程序。
预计这些数字员工将发展成为领域专家，形成具有不同角色和职责的代理协作团队。例如，代码生成代理可能会与性能优化代理协同工作，不仅可以编写功能代码，还可以确保它在目标平台上高效运行。
借助这些数字员工协助曾经的手动任务，最终结果是提高了创造力和生产力。
自主测试和代理协作
软件测试是AI代理和自动化进一步彻底改变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）和新兴的自主测试（涉及最少的人工干预）。
软件测试演进的第三阶段——自主测试——越来越依赖于代理式AI。自主测试代理持续计划、生成、触发和维护测试，以最大限度地降低风险。随着像Copilot这样的代码助手代理的兴起加速代码生成，自主测试代理对于大规模维持质量至关重要。
在具有前瞻性的实现中，自主测试代理不会孤立地运行。测试代理可能会与性能工程代理和安全验证代理协作来全面评估软件变更。例如，当开发人员提交新功能时，测试代理会确保其行为符合预期，性能代理会评估负载下的系统影响，而安全代理会扫描漏洞——所有这些都并行进行，具有共享的上下文和协调的响应策略。
如今，该模型已经有早期阶段的实现，包括用于测试优先级排序的预测分析和AI驱动的异常检测。但下一阶段将包括根据环境、代码库和风险概况动态调整的协调代理工作流程。
AI代理和安全性
AI代理在将DevSecOps推向前台方面发挥着关键作用。DevSecOps将安全性更早地集成到软件开发生命周期中，从而使漏洞更容易且更便宜地缓解和修复。自动化是核心原则。安全测试、漏洞扫描和合规性检查在持续集成/持续部署（CI/CD）管道中自动进行。
数字员工进一步扩展了这一点。专门的安全代理可以生成威胁模型、分析和确定发现的优先级，并与测试和开发代理协作以提出缓解措施。这些代理持续运行，随着威胁的发展而调整。
部署及以后
AI代理的角色并不会在软件构建和测试完成后结束。在自动化的CI/CD工作流程中，代理可以预测最佳部署时间、检测错误配置并触发自动回滚。
在高级场景中，部署代理与运营代理协作以评估系统就绪情况、使用趋势和回滚触发器。维护代理可以启动先发制人的诊断并自主应用热修复。它们共同构成了一个协作代理团队，可确保弹性、性能和合规性。
代理式AI在预测性维护中尤其有价值，代理可以在其中分析遥测数据以预测问题。然后，IT运营代理可以近乎实时地进行故障排除、根本原因分析和解决方案部署。
为以业务为中心的目标编排数字员工团队
软件交付的下一个演进不仅仅是用自动化取代手动任务，而是调动专业的数字员工朝着共同的业务目标协作。无论是启动新功能、增强用户体验还是消除关键的安全风险，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、关注点和协调多样性。
想象一下，产品负责人请求交付新功能的场景。立即，计划代理开始组建一个协作工作组：需求代理查阅历史反馈和合规性数据，UI/UX代理根据已知的客户角色定制设计，开发人员代理生成与企业模式一致的代码，而测试、性能和安全代理模拟边缘情况并强制执行治理——所有这些都共享状态、上下文和目标。
但真正的价值在于这些代理不仅仅是通用工具。它们是专业的数字员工，配置了有关组织内部流程、技术堆栈、市场法规甚至地理约束的知识。专注于医疗保健的安全代理将以不同于在金融服务领域接受培训的安全代理的方式标记风险。欧洲部署代理将强制执行GDPR就绪情况，而其美国对应方可能会优先考虑HIPAA或SOC 2合规性。
这种愿景将代理编排转化为竞争优势。数字员工不仅速度快，而且具有领域意识、符合策略且以目标为导向。它们体现了企业智能，将每次软件更改转化为与业务一致、风险知情和以用户为中心的机会。
人机协作的未来
SDLC中的人类员工会发生什么？今年2月发布的Salesforce“IT状况”调查发现，96%的受访者认为AI代理将对开发人员体验产生积极影响，而92%的受访者表示代理式AI将对他们的职业生涯产生积极影响。
未来在于协作生态系统，专业的数字员工执行专注、重复的任务，而人类专家指导策略、创造力和治理。代理团队将像数字同事一样行动——每个代理都具有领域知识、彼此通信的API以及管理其协作的规则。
