开发者角色正演变为人机混合团队管理者。AI虽加速编码，但软件开发生命周期仍有瓶颈。GitLab推出智能体平台，未来或有“元智能体”。企业采纳AI需战略规划。
译自：The Rise of the Cognitive Architect
作者：Frederic Lardinois
开发人员的角色正在迅速变化。在亚特兰大举行的 KubeCon North America 2025 大会上，我们与 GitLab 战略与开发者关系副总裁 Emilio Salvador 坐下来，讨论了他关于软件开发者将如何从个体编码者演变为混合团队管理者的愿景。
“我们相信会有更多的开发者，但他们所做的工作将不仅仅是编码。[……]开发者正在成为一个由人类和智能体共同组成的团队的管理者，”Salvador 告诉 The New Stack。
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在本期 The New Stack Makers 节目中，我们讨论了人工智能如何重塑开发者角色、GitLab 为何正在构建一个智能体编排平台，以及未来的“元智能体”可能是什么样子。
认知架构师与人工智能守护者
在 Salvador 最近发表在 The New Stack 上的一篇文章中，他为开发人员的发展方向创造了两个术语。第一个术语是“认知架构师”，它指的是开发工作越来越不关注编写单个函数，而是更多地将大问题分解成可以分配给人工智能智能体或人类团队成员的各个部分。
“过去，开发人员的任务是做一件事情——读取这个 JSON 文件或解析它，”Salvador 解释道。“现在，问题的规模大得多，你必须开始更多地像一个架构师那样思考，他将解决一个更大的问题，将其分解成更小的部分，然后将这些部分分配给不同的智能体或其他团队成员。”
第二个角色是“人工智能守护者”，这有点像一次现实检验：开发者正在对人工智能生成的代码质量失去信心。Salvador 指出，大型公司声称他们 80% 的代码现在是由人工智能编写的，但这些智能体编写的每一行代码仍然需要由人类审查。
“将会有负责监督合规性、安全性、代码质量的人——这些人将永远是人类[……]，”他说。“我没有看到任何一家欧洲银行会部署一个未经某人签字确认该应用程序是正确的应用。”
人工智能悖论：更快的编码，同样的瓶颈
但即使开发者在人工智能的帮助下越来越多地编写代码——或者至少他们是这样认为的——大多数公司尚未真正从其软件团队中看到显著的生产力提升。
GitLab 将其称为“人工智能悖论”。尽管开发者现在可以更快地编写代码，但这些优势却消失了，因为软件开发生命周期的其他环节尚未跟上。测试、安全审查和合规性正在成为新的瓶颈。
“你的速度只能和最慢的轮子一样快，”Salvador 说。“因此，当你在整个软件开发生命周期中考虑实施人工智能时，你需要采取一种更具战略性的方法。你必须审视整个软件开发生命周期，并在每个阶段应用人工智能，否则即使你做对了所有事情，最终也会遇到这些瓶颈。”
GitLab 自家的 Duo Agent Platform 旨在将人工智能能力从编码扩展到规划、安全、合规性和部署。Salvador 指出，该平台还设计为可扩展的，因为没有哪个单一供应商能够跟上不断变化的新人工智能工具和模型。
“每周都有新的工具、新的模型、新的智能体出现，”Salvador 说。“今天令人惊叹的工具，六个月后可能就不再是市场上的主流了。”
元智能体
也许 Salvador 最有趣的预测是他所谓的“元智能体”的兴起，这是一种基于角色的 AI 智能体，本质上是开发团队的正式成员，拥有电子邮件地址、电话号码和 Slack 用户名。
“你将能够像与团队中任何其他成员沟通一样与该元智能体进行沟通，”他说。“你将能够分配任务，然后它们将充当智能体的智能体。”
这里的想法是，这个元智能体不会只是等待你的调用，它还会主动地全天候监控应用程序。理想情况下，它能够预先发现问题并自动生成修复方案。
智能体炒作与现实
尽管他对该领域有全面的愿景，Salvador 也意识到企业采纳速度缓慢。他回忆起最近访问一家仍在运行大型机和 COBOL 的大型欧洲银行的经历。
“我认为有很多炒作成分，”他说。“对于企业而言，采用速度比我们想象的要慢得多。”
他提到了 谷歌今年发布的 Dora 报告，该报告发现，一年前，人工智能带来的生产力提升“几乎微不足道”。现在这些提升已经显现，但这需要时间让技术改进，也需要开发者学习如何有效利用它。
“人工智能是一个了不起的工具，但就像任何其他工具一样，你需要知道如何使用它，”Salvador 说。“当我们忽视人为因素和变革管理时，事情不会一蹴而就。”
他给刚起步的团队的建议是：从小处着手。选择一个单一的应用程序，与一个小团队合作，并引导他们完成从编码到部署的整个生命周期。
“如果你能帮助开发者加速学习过程，那么他们就能将这些知识传播到你的整个组织中，”他说。
