2025年，AI是软件开发放大器而非替代品。平台工程是AI部署黄金标准。领导层战略采纳AI和平台工程，提升开发者生产力，未来是自主代理。以用户为中心的开发者体验和内部平台是成功的关键。
译自：In 2026, AI Is Merging With Platform Engineering. Are You Ready?
作者：Jennifer Riggins
如果说我们在 2025 年有什么领悟，那就是 AI 是以人为本的软件开发团队的放大器，而不是人类人才的复制品或替代品。
在过去一年中，开发者体验 (DevEx) 一直由平台工程和 AI 定义，两者正在融合，因为前者正成为正确、安全、高效部署后者的黄金标准。
但我们了解到，开发者生产力取决于领导层如何战略性地对待这两种趋势的采纳。只有那些通过平台战略理解 AI 赋能的组织，才能在新的一年里脱颖而出。具体做法如下。
运维平台工程在 AI 采纳中的作用
平台工程是采纳内部平台，以创建黄金路径，使日常活动（如部署到云端和从其他团队请求服务）变得更容易。
遵循 Cloud Native Computing Foundation 的 平台工程成熟度模型，我向为本文采访的专家询问了他们在平台工程旅程中的位置。绝大多数受访者的回答都与成熟度模型的第二层级“运维型”相符，这意味着他们的组织拥有由专门的平台或 DevEx 团队集中跟踪的标准化工具。
另有四分之一的受访者处于通过定性和定量指标、集成和托管服务、赋能的生态系统以及广泛采纳的平台即产品思维进行优化的最后阶段。我采访的最小的公司——Etiq AI，拥有不到十名开发者——仍在采用临时、定制和临时请求流程，这在其初创阶段是合适的。
当然，我通常采访的是过去几年里我曾采访过的平台负责人。但我的发现可能是平台工程正准备走出幻灭期这一总体趋势的一部分。它也是对 AI 采纳的自然回应，AI 采纳要求至少有一个内部开发者门户，如果不是一个成熟的平台，为这种新的速度水平设置护栏和有时是门禁。
Dave Bresci，PagerDuty 现场可靠性工程高级经理，告诉我 Backstage 和现在的 Spotify Portal 通过“赋能黄金路径和集中化技术文档”充当了平台工程的“关键”。
他表示，在 Portal 内部，他发现“AI 编码助手在促进开发者实验和原型设计以及提高编码吞吐量方面发挥了变革性作用。”在此基础上，PagerDuty 工程师还利用 AI 构建了一些定制的内部工具，以在整个代码库中进行大规模更改，他称这些工具“极具影响力”。
当然，任何策略的好坏都取决于其衡量方式。
超过一半的受访者表示，他们结合使用开发者调查和其他定性数据，以及跟踪吞吐量和稳定性的核心四项 DORA 指标。大约三分之一的受访者表示，他们利用 SPACE 框架 和/或 DX Core 4。
AI 如何已经在提升开发者生产力
尽管为本文提供咨询的许多团队仍在决定哪些 AI 工具（如果有的话）适用于其整个工程组织，但一些团队已经宣称取得了巨大的开发者生产力成果。
Appknox 首席执行官 Subho Halder 表示：“这些工具不仅让我们更快，还让工作感觉更轻松。”他所在的安全漏洞检测初创公司迄今为止从他称之为实用 AI 工具中获得了最大的生产力提升。
他接着说：“Claude 和 ChatGPT 帮助我们的工程师更快思考，CodeRabbit 加快了 [pull request] 审查速度，Windsurf/Cursor 提升了日常开发效率。”“我们甚至为 AI 分配了单独的预算，因为回报是显而易见的。作为一家安全公司，每项工具都经过最高级别的隐私和合规性审查。”
Spotify 的首席架构师兼工程副总裁 Niklas Gustavsson 谈到他的团队时表示，真正能对他们产生影响的工具可分为三类：
- AI 编码工具，其中 Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot 每天被 90% 的开发者使用，这是根据 Google 最新的 DORA 调查得出的。
- 集成到现有车队管理系统中的后台编码代理。
- 内置于 Spotify 内部平台的知识助手，这些助手通常会进行内部测试，然后开源或商业化。
Gustavsson 说：“我们将这些 AI 编码代理作为‘大脑’，通过自然语言指令生成代码更改，并将其插入到现有车队管理系统中，而车队管理系统则作为‘肌肉’，通过自动化 PR 安全地在数千个代码仓库中运行这些更改。”
在我们采访时，AI 代理已经生成了超过 1500 个已合并的 pull request，在 Spotify 的一些大型迁移中节省了 60% 到 90% 的时间。
他说：“在幕后，我们有一个内部框架，负责协调提示、linting、[模型内容协议]工具、作为验证和可观测性判断的[大型语言模型]。”“这样我们就可以在不干扰团队的情况下，灵活地替换底层代理和模型。”
Spotify 在其代理式 AI 之路上比大多数组织走得更远。其技术和非技术团队也是 AiKA AI 知识助手 的首批也是最重度的用户之一，用于“查找各种 Spotify 特定的问题答案，从了解特定系统或工具如何工作，到获取参考代码，再到公司政策，” Gustavsson 说。
他补充道：“AiKA 帮助减少了内部支持请求以及 Slack 和其他渠道中零散问题的数量。我们看到 Spotify 内部支持请求的解决时间缩短了 47%。”
SaaScada 扩展公司的首席技术官 Paul Payne 表示，Claude Code 正在完全重新定义其面向金融服务的开放 API 平台的软件工程流程。
他说：“十二个月前，我们手动编写代码，并为此感到非常自豪。今天，我们很少编写任何代码——我们使用 Claude Code 构建专门的代理和技能，以便我们能在更高层次上操作，并释放 AI 编码代理带来的巨大生产力效益。”
“它们确实是我们从未见过的倍增器，它让我们能够在几天或几周内构建出完整的功能甚至产品，而这在以前需要数月的手动编码。”
这与 9 月发布的最新《DORA 报告》一致，该报告着重于 AI 作为软件开发放大器的影响。与前一年报告发现 AI 在软件开发中结果喜忧参半不同，2025 年的调查发现 AI 助手已无处不在，对个人开发者生产力产生了巨大影响。
内部开发者平台被指出是构建 AI 采纳以及为您所在行业或用户风险概况添加必要护栏和门禁的最佳基础。
未来是代理式的：自主代理群正在到来
尽管过去几年更多是为大规模生成式 AI (GenAI) 准备数据和系统，但工程领导者对代理式 AI 的近期未来充满信心。
那些对 AI 带来的改变抱有希望的人，无疑期待着更广泛地拥抱代理式 AI。
MongoDB 产品管理总监 Max Marcon 表示：“到 2026 年，我们将开始看到 AI 代理超越单一公司实验，进入有限的跨组织协作，但这仍将是谨慎而深思熟虑的。”“目前，大多数公司都专注于基础工作，”这包括确保代理安全运行、仅访问正确数据以及在明确治理下操作等重要任务。
他指出：“代理之间的完全互操作性仍处于早期阶段，就像开放银行在第一个十年时的状况。”
尽管 2025 年是关于早期代理，但许多受访者预测 2026 年将是关于代理式记忆，即这些 AI 代理将在其过去的经验基础上影响自身的决策。
PagerDuty AI 和自动化工程总经理兼副总裁 João Freitas 同意：“随着技术的发展和成熟，我们将看到更多真实代理的例子，AI 代理变得更加自主。”
他说，代理将“更好地适应其环境和语境，能够在广泛的工具和资源下做出更好的决策，并独立地采取行动以实现目标。”
Freitas 表示，模型上下文协议 (MCP) 和 代理间通信 (A2A) 等标准的兴起将有助于建立围绕代理部署和监控的最佳实践：“这将开启新的用例和商业机会，并增加 AI 的投资回报。”
科技领袖们往往是乐观的一群人，其中初创公司创始人尤为如此。
SaaScada 的 Payne 说：“AI 将积极地颠覆整个软件开发生命周期。”“如果现有的软件工程团队拥抱这种范式转变，他们可以获得显著的生产力提升。”
他补充道：“10 倍工程师可能会变成 100 倍工程师，但每个团队都需要仔细应对模型和工具提供商之间剧烈的创新和变化速度，才能充分释放这些收益。”
针对变化的速度，他预测我们不仅会看到 AI 融入传统的项目管理工具，而且 2026 年很可能迎来一个完全集成、端到端的软件交付生命周期工具的新时代，“为 AI 驱动的产品规划、需求分析、技术设计、原型设计、编码、部署和测试提供一体化环境。”
他还表达了普遍的担忧，即在这个 AI 驱动的近期未来，安全风险只会增加，但他认为 AI 也将成为保护的一部分。
Payne 说：“最优秀的工程团队将对在何处以及如何约束 AI 行为进行审慎的风险评估，从而使其软件在每次后续模型发布时表现更好，从而让他们能够驾驭创新的浪潮。”
为何正确的开发者体验对成功至关重要
席卷科技界的变化不只是技术性的。与您的开发者——实际上是与您的整个组织——的沟通将是 2026 年最大的差异化因素。
Multiverse.io 工程副总裁 Helen Greul 表示：“很容易被 AI 的兴奋感所席卷，但 2026 年最大的差异化因素仍将是展现平静、清晰和结构的领导力。技术正在加速发展——人们需要稳定。蓬勃发展的团队将是那些领导者铭记这一点的团队。”
这一点在今年 12 月 Multitudes 发布的一份新白皮书 的结果中得到了强调，该白皮书指出，领导层的行动是确保 AI 采纳成功的最重要因素之一。报告发现，购买工具并不等于采纳或推动 AI 使用。只有当领导者将采纳作为明确的优先事项或“明确的期望”（强制命令不受开发者欢迎）时，他们才看到 AI 工具采纳的加速。
easyJet 平台工程负责人 Molly Clarke 说：“询问用户他们想要什么。”她预测 2026 年开发者体验的优先级只会提高。
在 AI 时代，用户既包括内部开发者，也包括任何外部客户——在您确定用户需要之前，不要强行向他们推销功能，尤其是 AI 增强的功能。安全和其他门禁应该是强制性的，但为您的内部开发者服务的一切其他事物——包括任何平台工程策略——都必须是可选的。
任何开发者生产力策略的目标都应该是让做正确的事情变得最容易，这样开发者就不会想离开那条黄金路径。
在过去的三年里，DORA 研究证明以用户为中心是组织绩效的巨大放大器。2025 年的《DORA 报告》侧重于 AI 辅助软件开发的现状，但仍发现“以用户为中心”是取得积极成果的核心。
调查受访者越认同以下观点，他们在 AI 采纳方面就越成功：
- 为用户创造价值是他们的重点。
- 用户体验是他们的首要任务。
- 以用户为中心是业务成功的关键。
在服务内部用户方面，报告进一步发现，内部开发者平台在过去一年中变得“几乎普及”，并且必须将您的平台作为 AI 战略的基础。
在 2026 年尝试提高开发者生产力时，尤其是通过 AI 采纳和/或平台工程方法，请务必倾听您的内部开发者。他们可能比任何人都更清楚什么能提高他们的生产力。这还为他们创新和实验以构建伟大新事物创造了一个安全的环境。
Greul 说：“我们正在进入一个小型团队可以完成以前无法想象的事情的阶段。竞争环境正在趋于扁平化。”“我为创造力的崛起、各种奇思妙想和成为数十亿美元公司的副业项目感到兴奋。”
