Генеративный ИИ значительно изменил производительность бизнеса, особенно через агентный ИИ, который имеет большой потенциал для повышения удовлетворённости разработчиков и улучшения процесса разработки программного обеспечения. Поскольку программное обеспечение всё больше влияет на все аспекты нашей жизни — от смартфонов до умных городов — методы разработки и защиты кода претерпевают глубокие изменения. Агентный ИИ не только усиливает возможности разработчиков, но и переопределяет весь жизненный цикл разработки программного обеспечения.
Согласно недавнему опросу GitHub, разработчики тратят значительное количество времени на выполнение необходимых, но рутинных задач, таких как исправление ошибок и ожидание сборок. Именно здесь агентный ИИ может внести изменения, преобразуя ландшафт разработки программного обеспечения.
«Наша цель — минимизировать рутинные задачи, с которыми сталкиваются разработчики, позволяя им сосредотачиваться на инновационных решениях», — сказал Виджой Панди, старший вице-президент Outshift. «В настоящее время мы наблюдаем появление помощников, которые предоставляют предложения, фрагменты кода и рекомендации по безопасности для оптимизации жизненного цикла разработки программного обеспечения».
Например, GitHub Copilot позволяет разработчикам создавать до 60% своего кода с помощью ИИ, что всего лишь начало этой трансформации.
«Это меняет правила игры», — отметил Майк Хэнли, главный специалист по безопасности GitHub и старший вице-президент по инженерии, подчеркивая широкие возможности ИИ-агентов в процессе разработки программного обеспечения. «Мы наблюдаем значительный рост производительности, Copilot помогает разработчикам эффективно производить большую часть своего кода».
Хэнли отметил, что ИИ-инструменты стали общедоступными менее двух лет назад, но их популярность стремительно растёт, что коренным образом меняет подход разработчиков к созданию программного обеспечения.
Агентный ИИ: Новый Уровень Помощи
Агентный ИИ представляет собой переход от простой помощи к проактивному, независимому управлению сложными рабочими процессами, адаптированными под конкретные области.
«Думайте о агентном ИИ как о команде опытных коллег», — заявил Панди. «Аналогично тому, как никто не следит за всеми аспектами разработки программного обеспечения, сеть ИИ-агентов будет сотрудничать, обучаться и решать более крупные задачи, при этом люди останутся неотъемлемой частью процесса».
Агентный ИИ расширяет возможности команд DevOps, оптимизируя процессы непрерывной интеграции и развертывания (CICD), что позволяет быстрее выводить продукты на рынок. Важно также, что он интегрирует безопасность и конфиденциальность с самого начала, что является значительным преимуществом для разработки корпоративных приложений на фоне нехватки специалистов SecOps.
Безопасность По Умолчанию
Традиционно меры безопасности внедряются на поздних этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, часто в рамках пост-кодовых обзоров. Интеграция агентного ИИ радикально меняет этот подход.
«Теперь разработчики могут получать рекомендации по безопасному кодированию в реальном времени через инструменты, такие как Copilot», — объяснил Хэнли. «Это позволяет интегрировать безопасность на ранних этапах процесса, эффективно снижая уязвимости с гораздо меньшими затратами».
Например, недавно доступный Copilot Autofix предлагает объяснения потенциальных проблем в реальном времени и предоставляет решения в один клик, демонстрируя, как агенты могут быстрее решать конкретные проблемы, чем вмешательство человека. Интеграция агентов для обнаружения ошибок на протяжении всего рабочего процесса обеспечивает тесную связь между безопасностью и разработкой программного обеспечения, поддерживая высокий уровень производительности без трения традиционных практик безопасности.
«Это и есть желаемый результат для опыта разработчика», — заметил Хэнли. «С учетом критической роли программного обеспечения в обществе, ИИ изменит процесс разработки, снижая уязвимости с самого начала».
Проактивный подход агентного ИИ означает, что как только уязвимости выявлены, их можно устранять немедленно, переходя от реактивной модели безопасности к проактивной.
Подготовка к Агентным Рабочим Процессам
Концепция агентных рабочих процессов всё ещё развивается, в значительной степени оставаясь в области ИИ-помощников. Чтобы подготовиться к будущему, сосредоточенному на агентах ИИ, организациям следует начинать с внедрения имеющихся помощников, начиная с небольших проектов и постепенно увеличивая их использование. Это не только подготовит команды к ответственной практике работы с ИИ, но и оптимизирует репозитории кода для будущего обучения агентов ИИ.
Поскольку рутинные, повторяющиеся задачи всё больше будут выполняться ИИ, бизнесу необходимо адаптироваться. «Вы не можете игнорировать эту эволюцию», — предупредил Хэнли. «Понимание того, как использовать эти инструменты, имеет решающее значение для поддержания конкурентного преимущества».
Панди разделил эту мысль: «Скоро, чем раньше, функции, отнимающие много времени, будут выполняться агентами ИИ, позволяя людям сосредотачиваться на решении более сложных задач».
Для тех, кто готов принять эту трансформацию, будущее разработки программного обеспечения выглядит более ярким, чем когда-либо. Вопрос в том, не если, а когда и как быстро организации примут этих groundbreaking AI-агентов. Вы готовы вступить в эту новую эпоху разработки программного обеспечения?
Рейтинг
