生成性人工智能(AI)正在显著提升商业生产力,尤其是通过主动式AI(agentic AI),它在软件开发和开发者满意度方面展现出巨大潜力。随着软件在我们生活的各个方面(从智能手机到智能城市)的影响力日益增强,代码开发和安全的方法正在经历深刻的变革。主动式AI不仅仅是提升开发者的能力,它正在重新定义整个软件开发生命周期。
根据最近的一项GitHub调查,开发者在处理必要但单调的任务(如修复错误和等待构建)上花费了大量时间。正是在这一领域,主动式AI能够带来变革,重塑软件开发的格局。
“在当今环境下,我们的目标是尽量减少开发者面临的日常任务,让他们能够专注于创新解决方案,”Outshift的高级副总裁Vijoy Pandey表示。“目前,我们看到的助手能够提供建议、代码片段和安全推荐,从而优化软件开发生命周期。”
例如,GitHub Copilot使开发者能够借助AI驱动的帮助生成多达60%的代码,这只是这一变革的开始。
“这是一个颠覆性的工具,”GitHub首席安全官兼工程高级副总裁Mike Hanley表示,强调了AI代理在软件开发过程中的广泛应用。“我们见证了显著的生产力提升,Copilot帮助开发者有效地生成大量代码。”
Hanley指出,虽然AI工具的公开使用时间不到两年,但采用速度已迅速上升,实质性地改变了开发者处理软件创建的方式。
主动式AI:超越传统助手
主动式AI意味着从简单的辅助转向主动、独立地管理针对特定领域的复杂工作流程。
“把主动式AI想象成一个专家团队,”Pandey说。“就像没有单个个体负责软件开发的所有方面一样,一网络的AI代理将合作、学习并应对更大的挑战,而人类依然是这个过程的核心。”
主动式AI通过简化持续集成和持续部署(CICD)流程,赋能DevOps团队,支持更快速的市场策略。重要的是,它还在一开始就融入了安全和隐私,这是在SecOps专家短缺的情况下,企业应用开发的一个重要优势。
从设计开始的安全
传统上,安全措施往往在软件开发生命周期后期实施,通常是作为代码审核的一部分。主动式AI的引入正在彻底改变这一方法。
“开发者现在可以通过像Copilot这样的工具实时接收安全编码建议,”Hanley解释道。“这使得安全体验能够早早融入流程,有效降低了漏洞风险,成本也更低。”
例如,新推出的Copilot Autofix能够实时解释潜在问题并提供一键解决方案,这展示了代理如何更有效地解决特定问题,而无需人类干预。在工作流程中整合缺陷检测代理,确保安全成为软件开发的固有部分,从而维持高效的生产力,消除传统安全实践带来的摩擦。
“这就是我们期望的开发者体验,”Hanley称。“随着软件在社会中的重要性不断增加,AI将通过从一开始就减轻漏洞来改变开发过程。”
主动式AI的前瞻性方法意味着,当识别出漏洞后,可以立即进行处理,从反应型安全模型转变为前瞻型。
为主动工作流做准备
主动工作流的概念仍在演变,目前主要存在于AI助手的领域。为了准备迈向以AI代理为中心的未来,组织应从拥抱现有助手开始,在小项目中部署,并逐步扩大使用范围。这不仅为团队准备负责任的AI实践,也为未来AI代理的训练优化代码库。
随着越来越多平凡、重复的任务由AI处理,企业必须相应调整。“你无法忽视这一演变,”Hanley警告道。“理解如何有效利用这些工具对于保持竞争优势至关重要。”
Pandey对此表示赞同:“迟早,耗时的功能将由AI代理处理,让人类能够专注于更高层次的问题解决。”
对于那些准备接受这一变革的组织而言,软件开发的未来比以往更加光明。现在值得思考的问题不再是是否会采用这些开创性的AI代理,而是何时以及多快组织能实现这一转变。您准备好迎接软件开发的新纪元吗?