Sự phát triển nhanh chóng của các công cụ AI trong phát triển phần mềm, bao gồm các hệ thống như Copilot, đang giúp các nhóm làm việc nhanh hơn và cải thiện chất lượng mã, nhưng các công ty cho biết công nghệ này cũng có thể mang lại các tiêu chuẩn mã hóa không đồng đều, giám sát không rõ ràng và rủi ro truy cập mới.
Các bản cập nhật từ GitHub, được công bố tại sự kiện GitHub Universe, làm nổi bật sự thay đổi trong cách các nhóm phần mềm triển khai AI.
Thay vì dựa vào các trợ lý đơn lẻ, nhiều doanh nghiệp đang thử nghiệm các nhóm tác nhân chuyên biệt chạy bên trong các quy trình làm việc hiện có.
Bước đi này phản ánh xu hướng rộng hơn trong ngành kinh doanh phần mềm hướng tới tự động hóa được phối hợp và chu kỳ phân phối nhanh hơn.
Các nhóm đang ưa chuộng các nền tảng tích hợp với kiểm soát phiên bản, môi trường phát triển và hệ thống ticketing, điều này có thể giảm chuyển đổi ngữ cảnh và giúp các nhóm nền tảng đáp ứng các yêu cầu tuân thủ.
Các nhà phân tích cho rằng điều này có thể thu hút các tổ chức vốn đang phải đối mặt với sự tràn lan công cụ và áp lực ngày càng tăng trong việc chuẩn hóa quy trình phát triển khi các tính năng AI Copilot trở nên phổ biến hơn.
GitHub đang thêm một tính năng gọi là mission control để quản lý các tác nhân này trong một giao diện duy nhất.
Nó cho phép người dùng gán nhiệm vụ, theo dõi tiến độ và hướng dẫn hoạt động của tác nhân trên GitHub, Visual Studio Code (VS Code), ứng dụng di động và dòng lệnh.
Các tác nhân kết nối với các bước phát triển phổ biến như pull request, issue và kiểm tra tích hợp liên tục, điều này có thể giảm ma sát cho các nhóm áp dụng AI.
Người đăng ký Copilot trả phí sẽ có thể truy cập các tác nhân từ các nhà cung cấp bao gồm Anthropic, OpenAI, Google, Cognition và xAI mà không cần thay đổi thiết lập hiện tại của họ.
Tùy chọn chọn nhiều nhà cung cấp có thể thu hút các tổ chức đang cân bằng hiệu suất mô hình, bảo mật và chi phí.
Nội dung chính
Giải quyết tình trạng tràn lan công cụ trong các nhóm lớn
Các tổ chức lớn thường dựa vào nhiều công cụ AI riêng biệt không hoạt động cùng nhau, gây ra sự nhầm lẫn và khiến trách nhiệm giải trình khó theo dõi hơn.
Việc nhúng các tác nhân vào các quy trình làm việc quen thuộc có thể giảm ma sát và đẩy nhanh việc áp dụng.
Một số kỹ sư nền tảng cho rằng điều này có thể rút ngắn thời gian onboard và giúp chuẩn hóa hành vi phát triển trên các nhóm phân tán.
Ví dụ, một công ty tài chính có thể sử dụng các tác nhân khác nhau để tạo mã boilerplate, chạy kiểm tra bảo mật và tạo báo cáo kiểm thử, trong khi mission control cho phép người quản lý giám sát hoạt động trên các dự án.
Giám sát tập trung cũng có thể giúp xác định các nút thắt cổ chai hoặc công việc bị trùng lặp.
Các tính năng mới trong VS Code mở rộng cách tiếp cận này.
Chế độ Plan nhắc nhà phát triển với các câu hỏi tiếp theo trước khi mã được viết, điều này có thể cải thiện chất lượng và giảm công việc làm lại.
Các tệp AGENTS.md cho phép các nhóm thiết lập quy tắc, chẳng hạn như các framework ghi log được ưa thích, bên trong hệ thống kiểm soát phiên bản, cung cấp các biện pháp bảo vệ cho đầu ra nhất quán.
Giám sát và quản trị
GitHub cũng đang giới thiệu một bảng điều khiển số liệu hiển thị cách các tác nhân AI Copilot được sử dụng trong một tổ chức, điều này có thể hỗ trợ các quyết định đầu tư.
Một mặt phẳng điều khiển mới cung cấp cho quản trị viên một cách để quản lý quyền truy cập, xem xét nhật ký và hạn chế tác nhân và mô hình AI nào có thể hoạt động trong công ty.
Các tính năng này hỗ trợ tính minh bạch trong các ngành có yêu cầu báo cáo nghiêm ngặt.
Đánh giá mã được hỗ trợ bởi AI hiện kiểm tra khả năng bảo trì, độ tin cậy và phạm vi kiểm thử trước khi được con người phê duyệt, điều này có thể giảm nợ kỹ thuật.
Các công cụ kiểm soát nhánh và quản lý danh tính cho phép các nhóm bảo mật thực thi quy tắc trên các kho lưu trữ và người đóng góp.
Sự sẵn sàng của tổ chức sẽ định hình thành công
Các nhà phân tích cho biết việc triển khai thành công phụ thuộc vào sự sẵn sàng của tổ chức.
Các nhóm phải xác định chính sách truy cập dữ liệu, đào tạo nhà phát triển về thời điểm tin tưởng đầu ra của tác nhân và đặt hướng dẫn cho việc xem xét của con người.
Một số nhà phát triển có thể phản đối nếu mã được tạo bởi tác nhân được coi là đủ mà không cần kiểm tra thêm.
Các nhà lãnh đạo cũng sẽ cần đánh giá xem việc quản lý nhiều tác nhân bên ngoài có làm tăng rủi ro nhà cung cấp hay không.
Khi phát triển được hỗ trợ bởi AI lan rộng, các công ty đang chuyển hướng khỏi các công cụ thử nghiệm và hướng tới các quy trình làm việc được phối hợp với sự giám sát chặt chẽ hơn.
Các nhóm nền tảng đang tìm kiếm các quy trình có thể dự đoán được, kiểm soát bảo mật và khả năng hiển thị.
Mục tiêu không chỉ là phát hành mã nhanh hơn, mà còn đảm bảo các thay đổi đáng tin cậy, có thể bảo trì và phù hợp với các quy tắc tuân thủ.
