代理型AI将重塑软件工程

关键信息

目前51%的软件团队已在有限范围内使用代理型AI，45%计划在未来一年内采用。大多数团队预计两年内发布速度平均提升37%，但初期收益将较为温和（14%为轻微改善，52%为适度改善）。

资讯摘要

文章指出，代理型AI——一种具有目标导向能力的智能体——正准备通过自主管理完整项目生命周期来彻底改变软件工程。与当前仅协助编码或测试的AI工具不同，这些代理能自主推理、规划并执行任务。对300名科技高管的调查显示，投资意愿正在增长：目前一半企业将其列为优先事项，两年后将超过80%。

尽管初期收益较温和，但多数人预计软件交付速度将平均加快37%，且41%的企业计划在18个月内实现端到端的代理管理开发。主要挑战包括与现有系统的集成和计算成本，但潜在回报值得努力。

资讯正文

软件工程的未来正在重塑

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本世纪，软件工程经历了两次重大变革。首先是开源运动的兴起，它逐步让代码对全球开发者和工程师变得可及。其次是开发运维（DevOps）和敏捷方法论的采用，使软件开发从孤立走向协作，从批量交付转变为持续交付。如今，随着代理型人工智能（agentic AI）在软件工程中的应用，第三次类似的变革正逐渐成形。

迄今为止，工程团队主要将AI用于编码、测试等单个任务，并在严格设计的参数范围内运行。但借助代理能力，AI代理成为具备推理能力和自主决策的实体，不仅能管理离散任务，还能整体掌控软件项目，并且基本实现自主运作。如果工程团队能够采纳并充分拥抱代理型AI，这将带来端到端的软件流程自动化，最终实现由代理管理的开发和产品生命周期自动化。

本报告基于对300名工程和技术高管的调查得出，结果显示，软件工程团队已看到代理型AI的潜力，并开始尝试使用，但目前仍处于较为有限的阶段。他们对其抱有高期望，但也普遍认识到，要实现其在软件运营中的全面普及，仍需时间和努力。正如DevOps和敏捷方法一样，要真正发挥代理型AI在工程领域的全部优势，往往需要伴随技术采纳而进行有时颇为艰难的组织和流程变革。然而，由此带来的速度、效率和质量上的提升，足以让任何付出都值得。

关键发现包括以下几点：

采用势头正在增强。目前，一半的组织将代理型AI视为软件工程的首要投资优先事项；两年后，这一比例将超过五分之四。这种投入正在推动加速采用。今天，51%的软件团队已在使用代理型AI（大多为有限用途），另有45%计划在未来12个月内采用。

早期收益将是渐进式的。软件团队在代理型AI上的投资需要时间才能显现成效。未来两年内，大多数受访者预期代理使用的改进幅度较小（14%），最多仅为中等水平（52%）。但约三分之一（32%）持更高期待，9%认为改进将是颠覆性的。

代理将加快上市速度。在未来两年内，代理型AI的主要收益将体现在速度提升上。近九成受访者（98%）预计，其团队从试点到生产阶段的软件交付速度将加快，整体平均增幅达到37%。

重新定义软件工程的未来

大多数团队的目标是实现完整的代理生命周期管理。在扩展代理型人工智能方面，团队的雄心很高。多数团队希望AI代理能够快速全面地管理产品开发和软件开发生命周期（PDLC和SDLC）。在41%的组织中，团队计划在18个月内实现这一目标，覆盖大部分或全部产品。如果预期得以实现，这一比例将在两年后上升至72%。

计算成本和集成是早期面临的关键挑战。对所有受访者而言——尤其是媒体娱乐和硬件技术等早期采用行业——将代理与现有应用程序集成以及计算资源的成本，是他们在软件工程中应用代理型人工智能时面临的主要挑战。与此同时，我们采访的专家强调，团队在改变工作流程方面将面临更大的变革管理难题。

本文内容由MIT Technology Review的定制内容部门Insights制作，并非由MIT Technology Review编辑团队撰写。内容由人类作家、编辑、分析师和插画师研究、设计并撰写，包括调查问卷的编写和数据收集。若使用了AI工具，也仅限于次要生产流程，并经过严格的人工审核。

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来源与参考

1. 原始链接
2. Redefining the future of software engineering