AI 赋能软件开发：Harness 平台的全新升级
在当下生成式 AI 蓬勃发展的浪潮中，人们将目光聚焦于利用这项技术生成新的代码。然而，对于企业应用开发的实际场景而言，软件开发生命周期远不止编写代码这一环节。
近日，软件开发公司 Harness 宣布了其最新平台更新，将生成式 AI 的力量融入整个企业软件开发和交付流程。Harness 成立于 2017 年，最初专注于帮助自动化持续集成/持续交付 (CI/CD) 流程，这是现代 DevOps 的基础要素。该公司不断迭代和扩展其产品，发展成为一个软件交付平台。2023 年，Harness 推出了 AI 开发助手 (AIDA)，旨在帮助自动化企业软件开发流程的部分环节。如今，Harness 通过一系列 AI 代理，显著扩展了其功能，旨在加速整个企业软件开发生命周期。这些代理包括：AI DevOps 工程师 (ADE)、QA 助手、AI 代码生成以及 AI 生产力洞察服务。
“我们的核心论点是，开发人员在处理各种繁琐任务上浪费了大量时间，”Harness 首席执行官兼联合创始人 Jyoti Bansal 在接受 VentureBeat 采访时表示。“这些繁琐任务指的是那些与编码无关的任务。”
消除繁琐任务的关键在于拥有智能的自动化，而 Harness 平台现在通过 AI 代理实现了这一点。
Bansal 表示，AI DevOps 工程师是该公司之前 AI 开发助手的一次重大进步。他将其描述为一种代理架构，它不仅仅是回答问题，而是真正为开发人员完成任务。该代理可以执行复杂的任务，例如创建代码构建和部署的管道，甚至尝试自动修复部署失败的问题。
另一方面，AI QA 助手专注于生成测试自动化，特别是针对 Web 和移动应用程序的端到端测试。QA 助手专门针对端到端测试，评估最终用户对应用程序的使用体验。
“我们观察到，编写测试所需的工作量减少了约 80%，”Bansal 说。“以前可能需要一周时间才能为某个 Web 应用程序编写完成的测试，现在只需几个小时就能完成。”
作为平台更新的一部分，Harness 也终于进军了 AI 代码助手领域。Harness AI 代码助手使用 Google Cloud 的 Gemini 模型。
AI 代码助手并非新鲜事物，市场上已有众多供应商和技术。GitHub Copilot 是该领域的早期参与者之一，它帮助开发人员编写代码。如今，许多供应商销售 AI 代码助手技术，包括 Replit、Tabnine、Oracle 和 AWS。
Bansal 表示，Harness AI 代码助手与 GitHub Copilot 类似，它在开发人员编写代码时提供实时代码建议和自动完成功能。他强调，代码生成只是更大 Harness 平台中的一小部分，真正的差异化在于它是集成产品的一部分。
每个企业都关注生产力，但它并不总是容易衡量。这就是新的 Harness AI 生产力洞察工具的用武之地。
Bansal 表示，该工具有助于比较使用 AI 编码助手的开发人员与未使用 AI 编码助手的开发人员的生产力。其目标是提供使用 AI 编码助手带来的实际生产力增益的可量化数据，因为目前存在许多轶事证据，但缺乏具体数据。它衡量指标包括速度（包括代码提交和代码行数）、质量和开发人员情绪。
这些新产品的总体目标是显著提高开发人员的生产力。Bansal 表示，使用 AI 代理方法，他预计企业开发团队的生产力可以提高 50%。他强调，虽然基本工作流程步骤保持不变，但每个步骤都通过 AI 辅助变得更加高效。这种效率提升不仅限于编码，还扩展到测试、部署、安全合规性和运营管理。
“我们正在思考的是，我们能否在人们必须完成的所有工作流程中实现效率提升，从而让开发人员腾出时间，将更多精力投入到创造性的问题解决方面，”他说。
