5 trin til succesfuld integration af AI-agenter i produktudvikling

AI-agenter er allerede blevet en integreret del af udviklingen i mange IT-virksomheder og lover hurtigere processer, færre fejl og frigørelse af udviklere fra rutineopgaver. Men er de virkelig så effektive, som deres skabere påstår?

At Waites, udvikler og vedligeholder vi et produkt, der bruger IIoT, ML, AI og cloud-teknologier til at detektere afvigelser i industrielt udstyrs ydeevne og forhindre fejl. Mit team har praktisk erfaring med at integrere GitHub Copilot-agent og andre værktøjer i de daglige arbejdsgange.

I denne klumme vil jeg dele vores erfaringer og skitsere trin, der kan hjælpe med at implementere AI-agenter i rutineprocesser, så de bliver ægte assistenter snarere end kilder til problemer.

Fremskynder AI-agenter virkelig udviklingen?

AI agenter bliver ofte promoveret som næsten autonome udviklere: de kan skrive kode, generere tests, udføre kodegennemgange, optimere ydeevne og endda oprette komplette applikationsprototyper. For eksempel kan GitHub Copilot Agent analysere et projekts struktur, tilpasse sig en udviklers stil og foreslå færdige løsninger - fra enhedstests til refactoring.

Fra mit teams erfaring udmærker Replit Agent sig ved at skabe demoprojekter, der kan bruges til at validere forretningsidéer. GitHub Copilot Agent klarer sig godt i frontend-projekter, der bruger Node.js, TypeScript og JavaScript: agenten håndterer kodegennemgang, skriver tests og kommenterer på Pull Requests, hvilket giver teamledere mulighed for hurtigt at gennemgå og godkende ændringer. Produktiviteten forbedres mærkbart: test og gennemgang er hurtigere, og udviklere bruger mindre tid på rutineopgaver.

Samtidig viser backend-projekter i PHP eller Python mindre ensartede resultater: agenten kæmper med ældre kode, store filer eller ikke-standardiserede arkitekturer, hvilket nogle gange genererer fejl, der ødelægger tests.

Jeg er enig i, at AI-agenter har et enormt potentiale, men jeg tror ikke, de kan erstatte udviklere endnu. De er assistenter, der fremskynder arbejdet, men de kræver konstant menneskelig overvågning – især i betragtning af sikkerhedsstandarder som ISO/IEC 27001 eller SOC2. Hvis du vil have agenter til at øge teamets produktivitet markant, er nøglen korrekt konfiguration og træning af dit team til at bruge dem effektivt.

Praktiske trin til integration

Uden ordentlig integration, træning og tilsyn bliver AI-agenter hurtigt til tankeløse opgaver. Vores erfaring hos Waites bekræfter dette. Da vi første gang forbandt GitHub Copilot Agent med vores arbejdsmiljø, var de første par uger udfordrende. Mens agenten tilpassede sig hver udviklers stil og projektet, producerede den adskillige fejl. Senere, efter at vi forstod, hvordan agenten fungerer, gav al nødvendig adgang og genererede filer med instruktioner, kodningsstandarder og et overordnet arkitekturdiagram over serviceafhængigheder, var vi i stand til at etablere en problemfri og uafbrudt drift.

Her er hvad jeg anbefaler til dem, der lige er startet på denne vej:

1. Definer målet og etabler baseline-målinger

Før man starter et pilotprojekt, er det vigtigt at have en klar forståelse af, hvorfor man har brug for en agent: for at reducere gennemgangstiden, automatisere tests eller mindske antallet af fejl. Uden KPI'er vil teamet ikke være i stand til at bevise agentens værdi, og projektet kan ende med at "føre ingen vegne".

Opret baseline-målinger: gennemsnitlig tid pr. opgave, antal fejl i QA, procentdel af gentagne opgaver. For eksempel tillod dette os at måle den gennemsnitlige tid for kodegennemgange og antallet af rettelser efter den første gennemgang.

2. Integrer agenten i arbejdsgangen

AI-agenten skal være placeret der, hvor teamet arbejder: GitHub, Jira, Slack eller IDE'en – ikke i en separat "sandkasse". Ellers vil ingen bruge den i rigtige udgivelser, og dens forslag vil blive forældede.

Jeg anbefaler at forbinde agenten til CI/CD (GitHub Actions, Jenkins osv.), så den kan oprette PR'er, kommentere på builds og reagere på kodehændelser. Waites, vi gjorde dette gradvist: Copilot Agent blev integreret i GitHub til oprettelse af Pull Requests og integreret i evalueringspipelinen. Først kontrollerede agenten resultaterne, og derefter validerede teamlederen dem.

3. Lær folk, hvordan de skal interagere med agenten

En agent er ikke en magisk knap – det er et værktøj, der kræver korrekte prompts og resultatverifikation. Uden at forberede teamet vil nogle ignorere agenten, mens andre kan have for meget tillid til den, hvilket kan føre til kodningsfejl.

Foretag en kort onboarding: Lær udviklere at formulere opgaver som handlinger ("opret en test", "refaktorér dette") i stedet for spørgsmål. Waites, gav vi i starten agenten tid til at "vænne sig" til hver udviklers stil. Som jeg nævnte tidligere, begyndte Copilot Agent først at arbejde effektivt omkring en uge efter at have analyseret projektstrukturen - DTO'er, tjenester, udbydere og modeller. Derefter steg teamets produktivitet mærkbart, og test og kodegennemgange blev meget hurtigere.

4. Sørg for sikkerhed og politikker

Agenter kan utilsigtet sende interne data til eksterne API'er eller INSERT kodestykker med inkompatible licenser. For at forhindre datalækager eller juridiske problemer skal du oprette en intern AI-politik. Denne bør specificere, hvilke data aldrig må indtastes i agenter (nøgler, adgangskoder, klientdata), hvordan kode gennemgås, og hvem der er ansvarlig for udgivelser.

At Waites, vi adresserede dette på arkitekturniveau: alle værktøjer med kodeadgang kører i virksomhedsmiljøet (Gemini Enterprise, GitHub Copilot med API-begrænsninger). Til følsomme projekter brugte vi separate isolerede miljøer – svarende til hvordan vi håndterede test af nye databaser – for at undgå datalækager. Derudover følger vi informationssikkerhedsprincipperne i henhold til ISO/IEC 27001, hvilket betyder, at alle output altid valideres af et menneske.

5. Planlæg skalering fra starten

Hvis pilotprojektet lykkes, skal der være en plan for at udrulle agenten til andre teams. Uden den forbliver agenten et "legetøj" for en enkelt gruppe uden systemisk effekt.

Jeg anbefaler at oprette en intern platform med hurtige skabeloner, integrationer og vejledninger. Tilføj funktioner gradvist – fra test til CI/CD og dokumentation.

Konklusion

Implementering af AI-agenter handler ikke om en "magisk knap"; det er en systematisk tilgang, der forvandler kaos til effektivitet. Vores erfaring hos Waites viser, at agenter med korrekt integration, træning og fokus på sikkerhed kan fremskynde arbejdet betydeligt, reducere fejl og frigøre tid til at generere nye ideer. Start med et pilotprojekt, mål resultaterne, og skaler derefter. AI vil blive et endnu mere kraftfuldt værktøj i fremtiden, men husk: Nøglefaktoren for succes er de mennesker, der administrerer disse teknologier. Hvis dit team er forberedt, så tøv ikke – AI-agenter er allerede her, klar til at hjælpe din virksomhed med at vokse.