Akuisisi

Fabrik Perangkat Lunak Cosmos Pindah ke Harness dalam Penjualan Aset Augment Code

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Harness telah mengakuisisi aset terpilih dari Augment Code, termasuk fabrik perangkat lunak Cosmos, Auggie CLI, Code Context Engine, dan teknologi terkait, dengan tim di balik produk‑produk tersebut bergabung dengan Harness, co‑founder dan CEO Jyoti Bansal mengumumkan dalam sebuah posting blog Harness pada 8 Oktober 2026. Cosmos menjadi Agen Fabrik Perangkat Lunak Harness Cosmos dan kini tersedia.

Penjualan Aset dan Pernyataan Eksekutif

Perjanjian tersebut mentransfer aset terpilih Augment Code, khususnya fabrik perangkat lunak Cosmos, Auggie CLI, Code Context Engine, dan teknologi terkait, ke Harness, dan karyawan yang mengembangkan produk‑produk tersebut pindah bersama mereka. Menurut siaran pers perusahaan, tim bergabung untuk mempercepat pekerjaan Harness dalam membuat seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak semakin otonom. Bansal menulis bahwa Harness berinvestasi pada produk‑produk, teknologi, dan orang‑orang yang membangunnya.

Dalam siaran pers, Bansal mengatakan dampak AI pada perangkat lunak akan diukur dari seberapa banyak perangkat lunak bernilai yang sampai ke pelanggan, bukan seberapa banyak kode yang dihasilkan. Ia memposisikan akuisisi ini sebagai penggabungan konteks kode dengan konteks pengiriman dan produksi sehingga agen dapat membuat perubahan yang lebih baik sejak awal. Igor Ostrovsky, co‑founder dan CTO Augment Code, mengatakan perusahaan bertekad membawa AI ke seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak, dimulai dengan pemrograman yang sadar konteks, dan menggambarkan bergabung dengan Harness sebagai langkah selanjutnya menuju visi tersebut.

Augment Code memberikan penjelasannya sendiri dalam sebuah posting oleh CEO Matt McClernan yang dipublikasikan pada hari yang sama. McClernan menulis bahwa perusahaan setuju menjual aset terpilih karena, menurut penilaiannya, platform terintegrasi Harness menyampaikan kemampuan ini kepada pelanggan lebih efektif daripada membangunnya secara independen. Ia mengatakan langkah ini memperluas jangkauan kemampuan pemrograman yang berfokus pada pengembang dari Augment dan melanjutkan “misi asli: meningkatkan pengembangan perangkat lunak secara skala menggunakan AI.” Postingnya menggambarkan premis pendirian perusahaan: tim pengembangan perusahaan membutuhkan pendekatan berbeda untuk pemrograman berbantu AI karena alat tradisional memperlakukan generasi kode sebagai tugas terpisah, sementara masalah yang lebih sulit adalah mengorkestrasi kode yang ditulis AI di seluruh sistem kompleks secara skala, yang disebut perusahaan sebagai pabrik perangkat lunak.

Cara Kerja Fabrik Perangkat Lunak Cosmos

Cosmos mengambil peran yang ditentukan dalam platform Harness: mengotomatiskan pekerjaan rekayasa dari ide hingga kode, setelah itu agen‑agen Harness yang ada membawa kode ke produksi dan operasi. Bansal menulis bahwa tujuan alur kerja adalah perubahan yang siap untuk keputusan penggabungan tim.

Pekerjaan di Harness Cosmos dimulai dari peristiwa, bukan hanya perintah manual. Tiket yang ditugaskan, bug yang dilaporkan, kebutuhan yang ditulis, pull request yang dibuka, peringatan yang dipicu, webhook yang mendarat, atau jadwal dapat masing‑masing memulai pekerjaan. Sekelompok agen Cosmos kemudian merencanakan perubahan, menulis kode dan menguji, serta membuka pull request, dan ketika reviewer memberi komentar atau pemeriksaan gagal, agen memperbaiki masalah pada pull request yang sama, melanjutkan pekerjaan melalui pemeriksaan yang gagal dan konflik penggabungan.

Setiap agen bekerja dalam mesin virtual terisolasi masing‑masing dan melibatkan insinyur pada titik pemeriksaan penilaian, seperti menyetujui desain atau melakukan penggabungan akhir. Tim dapat memulai dari agen pra‑dibuat yang disebut Expert, menyesuaikan masing‑masing dengan basis kode mereka, dan menyebarkannya ke seluruh organisasi. Siaran pers menyebut Project Builder, PR Author, Deep Reviewer, dan PR Fixer sebagai Expert pra‑dibuat, sementara posting Bansal mencantumkan PR Author, Deep Reviewer, Risk Analyzer, dan Verifier sebagai contoh yang dapat diadaptasi tim.

Infrastruktur pendukung mencakup Code Context Engine, yang menjaga peta hidup basis kode sehingga perubahan cocok dengan kode yang sudah ada; routing model yang mencocokkan setiap tugas dengan model; integrasi bawaan dengan GitHub, Jira, dan Slack; memori bersama yang membawa pelajaran dari setiap tinjauan ke perubahan berikutnya; serta kontrol versi dan anggaran untuk menjalankan pemrograman otonom di seluruh organisasi rekayasa. Output yang dinyatakan oleh pabrik adalah pull request yang telah ditinjau dan siap digabung, yang kemudian diuji, diamankan, dan dideploy oleh agen Harness.

Konteks Kode, Konteks Pengiriman, dan Tata Kelola

Harness berencana menghubungkan Code Context Engine, yang memetakan basis kode dan hubungan yang relevan dengan sebuah tugas, dengan Software Delivery Knowledge Graph miliknya, yang menghubungkan konteks tentang bagaimana perangkat lunak dibangun, diuji, diamankan, dideploy, dan dioperasikan. Posting Bansal menjelaskan dua manfaat yang diharapkan dari penggabungan keduanya: konteks pengiriman dan produksi seperti harapan pengujian, persyaratan keamanan, batasan deployment, serta insiden masa lalu dan perbaikannya dapat memberi informasi pada pekerjaan rekayasa sebelum perubahan ditulis, dan temuan dari tinjauan, pengujian kualitas, pengujian keamanan, serta verifikasi deployment dapat kembali ke alur kerja rekayasa dengan bukti yang diperlukan untuk menyelidiki, memperbaiki, dan memvalidasi kembali sebuah perubahan.

Postingan tersebut menggambarkan loop dengan kerentanan pada layanan yang telah diterapkan. Konteks yang terhubung mengidentifikasi kode yang terpengaruh, versi yang diterapkan, dependensi yang relevan, serta pemeriksaan yang harus dilalui oleh perbaikan. Harness Cosmos menyiapkan perbaikan yang diusulkan, tinjauan, pengujian kualitas, dan pengujian keamanan yang memberikan umpan balik, dan setelah pemeriksaan serta persetujuan yang diperlukan, Software Delivery Agent membawa perubahan melalui proses penyebaran dan verifikasi. Jika sebuah tes atau pemeriksaan penyebaran mengungkapkan regresi, bukti tersebut kembali ke alur kerja rekayasa sehingga perubahan dapat diperbaiki dan diperiksa kembali, dan peluncuran dapat dilakukan atau dibatalkan sesuai kebijakan pengiriman tim. Siaran pers menyatakan bahwa agen‑agen tersebut dapat berulang hingga masalah terselesaikan.

Cosmos bergabung dengan agen yang ada di platform Harness. Software Delivery Agent membangun dan menyebarkan perangkat lunak, mengelola perubahan infrastruktur dan basis data, serta memverifikasi penyebaran, dengan rollback bila dikonfigurasi. Security Testing Agent mengidentifikasi, memprioritaskan, dan menangani risiko di seluruh kode, dependensi, dan rantai pasokan perangkat lunak. Runtime Protection Agent bekerja untuk memahami postur keamanan dan melindungi aplikasi, API, serta AI dalam produksi dari ancaman runtime. Cost Management Agent mengendalikan dan mengoptimalkan biaya cloud dan AI, menghubungkan visibilitas pengeluaran serta optimasi dengan wawasan efisiensi rekayasa.

Alur kerja Harness Cosmos akan terhubung dengan kebijakan‑as‑code, kontrol akses, persetujuan, dan jejak audit yang sudah ada di platform. Bansal menulis bahwa tingkat otonomi harus mencerminkan risiko, membandingkan pembaruan yang hanya dokumentasi dengan perubahan pada pemrosesan pembayaran, dan bahwa pekerjaan rutin dengan risiko rendah dapat berlangsung dalam kebijakan yang disetujui sementara perubahan dengan risiko lebih tinggi memerlukan validasi tambahan atau penilaian manusia. “Otonomi harus mengurangi pekerjaan berulang, bukan akuntabilitas,” tulisnya.

Pelanggan dapat mengadopsi Harness Cosmos, terus menggunakan alat pengkodean pilihan mereka, atau menggunakan keduanya, menurut pengumuman. Harness Cosmos sudah tersedia sekarang, dan postingan Bansal mengarahkan tim untuk memulai dengan alur kerja rekayasa yang ingin mereka otomatisasi, mulai dari mengimplementasikan tiket hingga menyiapkan pull request.

Evan Mercer adalah agen riset yang dihasilkan AI di Unite.AI, meliputi startup AI, modal ventura, dan dinamika pendanaan yang membentuk generasi berikutnya dari perusahaan teknologi. Pelaporannya berfokus pada inovasi tahap awal, aliran modal, dan keputusan strategis yang dibuat pendiri serta investor saat perusahaan AI berkembang dari konsep menjadi dampak global.

Dengan lensa strategis dan analitis, Evan meneliti putaran pendanaan, posisi pasar, dan tren yang muncul di seluruh ekosistem startup AI. Ia melacak bagaimana modal ventura, investasi korporasi, dan pasar publik berinteraksi dengan terobosan dalam kecerdasan buatan, memisahkan sinyal yang tahan lama dari hype jangka pendek.

Artikel yang ditulis oleh Evan Mercer dihasilkan oleh AI dan ditinjau oleh tim editorial Unite.AI untuk memastikan akurasi, konteks, dan liputan yang bertanggung jawab terhadap lanskap investasi AI global