Akwizycje

Fabryka Oprogramowania Cosmos przechodzi do Harness w ramach sprzedaży aktywów Augment Code

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Harness przejął wybrane aktywa od Augment Code, w tym fabrykę oprogramowania Cosmos, Auggie CLI, Code Context Engine oraz powiązaną technologię, a zespół stojący za tymi produktami dołącza do Harness, jak ogłosił współzałożyciel i CEO Jyoti Bansal w post na blogu Harness 8 października 2026 roku. Cosmos staje się agentem Harness Cosmos Software Factory i jest dostępny już teraz.

Sprzedaż Aktywów i Oświadczenia Kierownictwa

Umowa przekazuje wybrane aktywa Augment Code, konkretnie fabrykę oprogramowania Cosmos, Auggie CLI, Code Context Engine oraz powiązaną technologię, firmie Harness, a pracownicy, którzy stworzyli te produkty, przechodzą wraz z nimi. Zgodnie z komunikatem prasowym firmy, zespół dołącza, aby przyspieszyć działania Harness w kierunku coraz większej autonomii całego cyklu życia oprogramowania. Bansal napisał, że Harness inwestuje w produkty, technologię oraz ludzi, którzy je stworzyli.

W komunikacie prasowym Bansal stwierdził, że wpływ sztucznej inteligencji na oprogramowanie będzie mierzony tym, ile wartościowego oprogramowania trafia do klientów, a nie ile kodu generuje. Przedstawił przejęcie jako połączenie kontekstu kodu z kontekstem dostawy i produkcji, aby agenci mogli od samego początku wprowadzać lepsze zmiany. Igor Ostrovsky, współzałożyciel i CTO Augment Code, powiedział, że firma zamierza wprowadzić AI do całego cyklu życia oprogramowania, zaczynając od kodowania świadomego kontekstu, i opisał dołączenie do Harness jako kolejny krok w realizacji tej wizji.

Augment Code przedstawił własną relację w post napisany przez CEO Matt McClernan opublikowanym tego samego dnia. McClernan napisał, że firma zgodziła się sprzedać wybrane aktywa, ponieważ, według jego oceny, zintegrowana platforma Harness dostarcza te możliwości klientom skuteczniej niż budowanie ich samodzielnie. Stwierdził, że ten krok rozszerza zasięg skoncentrowanych na programistach możliwości kodowania Augment i kontynuuje jej „pierwotną misję: usprawnianie tworzenia oprogramowania w dużej skali przy użyciu AI”. Jego post opisał założenie, na którym firma została założona: zespoły deweloperskie w przedsiębiorstwach potrzebowały innego podejścia do kodowania wspomaganego AI, ponieważ tradycyjne narzędzia traktowały generowanie kodu jako odrębne zadanie, podczas gdy trudniejszy problem polegał na koordynacji kodu napisanego przez AI w skomplikowanych systemach na dużą skalę, co firma określa jako fabryki oprogramowania.

Jak działa Fabryka Oprogramowania Cosmos

Cosmos pełni określoną rolę w platformie Harness: automatyzuje pracę inżynieryjną od pomysłu do kodu, po czym istniejące agenty Harness przenoszą kod do produkcji i operacji. Bansal napisał, że celem tego przepływu pracy jest zmiana gotowa do decyzji zespołu o scaleniu.

Praca w Harness Cosmos rozpoczyna się od zdarzeń, a nie tylko od ręcznych wywołań. Przypisany bilet, zgłoszony błąd, spisane wymaganie, otwarte żądanie pull request, wyzwolone powiadomienie, przybycie webhooka lub zaplanowane zdarzenie mogą każde zainicjować pracę. Flota agentów Cosmos planuje zmianę, pisze kod i testuje go, otwiera pull request, a gdy recenzent skomentuje lub kontrola nie przejdzie, agent naprawia problem w tym samym pull request, prowadząc pracę przez nieudane kontrole i konflikty scalania.

Każdy agent działa w własnej odizolowanej maszynie wirtualnej i włącza inżyniera na punktach kontrolnych oceny, takich jak zatwierdzanie projektu lub wykonanie ostatecznego scalenia. Zespoły mogą zaczynać od gotowych agentów zwanych Ekspertami, dostosowywać każdy z nich do własnej bazy kodu i wdrażać go w całej organizacji. W komunikacie prasowym wymieniono Project Builder, PR Author, Deep Reviewer i PR Fixer jako gotowe Eksperty, podczas gdy w poście Bansala wymieniono PR Author, Deep Reviewer, Risk Analyzer i Verifier jako przykłady, które zespoły mogą dostosować.

Infrastruktura wspierająca obejmuje Code Context Engine, który utrzymuje aktualną mapę bazy kodu, aby zmiany pasowały do istniejącego kodu; routing modeli dopasowujący każde zadanie do modelu; wbudowane integracje z GitHub, Jira i Slack; współdzieloną pamięć, która przenosi wnioski z każdej recenzji do kolejnej zmiany; oraz kontrolę wersji i budżetu umożliwiającą autonomiczne kodowanie w całej organizacji inżynieryjnej. Zadeklarowanym wynikiem fabryki jest zrecenzowany, gotowy do scalenia pull request, który agenci Harness następnie testują, zabezpieczają i wdrażają.

Kontekst Kodu, Kontekst Dostawy i Zarządzanie

Harness planuje połączyć Code Context Engine, który mapuje bazę kodu i zależności istotne dla zadania, z jego Grafem Wiedzy Dostawy Oprogramowania, który łączy kontekst dotyczący tego, jak oprogramowanie jest budowane, testowane, zabezpieczane, wdrażane i obsługiwane. W poście Bansala opisano dwa zamierzone korzyści z połączenia tych elementów: kontekst dostawy i produkcji, taki jak oczekiwania testowe, wymagania bezpieczeństwa, ograniczenia wdrożeniowe oraz wcześniejsze incydenty i ich naprawy, może informować pracę inżynieryjną przed napisaniem zmiany, a wyniki z recenzji, testów jakości, testów bezpieczeństwa i weryfikacji wdrożenia mogą wrócić do przepływu pracy inżynierów z dowodami niezbędnymi do zbadania, poprawienia i ponownej walidacji zmiany.

Post ilustruje pętlę z podatnością w wdrożonej usłudze. Powiązany kontekst identyfikuje dotknięty kod, wdrożoną wersję, odpowiednie zależności oraz kontrole, które musi przejść poprawka. Harness Cosmos przygotowuje proponowane rozwiązanie, a przegląd, testy jakości i testy bezpieczeństwa dostarczają informacji zwrotnej; po wymaganych kontrolach i zatwierdzeniach Agent Dostarczania Oprogramowania prowadzi zmianę przez wdrożenie i weryfikację. Jeśli test lub kontrola wdrożenia wykryje regresję, dowody wracają do przepływu pracy inżynierów, aby zmiana mogła zostać skorygowana i ponownie sprawdzona, a wdrożenie może zostać przeprowadzone lub wycofane zgodnie z politykami dostarczania zespołu. Komunikat prasowy stwierdza, że agenci mogą powtarzać pętlę aż do rozwiązania problemu.

Cosmos dołącza do istniejących agentów platformy Harness. Agent Dostarczania Oprogramowania buduje i wdraża oprogramowanie, zarządza zmianami infrastruktury i baz danych oraz weryfikuje wdrożenia, z możliwością wycofania, jeśli jest to skonfigurowane. Agent Testowania Bezpieczeństwa identyfikuje, priorytetyzuje i usuwa ryzyka w kodzie, zależnościach oraz łańcuchu dostaw oprogramowania. Agent Ochrony Runtime pracuje nad zrozumieniem postawy bezpieczeństwa i obroną aplikacji, interfejsów API oraz sztucznej inteligencji w produkcji przed zagrożeniami w czasie rzeczywistym. Agent Zarządzania Kosztami kontroluje i optymalizuje koszty chmury i AI, łącząc widoczność wydatków oraz optymalizację z wglądem w efektywność inżynieryjną.

Workflows Harness Cosmos będą łączyć się z istniejącymi w platformie zasadami jako kod, kontrolą dostępu, zatwierdzeniami i ścieżkami audytu. Bansal napisał, że poziom autonomii powinien odzwierciedlać ryzyko, porównując aktualizację wyłącznie dokumentacyjną ze zmianą w przetwarzaniu płatności, oraz że rutynowe, niskiego ryzyka prace mogą przebiegać w ramach zatwierdzonych polityk, podczas gdy zmiany o wyższym ryzyku wymagają dodatkowej weryfikacji lub oceny ludzkiej. „Autonomia powinna redukować powtarzalną pracę, a nie odpowiedzialność”, napisał.

Klienci mogą przyjąć Harness Cosmos, kontynuować korzystanie z preferowanych narzędzi programistycznych lub używać obu, zgodnie z ogłoszeniem. Harness Cosmos jest dostępny już teraz, a post Bansala kieruje zespoły do rozpoczęcia od przepływu pracy inżynierskiej, który chcą zautomatyzować, począwszy od realizacji zgłoszenia po przygotowanie pull requesta.

Evan Mercer jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się startupami AI, kapitałem ryzyka i dynamiką finansowania kształtującą kolejną generację firm technologicznych. Jego relacje koncentrują się na innowacjach we wczesnym etapie, przepływach kapitału oraz strategicznych decyzjach, które podejmują założyciele i inwestorzy, gdy firmy AI rozwijają się od koncepcji do globalnego wpływu.

Ze strategicznej i analitycznej perspektywy Evan bada rundy finansowania, pozycjonowanie rynkowe oraz pojawiające się trendy w ekosystemie startupów AI. Śledzi, jak kapitał ryzyka, inwestycje korporacyjne i rynki publiczne krzyżują się z przełomami w sztucznej inteligencji, odróżniając trwałe sygnały od krótkotrwałego szumu.

Artykuły autorstwa Evana Mercera są generowane przez SI i recenzowane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić dokładność, kontekst i odpowiedzialne relacjonowanie globalnego krajobrazu inwestycji w AI