5 ขั้นตอนสู่การผสานรวมเอเจนต์ AI เข้ากับการพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่างประสบความสำเร็จ

ตัวแทน AI ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของการพัฒนาในบริษัทไอทีหลายแห่งแล้ว โดยให้คำมั่นว่าจะทำให้กระบวนการทำงานเร็วขึ้น ลดข้อผิดพลาด และปลดปล่อยนักพัฒนาจากงานประจำที่ซ้ำซากจำเจ แต่พวกมันมีประสิทธิภาพจริงอย่างที่ผู้สร้างกล่าวอ้างหรือไม่?

At Waitesเราพัฒนาและดูแลรักษาผลิตภัณฑ์ที่ใช้เทคโนโลยี IIoT, ML, AI และคลาวด์ เพื่อตรวจจับความผิดปกติในการทำงานของเครื่องจักรในอุตสาหกรรมและป้องกันความล้มเหลว ทีมงานของเรามีประสบการณ์ตรงในการบูรณาการเทคโนโลยีเหล่านี้ GitHub Copilot Agent และนำเครื่องมืออื่นๆ มาใช้ในขั้นตอนการทำงานประจำวัน

ในคอลัมน์นี้ ผมต้องการแบ่งปันประสบการณ์ของเราและอธิบายขั้นตอนที่จะช่วยในการนำระบบ AI มาใช้ในกระบวนการทำงานประจำวัน เพื่อให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยที่แท้จริง แทนที่จะเป็นต้นเหตุของปัญหา

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยเร่งการพัฒนาได้จริงหรือไม่?

ตัวแทน AI มักมีการโปรโมตนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติว่าพวกเขาสามารถเขียนโค้ด สร้างชุดทดสอบ ตรวจสอบโค้ด ปรับปรุงประสิทธิภาพ และแม้กระทั่งสร้างต้นแบบแอปพลิเคชันแบบเต็มรูปแบบได้ ตัวอย่างเช่น GitHub Copilot Agent สามารถวิเคราะห์โครงสร้างของโปรเจ็กต์ ปรับให้เข้ากับสไตล์ของนักพัฒนา และเสนอโซลูชันสำเร็จรูป ตั้งแต่การทดสอบหน่วยไปจนถึงการปรับโครงสร้างโค้ด

จากประสบการณ์ของทีมงานของผม Replit Agent โดดเด่นในการสร้างโปรเจ็กต์สาธิตที่สามารถใช้เพื่อตรวจสอบแนวคิดทางธุรกิจได้ ส่วน GitHub Copilot Agent ทำงานได้ดีในโปรเจ็กต์ฝั่ง frontend ที่ใช้ Node.js, TypeScript และ JavaScript: เอเจนต์จะจัดการการตรวจสอบโค้ด เขียนการทดสอบ และแสดงความคิดเห็นใน Pull Request ทำให้หัวหน้าทีมสามารถตรวจสอบและอนุมัติการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด: การทดสอบและการตรวจสอบเร็วขึ้น และนักพัฒนาใช้เวลาน้อยลงกับงานประจำ

ในขณะเดียวกัน โปรเจกต์แบ็กเอนด์ที่เขียนด้วย PHP หรือ Python กลับให้ผลลัพธ์ที่ไม่สม่ำเสมอเท่าใดนัก: เอเจนต์มักมีปัญหาในการจัดการกับโค้ดเก่า ไฟล์ขนาดใหญ่ หรือสถาปัตยกรรมที่ไม่เป็นมาตรฐาน ซึ่งบางครั้งอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดที่ทำให้การทดสอบล้มเหลว

ฉันเห็นด้วยว่าเอเจนต์ AI มีศักยภาพมหาศาล แต่ฉันยังไม่เชื่อว่าพวกมันจะสามารถทดแทนนักพัฒนาได้ในตอนนี้ พวกมันเป็นผู้ช่วยที่ช่วยเร่งงานให้เร็วขึ้น แต่ยังคงต้องการการดูแลจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องมาตรฐานความปลอดภัย เช่น ISO/IEC 27001 หรือ SOC2 หากคุณต้องการให้เอเจนต์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมได้อย่างมีนัยสำคัญ กุญแจสำคัญคือการกำหนดค่าที่เหมาะสมและการฝึกอบรมทีมของคุณให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนปฏิบัติสำหรับการบูรณาการ

หากปราศจากการบูรณาการ การฝึกอบรม และการกำกับดูแลที่เหมาะสม ตัวแทน AI จะกลายเป็นเพียงงานที่ไร้ความคิดอย่างรวดเร็ว ประสบการณ์ของเราที่ Waites เรื่องนี้ได้รับการยืนยันแล้ว เมื่อเราเชื่อมต่อ GitHub Copilot Agent เข้ากับสภาพแวดล้อมการทำงานของเราในช่วงแรก สัปดาห์แรกๆ นั้นค่อนข้างท้าทาย ในขณะที่เอเจนต์กำลังปรับตัวให้เข้ากับสไตล์ของนักพัฒนาแต่ละคนและโครงการ มันก็เกิดข้อผิดพลาดมากมาย ต่อมา หลังจากที่เราเข้าใจวิธีการทำงานของเอเจนต์ ให้สิทธิ์การเข้าถึงที่จำเป็นทั้งหมด และสร้างไฟล์ที่มีคำแนะนำ มาตรฐานการเขียนโค้ด และไดอะแกรมสถาปัตยกรรมระดับสูงของความสัมพันธ์ระหว่างบริการต่างๆ เราก็สามารถสร้างการทำงานที่ราบรื่นและไม่สะดุดได้

นี่คือสิ่งที่ฉันแนะนำสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นบนเส้นทางนี้:

1. กำหนดเป้าหมายและกำหนดตัวชี้วัดพื้นฐาน

ก่อนเริ่มโครงการนำร่อง สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจอย่างชัดเจนว่าทำไมคุณถึงต้องการเอเจนต์: เพื่อลดเวลาในการตรวจสอบ สร้างระบบทดสอบอัตโนมัติ หรือลดจำนวนข้อผิดพลาด หากไม่มีตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (KPI) ทีมจะไม่สามารถพิสูจน์คุณค่าของเอเจนต์ได้ และโครงการอาจจบลงด้วยความล้มเหลว

สร้างตัวชี้วัดพื้นฐาน: เวลาเฉลี่ยต่อภารกิจ จำนวนข้อผิดพลาดในขั้นตอน QA เปอร์เซ็นต์ของภารกิจที่ทำซ้ำ ตัวอย่างเช่น วิธีนี้ช่วยให้เราวัดเวลาเฉลี่ยในการตรวจสอบโค้ดและจำนวนการแก้ไขหลังจากการตรวจสอบครั้งแรกได้

2. ผสานรวมเอเจนต์เข้ากับขั้นตอนการทำงาน

เอージェนต์ AI จำเป็นต้องทำงานอยู่ในที่เดียวกับทีม เช่น GitHub, Jira, Slack หรือ IDE ไม่ใช่ใน "แซนด์บ็อกซ์" แยกต่างหาก มิเช่นนั้น จะไม่มีใครนำไปใช้ในเวอร์ชันจริง และคำแนะนำของมันก็จะล้าสมัย

ฉันแนะนำให้เชื่อมต่อเอเจนต์เข้ากับ CI/CD (GitHub Actions, Jenkins ฯลฯ) เพื่อให้สามารถสร้าง Pull Request (PR) แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับบิลด์ และตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับโค้ดได้ Waitesเราดำเนินการเรื่องนี้ทีละขั้นตอน: เริ่มจากการรวม Copilot Agent เข้ากับ GitHub เพื่อใช้ในการสร้าง Pull Request และฝังไว้ในกระบวนการตรวจสอบ ในตอนแรก Agent จะตรวจสอบผลลัพธ์ จากนั้นหัวหน้าทีมจะตรวจสอบความถูกต้องอีกครั้ง

3. สอนผู้คนถึงวิธีการโต้ตอบกับเอเจนต์

เอเจนต์ไม่ใช่ปุ่มวิเศษ — มันเป็นเพียงเครื่องมือที่ต้องการคำสั่งที่ถูกต้องและการตรวจสอบผลลัพธ์ หากทีมไม่เตรียมความพร้อม บางคนอาจเพิกเฉยต่อเอเจนต์ ในขณะที่บางคนอาจไว้วางใจมากเกินไป จนนำไปสู่ข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ด

ดำเนินการปฐมนิเทศสั้นๆ: สอนนักพัฒนาให้กำหนดงานเป็นขั้นตอนการกระทำ (“สร้างการทดสอบ” “ปรับปรุงโค้ดนี้”) แทนที่จะเป็นคำถาม Waitesในตอนแรก เราให้เวลาเอเจนต์ "ปรับตัว" กับสไตล์การทำงานของนักพัฒนาแต่ละคน ดังที่ผมได้กล่าวไปก่อนหน้านี้ Copilot Agent เริ่มทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพประมาณหนึ่งสัปดาห์หลังจากวิเคราะห์โครงสร้างโปรเจกต์ — DTOs, เซอร์วิส, โปรไวเดอร์ และโมเดลต่างๆ หลังจากนั้น ผลผลิตของทีมก็เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด และการทดสอบและการตรวจสอบโค้ดก็เร็วขึ้นมาก

4. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ปฏิบัติตามมาตรการรักษาความปลอดภัยและนโยบายต่างๆ

เอเจนต์อาจส่งข้อมูลภายในไปยัง API ภายนอกโดยไม่ได้ตั้งใจ หรือ แทรก ส่วนของโค้ดที่มีใบอนุญาตไม่เข้ากัน เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลหรือปัญหาทางกฎหมาย ให้สร้างนโยบาย AI ภายในองค์กร ซึ่งควรระบุว่าข้อมูลใดบ้างที่ไม่ควรป้อนเข้าไปในเอเจนต์ (เช่น คีย์ รหัสผ่าน ข้อมูลลูกค้า) วิธีการตรวจสอบโค้ด และผู้รับผิดชอบในการเผยแพร่

At Waitesเราได้แก้ไขปัญหานี้ในระดับสถาปัตยกรรม: เครื่องมือทั้งหมดที่เข้าถึงโค้ดจะทำงานภายในสภาพแวดล้อมขององค์กร (Gemini Enterprise, GitHub Copilot พร้อมข้อจำกัด API) สำหรับโครงการที่มีความสำคัญ เราใช้สภาพแวดล้อมที่แยกต่างหาก — คล้ายกับวิธีที่เราจัดการการทดสอบฐานข้อมูลใหม่ — เพื่อหลีกเลี่ยงการรั่วไหลของข้อมูล นอกจากนี้ เรายังปฏิบัติตามหลักการรักษาความปลอดภัยข้อมูลตามมาตรฐาน ISO/IEC 27001 ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์ทั้งหมดจะได้รับการตรวจสอบโดยมนุษย์เสมอ

5. วางแผนรองรับการขยายขนาดตั้งแต่เริ่มต้น

หากโครงการนำร่องประสบความสำเร็จ คุณจำเป็นต้องมีแผนในการขยายการใช้งานเอเจนต์ไปยังทีมอื่นๆ หากไม่มีแผนดังกล่าว เอเจนต์ก็จะยังคงเป็นเพียง "ของเล่น" สำหรับกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งเท่านั้น โดยไม่มีผลกระทบต่อระบบโดยรวม

ฉันแนะนำให้สร้างแพลตฟอร์มภายในที่มีเทมเพลตพร้อมท์ การผสานรวม และคู่มือต่างๆ เพิ่มฟีเจอร์ทีละน้อย ตั้งแต่การทดสอบไปจนถึง CI/CD และเอกสารประกอบ

สรุป

การนำระบบ AI มาใช้ไม่ใช่เรื่องของ "ปุ่มวิเศษ" แต่เป็นวิธีการที่เป็นระบบซึ่งเปลี่ยนความวุ่นวายให้กลายเป็นประสิทธิภาพ ประสบการณ์ของเราที่ Waites แสดงให้เห็นว่าด้วยการบูรณาการ การฝึกอบรม และการให้ความสำคัญกับความปลอดภัยอย่างเหมาะสม เอเจนต์สามารถเร่งความเร็วในการทำงาน ลดข้อผิดพลาด และปลดปล่อยเวลาสำหรับการสร้างสรรค์ไอเดียใหม่ๆ ได้อย่างมีนัยสำคัญ เริ่มต้นด้วยโครงการนำร่อง วัดผลลัพธ์ แล้วจึงขยายผล AI จะกลายเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นในอนาคต แต่โปรดจำไว้ว่า ปัจจัยสำคัญสู่ความสำเร็จคือบุคลากรที่จัดการเทคโนโลยีเหล่านี้ หากทีมของคุณพร้อมแล้ว อย่าลังเล เอเจนต์ AI พร้อมแล้วที่จะช่วยให้ธุรกิจของคุณเติบโต