5 bước để tích hợp thành công các tác nhân AI vào quá trình phát triển sản phẩm

Các tác nhân AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình phát triển tại nhiều công ty CNTT, hứa hẹn quy trình nhanh hơn, ít lỗi hơn và giải phóng các nhà phát triển khỏi các nhiệm vụ thường nhật. Nhưng liệu chúng có thực sự hiệu quả như những người tạo ra chúng tuyên bố?

At WaitesChúng tôi phát triển và duy trì một sản phẩm sử dụng công nghệ IIoT, ML, AI và điện toán đám mây để phát hiện các sai lệch trong hiệu suất thiết bị công nghiệp và ngăn ngừa sự cố. Nhóm của tôi đã tích lũy được kinh nghiệm thực tiễn trong việc tích hợp GitHub Copilot Agent và tích hợp các công cụ khác vào quy trình làm việc hàng ngày.

Trong chuyên mục này, tôi muốn chia sẻ kinh nghiệm của chúng tôi và nêu ra các bước có thể giúp tích hợp các tác nhân AI vào các quy trình thường nhật để chúng trở thành những trợ lý thực sự thay vì là nguồn gây ra vấn đề.

Liệu các tác nhân AI có thực sự đẩy nhanh tiến độ phát triển?

Đại lý AI Họ thường được quảng bá như những nhà phát triển gần như tự chủ: họ có thể viết mã, tạo kiểm thử, thực hiện đánh giá mã, tối ưu hóa hiệu suất và thậm chí tạo ra các nguyên mẫu ứng dụng hoàn chỉnh. Ví dụ, GitHub Copilot Agent có thể phân tích cấu trúc dự án, thích ứng với phong cách của nhà phát triển và đề xuất các giải pháp sẵn có — từ kiểm thử đơn vị đến tái cấu trúc mã.

Theo kinh nghiệm của nhóm tôi, Replit Agent rất xuất sắc trong việc tạo ra các dự án demo có thể được sử dụng để xác thực các ý tưởng kinh doanh. GitHub Copilot Agent hoạt động tốt trong các dự án frontend sử dụng Node.js, TypeScript và JavaScript: tác nhân này xử lý việc xem xét mã, viết các bài kiểm tra và bình luận trên các Pull Request, cho phép trưởng nhóm nhanh chóng xem xét và phê duyệt các thay đổi. Năng suất được cải thiện rõ rệt: việc kiểm thử và xem xét nhanh hơn, và các nhà phát triển dành ít thời gian hơn cho các nhiệm vụ thường ngày.

Đồng thời, các dự án backend bằng PHP hoặc Python cho thấy kết quả kém nhất quán hơn: tác nhân gặp khó khăn với mã nguồn cũ, các tập tin lớn hoặc kiến ​​trúc không chuẩn, đôi khi tạo ra lỗi làm hỏng các bài kiểm tra.

Tôi đồng ý rằng các trợ lý AI có tiềm năng rất lớn, nhưng tôi không tin rằng chúng có thể thay thế hoàn toàn các nhà phát triển. Chúng là những trợ lý giúp tăng tốc công việc, nhưng chúng vẫn cần sự giám sát liên tục của con người — đặc biệt là khi xét đến các tiêu chuẩn bảo mật như ISO/IEC 27001 hoặc SOC2. Nếu bạn muốn các trợ lý AI thực sự thúc đẩy năng suất làm việc của nhóm, chìa khóa nằm ở việc cấu hình đúng cách và đào tạo nhóm của bạn sử dụng chúng hiệu quả.

Các bước thực hành để tích hợp

Nếu không được tích hợp, đào tạo và giám sát đúng cách, các tác nhân AI sẽ nhanh chóng trở thành những người thực hiện nhiệm vụ một cách vô hồn. Kinh nghiệm của chúng tôi tại... Waites Điều này được xác nhận. Khi chúng tôi kết nối GitHub Copilot Agent với môi trường làm việc lần đầu tiên, vài tuần đầu tiên khá khó khăn. Trong quá trình Agent thích nghi với phong cách làm việc của từng nhà phát triển và dự án, nó đã tạo ra nhiều lỗi. Sau đó, khi chúng tôi đã hiểu cách Agent hoạt động, cung cấp tất cả quyền truy cập cần thiết và tạo các tệp hướng dẫn, tiêu chuẩn mã hóa và sơ đồ kiến ​​trúc cấp cao về các phụ thuộc dịch vụ, chúng tôi đã có thể thiết lập hoạt động trơn tru, không bị gián đoạn.

Đây là những gì tôi khuyên dùng cho những người mới bắt đầu trên con đường này:

1. Xác định mục tiêu và thiết lập các chỉ số cơ bản.

Trước khi bắt đầu một dự án thí điểm, điều quan trọng là phải hiểu rõ lý do tại sao bạn cần một tác nhân tự động: để giảm thời gian xem xét, tự động hóa các bài kiểm tra, hay giảm số lượng lỗi. Nếu không có các chỉ số hiệu suất chính (KPI), nhóm sẽ không thể chứng minh được giá trị của tác nhân tự động, và dự án có thể sẽ "không đi đến đâu".

Thiết lập các chỉ số cơ bản: thời gian trung bình cho mỗi tác vụ, số lỗi trong quá trình kiểm thử chất lượng, tỷ lệ các tác vụ lặp lại. Ví dụ, điều này cho phép chúng ta đo lường thời gian trung bình cho việc xem xét mã và số lượng chỉnh sửa sau lần xem xét đầu tiên.

2. Tích hợp tác nhân vào quy trình làm việc

Trợ lý AI cần phải hoạt động ngay tại nơi nhóm làm việc: GitHub, Jira, Slack hoặc IDE — chứ không phải trong một "môi trường thử nghiệm" riêng biệt. Nếu không, sẽ không ai sử dụng nó trong các bản phát hành thực tế, và các đề xuất của nó sẽ trở nên lỗi thời.

Tôi khuyên bạn nên kết nối tác nhân với CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, v.v.) để nó có thể tạo yêu cầu kéo (PR), bình luận về các bản dựng và phản hồi các sự kiện mã. WaitesChúng tôi đã thực hiện việc này một cách dần dần: Copilot Agent được tích hợp vào GitHub để tạo Pull Request và được nhúng vào quy trình đánh giá. Ban đầu, tác nhân này kiểm tra kết quả, sau đó trưởng nhóm sẽ xác nhận chúng.

3. Dạy mọi người cách tương tác với tác nhân.

Công cụ tự động hóa không phải là một nút bấm thần kỳ — nó là một công cụ cần được thiết lập đúng cách và xác minh kết quả. Nếu không chuẩn bị kỹ lưỡng cho nhóm, một số người sẽ bỏ qua công cụ này, trong khi những người khác có thể quá tin tưởng vào nó, dẫn đến lỗi lập trình.

Tiến hành một buổi hướng dẫn ngắn gọn: dạy các nhà phát triển cách đặt nhiệm vụ dưới dạng hành động (“tạo một bài kiểm thử,” “tái cấu trúc đoạn mã này”) thay vì câu hỏi. WaitesBan đầu, chúng tôi cho phép tác nhân thời gian để "làm quen" với phong cách của từng nhà phát triển. Như tôi đã đề cập trước đó, Copilot Agent chỉ bắt đầu hoạt động hiệu quả khoảng một tuần sau khi phân tích cấu trúc dự án — DTO, dịch vụ, nhà cung cấp và mô hình. Sau đó, năng suất của nhóm tăng lên đáng kể, và việc kiểm thử cũng như xem xét mã trở nên nhanh hơn nhiều.

4. Đảm bảo an ninh và chính sách

Các tác nhân có thể vô tình gửi dữ liệu nội bộ đến các API bên ngoài hoặc chèn Các đoạn mã có giấy phép không tương thích. Để ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu hoặc các vấn đề pháp lý, hãy tạo chính sách AI nội bộ. Chính sách này cần quy định rõ dữ liệu nào không bao giờ được nhập vào các agent (khóa, mật khẩu, dữ liệu khách hàng), cách thức xem xét mã và ai chịu trách nhiệm phát hành.

At WaitesChúng tôi đã giải quyết vấn đề này ở cấp độ kiến ​​trúc: tất cả các công cụ có quyền truy cập mã đều chạy trong môi trường doanh nghiệp (Gemini Enterprise, GitHub Copilot với các hạn chế API). Đối với các dự án nhạy cảm, chúng tôi đã sử dụng các môi trường riêng biệt, cách ly — tương tự như cách chúng tôi xử lý việc thử nghiệm các cơ sở dữ liệu mới — để tránh rò rỉ dữ liệu. Ngoài ra, chúng tôi tuân thủ các nguyên tắc bảo mật thông tin theo tiêu chuẩn ISO/IEC 27001, có nghĩa là tất cả các kết quả đầu ra luôn được con người xác thực.

5. Lập kế hoạch mở rộng quy mô ngay từ đầu

Nếu dự án thí điểm thành công, bạn cần có kế hoạch triển khai tác nhân này cho các nhóm khác. Nếu không, tác nhân này sẽ chỉ là "đồ chơi" cho một nhóm duy nhất, không có tác động mang tính hệ thống.

Tôi khuyên bạn nên tạo một nền tảng nội bộ với các mẫu nhắc nhở, tích hợp và hướng dẫn. Thêm các tính năng dần dần — từ kiểm thử đến CI/CD và tài liệu.

Kết luận

Việc triển khai các tác nhân AI không chỉ đơn thuần là một "nút bấm thần kỳ"; đó là một phương pháp có hệ thống nhằm biến sự hỗn loạn thành hiệu quả. Kinh nghiệm của chúng tôi tại... Waites Điều này cho thấy rằng với sự tích hợp, đào tạo bài bản và tập trung vào bảo mật, các tác nhân AI có thể tăng tốc đáng kể công việc, giảm lỗi và giải phóng thời gian để tạo ra những ý tưởng mới. Hãy bắt đầu với một dự án thí điểm, đo lường kết quả, rồi sau đó mở rộng quy mô. AI sẽ trở thành một công cụ mạnh mẽ hơn nữa trong tương lai, nhưng hãy nhớ: yếu tố then chốt dẫn đến thành công là con người quản lý các công nghệ này. Nếu nhóm của bạn đã sẵn sàng, đừng ngần ngại — các tác nhân AI đã có mặt, sẵn sàng giúp doanh nghiệp của bạn phát triển.