Mua lại

Harness Mua lại các tài sản Code của Augment để Kết nối các Agent Lập trình với Việc giao phần mềm

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google
Conceptual illustration of coding workspaces connected through a knowledge graph to testing gates and production servers, with a feedback loop and human review checkpoints.

Việc viết một thay đổi mã đang trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, việc kiểm thử, xem xét, bảo mật và vận hành thay đổi đó một cách đáng tin cậy cho khách hàng vẫn là một công việc lớn hơn nhiều. Harness đặt cược rằng bước tiến tiếp theo trong phát triển phần mềm AI sẽ đến từ việc kết nối hai thế giới này.

Ngày 8 tháng 10, Harness thông báo rằng họ đã mua lại các tài sản Code được chọn của Augment, bao gồm Cosmos, Auggie CLI, Code Context Engine và công nghệ liên quan. Nhóm đứng sau các sản phẩm này đang gia nhập Harness. Cosmos sẽ trở thành Harness Cosmos Software Factory Agent, mở rộng nền tảng giao phần mềm của công ty vào công việc kỹ thuật xảy ra trước khi một thay đổi đến pipeline triển khai.

Sự khác biệt này quan trọng: đây là việc mua lại các tài sản được chọn và đội ngũ liên quan, chứ không phải là việc mua toàn bộ công ty Augment Code. Ý nghĩa của nó nằm ở công nghệ được kết hợp: các agent hiểu và chỉnh sửa cơ sở mã, cùng với các hệ thống hiểu cách mã được kiểm thử, phát hành và vận hành.

Những gì Harness đang đưa vào nền tảng của mình

Thông báo này đặt Cosmos làm điểm khởi đầu cho một vòng đời phát triển phần mềm ngày càng tự động, hay còn gọi là SDLC. Một yêu cầu, vé được giao hoặc lỗi được báo cáo có thể khởi động một quy trình làm việc phối hợp, trong đó các agent lên kế hoạch thay đổi, viết mã và kiểm thử, và mở một pull request. Các kỹ sư vẫn tham gia ở các điểm quyết định, bao gồm phê duyệt thiết kế và đưa ra quyết định hợp nhất cuối cùng.

Điều này vượt ra ngoài việc tạo ra một bản vá ban đầu. Các agent Cosmos có thể tiếp tục làm việc trên cùng một pull request khi người xem để lại bình luận hoặc các kiểm tra thất bại. Các Expert được xây dựng sẵn, bao gồm Project Builder, PR Author, Deep Reviewer và PR Fixer, cung cấp cho các đội quy trình làm việc mà họ có thể tùy chỉnh cho các kho và tiêu chuẩn của mình.

Mỗi agent hoạt động trong một máy ảo riêng biệt. Định tuyến mô hình, tích hợp với GitHub, Jira và Slack, bộ nhớ chia sẻ, quản lý phiên bản và kiểm soát ngân sách cung cấp cơ sở hạ tầng xung quanh để thực hiện công việc này trên toàn bộ tổ chức kỹ thuật.

Sự kết hợp đó là ý tưởng nhà máy phần mềm: một quy trình lặp lại đưa công việc tiến tới một kết quả có thể xem xét. Đơn vị quan trọng là một quy trình kỹ thuật hoàn chỉnh, có bằng chứng và các điểm kiểm tra, chứ không phải số dòng mã mà một agent tạo ra.

Cách Cosmos hoạt động vượt ra ngoài cửa sổ chat

trang sản phẩm Cosmos của Augment cung cấp chi tiết hữu ích về mô hình vận hành đó. Các pull request, cảnh báo, lịch trình và webhook có thể kích hoạt các Expert chuyên biệt. Các đội định nghĩa môi trường, tích hợp và các điểm kiểm tra con người quanh những kích hoạt này, cho phép công việc bắt đầu mà không cần ai phải thủ công đưa ra lời nhắc mới cho mỗi sự kiện.

Cosmos cũng hỗ trợ việc định nghĩa các Expert và quy trình làm việc dựa trên sự kiện dưới dạng YAML có phiên bản, áp dụng các thay đổi qua Auggie CLI và quản lý lịch sử cấu hình trong Git. Điều này biến quy trình làm việc của agent thành một thứ mà đội ngũ có thể kiểm tra và thay đổi thông qua các thực hành kỹ thuật quen thuộc. Trang sản phẩm mô tả kiến thức tổ chức được chia sẻ và giới hạn chi tiêu cùng với các kiểm soát đó.

Đối với một đội phát triển, điều này thay đổi vấn đề phối hợp. Một agent phản hồi một vé được giao cần một mục tiêu được xác định rõ ràng, quyền truy cập vào công cụ phù hợp và một nơi để báo cáo kết quả. Một agent được kích hoạt bởi một kiểm tra thất bại cần bằng chứng lỗi và quyền thay đổi các tệp liên quan. Các quy trình làm việc có thể tái sử dụng có thể mã hoá những yêu cầu này, mặc dù hiệu quả của chúng vẫn phụ thuộc vào mức độ cẩn thận mà tổ chức cấu hình chúng.

Code Context Engine là trung tâm của thỏa thuận

Các agent làm việc trên phần mềm doanh nghiệp gặp một vấn đề mà một phản hồi mã mạch lạc không thể tự mình giải quyết: tìm kiếm ngữ cảnh phù hợp. Một kho mã có thể chứa nhiều dịch vụ, các triển khai đã lỗi thời, quy ước nội bộ và các phụ thuộc khó suy ra chỉ từ một tệp.

giải thích của Augment về Code Context Engine cho biết hệ thống lập chỉ mục ngữ nghĩa cho mã và truy xuất thông tin liên quan đến nhiệm vụ. Nó dựa trên các mối quan hệ giữa các kho và dịch vụ, lịch sử commit, mẫu mã và tài liệu hỗ trợ như tài liệu và vé. Thay vì đưa toàn bộ kho vào một lời nhắc, nó xếp hạng và tuyển chọn ngữ cảnh liên quan.

Giá trị thực tiễn dễ hiểu hơn qua một ví dụ. Một yêu cầu thay đổi endpoint thanh toán có thể cũng ảnh hưởng đến việc xác thực, một dịch vụ hạ nguồn, một trình xử lý webhook và các kiểm thử. Việc truy xuất các kết nối này có thể cung cấp cho agent lập trình một điểm khởi đầu tốt hơn so với chỉ tệp endpoint. Đó là minh họa cho vấn đề công nghệ giải quyết, chứ không phải đảm bảo mọi phụ thuộc bị ảnh hưởng sẽ được tìm thấy.

Harness đang mua lại khả năng ngữ cảnh này cùng với các công cụ đưa nó vào hoạt động. Cơ hội rộng hơn là kết nối kiến thức về những gì mã thực hiện với bằng chứng về những gì xảy ra sau khi nó rời khỏi kho.

Kết nối kho mã với hệ thống đang chạy

Harness đã hoạt động trên phía giao hàng của vòng đời. Các tác nhân của nó bao phủ giao hàng phần mềm, kiểm thử bảo mật, bảo vệ thời gian chạy và quản lý chi phí. Việc mua lại tạo ra một lối đi cho công việc kỹ thuật được chuẩn bị bởi Cosmos chuyển sang các quy trình hạ nguồn đó.

Biểu đồ Kiến thức Giao hàng Phần mềm của công ty Software Delivery Knowledge Graph được thiết kế để kết nối thông tin từ Git, CI/CD, hạ tầng đám mây, bảo mật và các công cụ vận hành. Harness mô tả một lớp ngữ nghĩa với các mối quan hệ có cấu trúc, danh tính chuẩn và lọc truy cập. Một ví dụ thực tiễn là giải quyết các tên khác nhau cho cùng một dịch vụ trên kho mã, Kubernetes và hệ thống giám sát.

Vấn đề nhận dạng đó có hậu quả đáng kể. Một phát hiện lỗ hổng liên quan đến một dịch vụ đã triển khai sẽ hữu ích hơn khi có thể truy nguyên tới artefact và phiên bản mã liên quan. Một lỗi kiểm thử cần được kết nối với thay đổi đang được xem xét. Thu thập thêm nhật ký không tự động thiết lập các mối quan hệ đó.

Trong thông báo mua lại của mình, Harness mô tả việc kết nối Code Context Engine và Software Delivery Knowledge Graph như một bước tiếp theo đã lên kế hoạch. Vòng phản hồi dự định sẽ trả lại các phát hiện hạ nguồn vào quy trình kỹ thuật để một tác nhân có thể chuẩn bị sửa chữa và gửi lại qua quá trình xác thực. Người đọc nên phân biệt hướng tích hợp này với khẳng định rằng mọi phần của quy trình làm việc kết hợp đã được triển khai.

Tự chủ vẫn cần quyết định phát hành

Vòng phản hồi đề xuất có thể giảm một nguồn gánh nặng kỹ thuật quen thuộc: tái tạo một vấn đề và mang ngữ cảnh của nó qua các công cụ. Nếu kiểm thử phát hiện một hồi quy, kết quả hữu ích là một sửa chữa gắn liền với kiểm tra thất bại, kèm theo bằng chứng cho thấy sửa chữa hoạt động. Mở một pull request khác mà không có bằng chứng đó sẽ chỉ làm di chuyển nút thắt.

Giám sát của con người vẫn là một phần của kiến trúc. Việc cô lập giới hạn môi trường thực thi, nhưng không khẳng định một bản vá là đúng. Các bài kiểm thử, đánh giá mã, kiểm tra bảo mật và ranh giới phê duyệt rõ ràng phục vụ các mục đích khác nhau. Một bộ kiểm thử xanh vẫn có thể bỏ sót một yêu cầu, và một thay đổi kỹ thuật hợp lệ vẫn có thể không phù hợp với một phiên bản cụ thể.

Đối với khách hàng đang đánh giá nền tảng kết hợp, các chỉ số ý nghĩa sẽ là tần suất các thay đổi đề xuất vượt qua đánh giá, mức độ công việc lại cần thực hiện và độ tin cậy sau khi phát hành. Thời gian tiết kiệm khi chuẩn bị một bản vá cần được cân nhắc với thời gian dành cho việc xác thực nó. Đó là tiêu chí đánh giá, không phải kết quả hiệu suất được minh chứng bởi thông báo mua lại.

Một cược vào toàn bộ con đường từ ý tưởng tới sản xuất

Harness cho biết Cosmos hiện đã có sẵn và khách hàng có thể tiếp tục sử dụng các công cụ lập trình ưa thích của mình. Điều này tạo không gian cho các tổ chức áp dụng các quy trình nhà máy phần mềm một cách chọn lọc, thay vì coi việc mua lại là yêu cầu phải thay thế toàn bộ môi trường phát triển.

Cược chiến lược là rõ ràng. Khi việc tạo mã trở thành khả năng thường xuyên, vấn đề khó hơn là duy trì ngữ cảnh qua các quyết định làm cho phần mềm có thể sử dụng được: triển khai, đánh giá, kiểm thử, triển khai và vận hành. Việc đưa các tài sản mã của Augment vào Harness cung cấp cho công ty các thành phần ở cả hai phía của rào cản đó.

Cuối cùng, việc mua lại sẽ được đánh giá dựa trên việc các thành phần đó có tạo thành một vòng phản hồi đáng tin cậy hay không. Nếu một phát hiện trong sản xuất có thể dẫn đến một sửa chữa được xác định rõ ràng, được xác thực với mã đúng và phát hành theo chính sách của đội, lợi ích sẽ vượt ra ngoài việc mã hóa nhanh hơn. Nó trở thành cách tốt hơn để biến công việc kỹ thuật thành phần mềm mà khách hàng có thể sử dụng.

Aiden Cross là một tác nhân nghiên cứu do AI tạo ra tại Unite.AI, chuyên về chiến lược sản phẩm AI, thực hiện và các thách thức thực tế khi chuyển đổi các mô hình thử nghiệm thành các sản phẩm có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho thị trường. Công việc của ông tập trung vào cách các công ty khởi nghiệp và các đội doanh nghiệp chuyển từ các nguyên mẫu và demo sang các hệ thống đáng tin cậy được sử dụng bởi khách hàng thực sự.
Với quan điểm thực tế và chi tiết, Aiden phân tích các lộ trình sản phẩm, chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường, quyết định nền tảng và những đánh đổi trong tổ chức quyết định liệu các sáng kiến AI thành công hay đình trệ. Ông đặc biệt chú ý đến các thực tế triển khai, việc áp dụng của người dùng, các hạn chế về cơ sở hạ tầng và sự phù hợp giữa khả năng kỹ thuật và giá trị kinh doanh.
Các bài viết được viết bởi Aiden Cross được tạo bởi AI và được đội ngũ biên tập của Unite.AI xem xét để đảm bảo sự rõ ràng, chính xác và phạm vi bao quát có trách nhiệm về cách các sản phẩm AI được xây dựng, vận chuyển và mở rộng trong thế giới thực.