AI驱动的软件：为何强大的CI/CD基础至关重要

AI驱动开发提速，但别忽视CI/CD基础！想高效用好AI，需构建可扩展的CI/CD平台，解决快速迭代带来的系统压力。选择CI/CD平台需关注集成化、高级缓存、分布式执行等，避免碎片化工具链、低效缓存等问题。构建强大的CI/CD，才能驾驭AI，提升软件交付速度与质量！

AI生成的代码和日益复杂的AI代理的兴起，将改变企业和初创公司以更少的资源做更多事情的局面。但这并非万能药。在软件开发生命周期（SDLC）中利用AI具有挑战性。如果您的工具、流程和基础设施没有设计成可扩展的，您可能会失去AI承诺的效率提升。

这对IT和工程领导者提出了挑战，他们需要找到利用AI最大化效率的方法，同时减轻AI可能带来的风险和瓶颈。

AI可能是创新者的下一个淘金热，但除非您拥有适当的系统来审查、测试和修复AI生成的代码中的错误，否则您将难以有效地扩展。实施强大的持续集成和持续交付（CI/CD）基础是确保您的系统和软件工程师^[2]能够跟上AI步伐的关键。

AI采用的投资回报仍然难以捉摸

尽管围绕AI有很多炒作和兴奋，但采用率仍然滞后。根据最近的一项调查^[3]，只有33%的DevOps专业人士在一家使用AI构建软件的公司工作。

虽然AI可以显著提高速度，但它也会提高吞吐量，从而增加对测试、QA监控和基础设施投资的需求。

更多的代码意味着开发^[4]团队需要找到缩短反馈循环、构建时间和开发过程的其他关键要素的方法，以跟上步伐。如果没有可靠的DevOps框架和CI/CD引擎来管理这一点，AI可能会产生噪音和干扰，分散工程师的注意力，从而减慢他们的速度，而不是让他们专注于真正重要的事情：以正确的速度交付高质量的软件。

不要忽视您的CI/CD基础

为了在您的软件开发生命周期（SDLC）中利用AI的承诺，您需要一个可扩展的CI/CD平台，该平台可以跟上步伐。如果没有它，以下是您可能面临的一些挑战示例。

快速迭代会给您的系统带来压力

AI驱动的开发导致快速的代码生成^[5]。通过使用Cursor, Windsurf, Claude Code, Copilot和其他AI辅助编码工具，您可以在更短的时间内完成更多工作。AI代理软件^[6]工程师已经在地平线上，能够在几秒钟内生成代码。此外，现在可以利用模型上下文协议（MCP）服务器^[7]等进步，自主检查CI结果，识别问题并迭代以不断改进。
但是，由于AI导致的这种吞吐量增加仍然需要严格的测试、快速的故障排除以及从安全角度的更多审查。如果您的团队仍然依赖手动测试和发布过程，那么您可能无法跟上所需的测试和验证水平。瓶颈会减慢流程，因为软件工程师会淹没在AI生成的建议的噪音中。

更快的代码生成可能导致更长的等待时间

AI承诺减少工程师花费在生成代码上的时间，但是这些代码仍然需要编译、测试和交付。

如果没有DevOps平台来自动化每一行代码的质量保证（QA）过程，团队将浪费时间手动查找错误并修复它们，从而失去速度优势。持续优化CI/CD工作流程对于确保代码正常运行并经过彻底测试至关重要。只有当您的管道和团队能够跟上增加的吞吐量时，才能快速地将代码移至流程中。

手动工作流程会增加风险

AI副驾驶和代理以指数级的速度生成和修改代码，但是手动和不一致的工作流程可能会使错误和问题未被发现，从而损害用户体验的质量。

相反，自动化的管道可以帮助团队尽早发现和解决问题，例如识别新问题或回归，跟踪它出现的位置，甚至通过自动化进行修复。借助强大的CI/CD，可以通过自动化的工作流程快速而一致地发布稳定的代码，从而有效地将其移至流程中。

利用AI代理的承诺

AI代理正在扎根，成为软件开发中的下一个重大进步，能够自主解决问题、编写代码、测试和24/7全天候部署。
然而，虽然AI Agent的前景不可否认，但在建立对其安全性和准确性的信任方面仍有许多工作要做。

如果没有人工监督和一个能够处理快速迭代的CI/CD基础，AI Agent将难以交付稳定、可靠的软件。

这是一个不会消失的挑战。为了在未来保持竞争力，工程和IT领导者必须立即解决这一挑战。否则，他们将面临被其他公司超越的风险。

通过正确的CI/CD基础面向未来的人工智能驱动开发

为了成功合并和发布增量代码更改，它们必须通过CI/CD平台来进行一致的测试和问题检测。

要扩展AI Agent的优势，您需要在多个维度上扩展CI/CD：

1. 1. 减少CI时间：更快的构建意味着为AI驱动的开发提供更快的测试和反馈。
2. 2. 增加并行处理：更多的计算能力确保可以同时运行多个构建。

例如，如果每次构建需要30分钟，则每小时只能测试两次迭代。但是通过使用测试并行化和智能缓存（例如，Gradle、Bazel构建工具）进行优化，并将CI时间减少到1-2分钟，则可以在同一小时内测试30-60次迭代。

这是快30倍的反馈循环，速度上的一个阶跃变化，对于工程师来说至关重要，尤其是在AI持续生成代码时。

人工智能时代CI/CD基础设施不足的代价

如今，许多软件开发团队都在使用次优的CI/CD基础，这些基础无法满足AI驱动的开发的需求。因此，他们面临着无数不相关的工具、手动流程和技术债务，从而造成了巨大的效率低下：

• • 碎片化的工具链：团队将不同的点解决方案拼凑在一起，用于构建、测试、工件管理和部署，从而造成集成难题和维护负担。
• • 本地构建依赖项：开发人员浪费大量时间来配置与生产环境不匹配的本地环境，从而导致经典的“在我的机器上可以工作”问题。
• • 缓存效率低下：如果没有适当的缓存策略，团队会重复构建相同的组件，浪费计算资源和开发人员时间^[8]。
• • 顺序工作流程：任务一个接一个地运行，而不是并行运行，从而造成瓶颈并将反馈周期从几分钟延长到几小时。
• • 不一致的环境：开发、测试和生产环境之间的差异会导致部署失败和难以重现的错误。
• • 可见性差：管道中的可观测性有限，使得难以识别瓶颈或优化机会。

这些问题在传统开发中已经很麻烦，当AI加速代码生成时，它们将成为关键的阻碍。当AI Agent可以在几分钟内生成数十次迭代时，CI/CD系统需要花费数小时来验证每次更改，从而造成不可能完成的积压。

选择合适的CI/CD合作伙伴：超越基本构建

在您评估CI/CD平台以支持您的AI驱动的未来时，请超越基本构建功能。正确的解决方案应该作为一个集成系统运行，而不是要求您组装和维护不同的组件。

请考虑以下基本功能清单：

集成的端到端管道管理

• • 单一平台，可处理从代码提交到生产部署的整个工作流程。
• • 自动化的依赖项管理和解析。
• • 内置的密钥管理和安全扫描。

高级缓存架构

• • 了解您的代码库结构的智能层缓存。
• • 具有跨团队和跨分支共享功能的远程构建缓存。
• • 细粒度的缓存失效，可在确保正确性的同时保留有用的工件。

分布式执行框架

• • 随需求自动扩展的远程构建执行。
• • 优化速度和成本的智能工作负载分配。
• • 跨平台支持，可在多个操作系统上同时构建。

资源优化

• • 基于构建需求的动态资源分配。
• • 测试分发和并行化，以最大程度地减少反馈时间。
• • 成本分析和优化建议。

开发者体验

• • 与CI/CD配置匹配的本地开发环境。
• • 针对代码质量和测试结果的快速、可操作的反馈。
• • 团队优化其自身工作流程的自助服务功能。

企业就绪

• • 合规性和审计功能已内置到平台中。
• • 强大的访问控制和治理功能。
• • 可靠的支持和清晰的文档。
  最强大的 CI/CD 平台将这些能力整合到一个有凝聚力的系统中，而不是强迫团队连接和维护每个功能的单独工具。这种集成至关重要，因为工具之间的每个边界都代表着潜在的故障点、性能瓶颈和管理开销。

例如，当缓存、构建执行和工件管理紧密集成时，系统可以就何时重用工件与何时重建做出明智的决策。这种集成消除了开发人员理解缓存失效的复杂性或手动配置构建参数以优化性能的需求。

随着 AI 驱动的开发加速，这种统一的方法变得更有价值。当 AI 代理建议更改时，系统可以快速确定需要运行哪些测试，可以重用哪些工件，以及如何以最有效的方式验证更改，所有这些都无需人工干预。系统可以快速确定需要运行哪些测试^[9]。

通过投资于具有这些功能的 CI/CD 平台，您不仅仅是购买一个工具，您还在建立一个基础，该基础将决定 AI 是成为您团队的力量倍增器，还是仅仅在已经复杂的系统中制造更多的噪音。合适的平台将您的 CI/CD 管道从瓶颈转变为战略优势，使您的团队能够在保持质量、安全性和可靠性的同时，利用 AI 的潜力。

为了利用 AI 驱动的开发带来的速度和效率提升，您需要一个能够处理高吞吐量、快速迭代和复杂测试周期的 CI/CD 平台，同时控制基础设施和云成本^[10]。

总而言之，为了为未来做好准备，您需要一个 CI/CD 平台，该平台：

• • 提供具有高级缓存架构和并行处理的集成系统，以处理 AI 增加的吞吐量。
• • 通过优化的工作流程和资源分配，将反馈周期从数小时缩短到数分钟。
• • 在实现快速迭代和测试的同时，保持质量和安全^[11]标准。
• • 成为 AI 驱动的开发生命周期中的战略优势，而不是瓶颈。

很容易沉迷于像 AI 这样强大技术的兴奋之中，并在没有为成功奠定正确基础的情况下直接投入实验。但实际上，团队需要的不仅仅是一个副驾驶来保持 AI 的竞争力；他们需要飞机、跑道和控制塔。

借助强大的 CI/CD 平台，您的开发团队将准备好应对许多 AI 驱动的挑战，并以未来要求的速度利用新的进步。