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在当前的生成式人工智能热潮中，使用该技术生成新代码受到了广泛关注。当涉及到应用程序开发的真实企业用例时，软件开发生命周期不仅仅是编写代码。
今天，软件开发公司 Harness 宣布了其最新的平台更新，该更新带来了强大的功能生成式人工智能在整个企业软件开发和交付过程中提供协助。Harness 成立于 2017 年，最初的核心重点是帮助自动化持续集成/持续交付 (CI/CD) 流程，这是现代 DevOps 的基本要素。该公司不断迭代和扩展其产品，成为一个软件交付平台。2023 年，该公司推出了人工智能开发助手 (AIDA)，作为帮助企业软件开发过程的部分自动化的工具。通过今天的新更新，Harness 通过一系列 AI 代理显着扩展了其功能，以帮助加速整个企业软件开发生命周期。这些代理包括：AI DevOps 工程师 (ADE)、QA 助理、AI 代码生成和 AI 生产力洞察服务。
我们的主要论点是，开发人员浪费大量时间来做所有的苦差事，Jyoti BansalHarness 的首席执行官兼联合创始人告诉 VentureBeat。Toil 伴随着您正在执行的编码之外的各种任务。
消除辛苦就是拥有智能的智能自动化，现在已得到支持由 Harness 平台中的 AI 代理负责。
Bansal 表示，AI DevOps 工程师比公司之前的 AI 开发助理有所进步。他将其描述为一种代理架构，它不仅仅只是回答问题，它实际上是为开发人员做事。该代理可以执行复杂的任务，例如为代码构建和部署创建管道，甚至尝试自动修复失败的部署。
另一方面，AI QA 助手专注于生成测试自动化，特别是针对终端- Web 和移动应用程序的端到端测试。QA Assistant 专门针对端到端测试，评估最终用户如何体验应用程序。
我们看到编写测试所需的工作量减少了约 80%，Bansal 说。对于某些人来说需要一周才能编写的相同测试，某些 Web 应用程序可以缩短到只需几个小时。
作为平台更新的一部分，Harness 也终于进入了人工智能代码助手领域。Harness AI 代码助手使用 Google Clouds Gemini 模型。
AI 代码助手并不是一个新鲜事物，市场上有多个供应商和技术。GitHub Copilot 是该领域的早期进入者之一，它可以帮助开发人员编写代码。如今，销售 AI 代码助手技术的众多供应商包括 Replit、Tabnine、Oracle 和 AWS。
Bansal 表示，Harness AI 代码助手与 GitHub Copilot 类似，都提供实时代码建议和自动完成功能开发人员编写代码时的能力。他强调，代码生成只是更大的 Harness 平台的一小部分，与其他平台的真正区别在于它是集成产品的一部分。
每个企业都关心生产力，但它并不总是一件容易衡量的事情。这就是新的 Harness AI Productivity Insights 工具旨在提供帮助的地方。
Bansal 表示，该工具有助于比较使用 AI 编码助手的开发人员与未使用 AI 编码助手的开发人员的生产力。目标是提供有关使用人工智能编码助手实际生产力提升的可量化数据，因为有很多传闻，但缺乏具体数据。它衡量速度等指标，包括代码提交和代码行数、质量和开发人员情绪。
新产品的总体目标是显着提高开发人员的工作效率。Bansal 表示，使用 AI 代理方法，他预计企业开发团队的工作效率可提高 50%。他强调，虽然基本工作流程步骤保持不变，但在人工智能的帮助下，每个步骤都变得更加高效。这种效率提升超出了编码范围，延伸到了测试、部署、安全合规性和运营管理。
我们如何看待它，我们能否在人们必须做的所有事情的整个工作流程中获得效率，他说，这样开发人员就可以腾出时间，现在他们可以花更多的时间来创造性地解决问题。