Opbygning af software med agentudvikling?

Agentisk udvikling er en ny tilgang til at bygge software med AI-agenter og agentisk kodning. I stedet for blot at hjælpe udviklere med forslag eller kodestykker, går agentiske systemer ud over traditionelle AI-assistenter ved at handle på vegne af udviklere. Dette inkluderer at skrive kode, køre tests, fejlfinde problemer og endda samarbejde på tværs af arbejdsgange.

I takt med at organisationer søger at trække mere værdi ud af AI, repræsenterer agentudvikling et skift fra passive værktøjer til aktive samarbejdspartnere. Denne udvikling er særligt relevant for IT-ledere, arkitekter og ingeniørteams, der søger at lukke kløften mellem AI-eksperimenter og brug af produktion i den virkelige verden samt forretningsmæssig indflydelse.

Hvad betyder agentisk?

Agentisk betyder at have evnen til at handle selvstændigt hen imod et mål. Inden for AI refererer det til systemer, der bruger AI-agenter til at planlægge, træffe beslutninger og udføre handlinger på tværs af flere trin med begrænset menneskelig indgriben. En AI-agent i et agentsystem kan:

• Oplev dens omgivelser.
• Træf beslutninger baseret på mål.
• Tag handlinger for at nå disse mål.
• Lær af tidligere resultater.
• Tilpas dig til scenarier og menneskelig input.

Inden for softwareudvikling understøtter et agentsystem udviklere i deres daglige arbejde. Den forstår mål, opdeler dem i opgaver, udfører disse opgaver ved hjælp af værktøjer og forfiner resultater over tid – alt sammen inden for definerede grænser.

Agenturbaseret AI-udvikling vs. traditionel AI-assistance

I stedet for at kræve konstant menneskelig tilskyndelse kan agentsystemer fungere med en højere grad af uafhængighed, hvilket gør dem særligt nyttige i komplekse miljøer, hvor opgaver spænder over flere værktøjer og faser.

Hvordan fungerer agentudvikling?

Agentudvikling er afhængig af et struktureret forløb af planlægning, udførelse og forfining. Selvom implementeringerne kan variere, følger de fleste systemer et lignende mønster.

Måldefinition

Processen begynder med et overordnet mål fastsat af et menneske, såsom:

• "Byg et API-slutpunkt til onboarding af kunder."
• "Omstrukturer dette modul for ydeevne."
• "Skriv integrationstests til checkout-flowet."

Agenten fortolker målet og fastlægger succeskriterier.

Opgaveplanlægning

Agenten opdeler målet i mindre, handlingsrettede trin. For eksempel:

• Analyser den eksisterende kodebase
• Identificer afhængigheder
• Skriv nødvendige funktioner
• Generer testcases

Denne planlægningsfase adskiller agentsystemer fra simple assistenter. De danner strukturerede arbejdsgange i stedet for at reagere på isolerede spørgsmål.

Værktøjsdrevet udførelse

Agenter bruger andre agenter via Agent2Agent Protocol og eksterne systemer, der er eksponeret gennem Model Context Protocol-servere, til at interagere med værktøjer, der gør det muligt for dem at planlægge og udføre opgaver på tværs af udviklingslivscyklussen. Denne kombinerede funktion er det, der gør det muligt for agentisk kodning at gå fra forslag til reel handling.

Agenter bruger:

• API-baserede tjenester til integration med eksterne systemer og datakilder.
• Arbejdsgange og automatiseringsværktøjer til udførelse og orkestrering af forretningsprocesser.
• Videnskilder og -lagre til hentning af struktureret og ustruktureret information.
• Kommunikations- og samarbejdsværktøjer til notifikationer, beskeder og teamkoordinering.
• Forretningssystemer og -applikationer til adgang til og opdatering af virksomhedsdata og -registre.
• Fillagring og dokumentsystemer til læsning, generering og administration af indhold.
• Brugerdefinerede funktioner og tjenester til håndtering af specialiseret forretningslogik, validering og driftsopgaver.

Agenten kan derefter udføre opgaver trin for trin:

• Skriver eller ændrer kode
• Kører tests
• Retter fejl
• Opdaterer dokumentation

Udførelsen er adaptiv, hvor agenten justerer sin tilgang baseret på resultater og udfald.

Iterative feedback-loops

Agenter evaluerer løbende resultaterne:

• Blev koden kompileret korrekt?
• Bestod testene?
• Er præstationsmålene nået?

Hvis ikke, reviderer agenten sin tilgang og prøver igen, hvilket skaber en selvforbedrende løkke, der udnytter hukommelsen til at lære af tidligere resultater og forbedre fremtidig ydeevne.

Menneskelig gennemgang

Trods øget autonomi er den menneskelige hjerne stadig en kritisk del af agentisk kodning. Menneskelig gennemgang er nødvendig for:

• Godkendelse af ændringer
• At give rettelser
• Opsætning af rækværk

Agentudvikling er mest effektiv, når den parres med gennemtænkt menneskelig overvågning.

Kernekomponenter i agentudvikling

Flere grundlæggende elementer gør det muligt for agentsystemer at fungere effektivt.

Agenter

Agenter er de primære aktører. Forskellige agenter kan specialisere sig i specifikke roller, såsom kodning, testning eller dokumentation. De kombinerer ræsonnementsevner med udførelseslogik, hvilket giver dem mulighed for at:

• Fortolk mål
• Planlæg opgaver
• Koordinere handlinger

Modeller

Kernen i agenter er AI-modeller, typisk store sprogmodeller (LLM'er), der ofte leveres via integrerede AI-platforme , der understøtter udvikling, implementering og skalering. Disse modeller tilbyder (men er ikke begrænset til):

• Forståelse af naturligt sprog
• Kodegenerering
• Ræsonnementsevner

I praksis kan agentiske systemer bruge en blanding af generelle og specialiserede kodnings-LLM'er, afhængigt af opgaven. Disse kan omfatte modeller optimeret til kodefuldførelse, refactoring, testgenerering og forståelse på repository-niveau, samt domænejusterede modeller designet til specifikke sprog eller frameworks.

Værktøjer

Værktøjer udvider, hvad agenter kan gøre. Eksempler inkluderer:

• Websøgning: Finder information fra internettet.
• Browserautomatisering: Interagerer automatisk med websteder.
• API-forbindelser: Kalder eksterne tjenester og systemer via API'er.
• Filhandlinger: Læser, skriver, ændrer eller sletter filer i lokale eller cloud-lagringssystemer.
• Terminaludførelse: Kører kommandolinjeinstruktioner.
• Kodeudførelse: Kører genereret eller eksisterende kode.
• Pipelines for kontinuerlig integration/kontinuerlig implementering (CI/CD): Opbygger, tester og implementerer kode.
• Lavkode/ingenkode platforme

Hukommelse

Hukommelse tillader agenter at:

• Bevar kontekst på tværs af opgaver
• Lær af tidligere interaktioner
• Bevar kendskabet til kodebasen

I agentsystemer er hukommelse ofte opdelt i:

• Korttidshukommelse , der indeholder umiddelbar kontekst for den aktuelle opgave eller samtale (f.eks. nylige prompts eller mellemresultater).
• Langtidshukommelse , der lagrer varig viden over tid (som projekthistorik, kodebaseviden eller brugerpræferencer), hvilket muliggør genbrug og kontinuitet på tværs af sessioner.

Gelændere

Guardrails håndhæver begrænsninger som adgangskontrol, kodekvalitet, sikkerhed og revisionsbarhed.

Agentudvikling vs. AI-kodningsassistenter

AI-understøttelse i softwareudvikling har udviklet sig i etaper, fra simple produktivitetshjælpemidler til stadig mere autonome systemer. At forstå disse forskelle hjælper teams med at sætte de rette forventninger til, hvad agentudvikling muliggør.

Autofuldførelsesværktøjer

Grundlæggende AI-værktøjer giver kodefuldførelse og syntakshints. Autofuldførelses- og syntaksværktøjer tilbyder let hjælp ved at forudsige den næste kodelinje eller markere fejl. De forbedrer effektiviteten for individuelle opgaver, men forbliver begrænset til reaktiv support i ét trin.

Copiloter

Copilot-lignende værktøjer giver mere omfattende og kontekstbevidst assistance, men er fortsat afhængige af menneskelig vejledning. De kan generere funktioner, foreslå refaktorer og forklare kode, men de er stadig afhængige af udviklere til at definere hvert trin, udføre ændringer og administrere arbejdsgange.

AI-kodningsagenter

I stedet for at hjælpe med isolerede opgaver kan AI-kodningsagenter i agentiske udviklingssystemer planlægge flertrinsarbejdsgange, interagere med værktøjer, køre tests, løse problemer og iterere mod et defineret mål med mindre konstant menneskelig input.

Skiftet fra forslag til handling

Den vigtigste forskel er evnen til at gå fra forslag til udførelse, og gå fra at hjælpe udviklere til rent faktisk at nå mål. Mens assistenter hjælper udviklere med at arbejde hurtigere, gør agentudvikling det muligt for systemer at tage ansvar for at nå mål og omdanne intentioner til fungerende resultater under menneskelig vejledning og kontrol.

Fordele ved agentudvikling

Disse fordele afspejler et bredere skift mod samarbejde mellem mennesker og AI. Tydelige kontrolpunkter for gennemgang, godkendelsesworkflows og muligheden for at gribe ind sikrer, at agentsystemer forstærker menneskelig dømmekraft i stedet for at erstatte den.

• Hastighed: Agenter accelererer fejlretning, udviklingscyklusser og time-to-market. De håndterer opgaver i flere trin fra start til slut, hvilket reducerer overdragelser og ventetider. Teams kan gå hurtigere fra idé til implementering, hvilket forkorter tiden til markedet for nye funktioner og forbedringer.
• Produktivitet: Udviklere kan fokusere på design og innovation. Ved at aflaste rutinemæssigt og operationelt arbejde giver agentsystemer udviklere mulighed for at fokusere på aktiviteter med højere værdi som arkitektur, problemløsning og innovation. Dette fører til bedre udnyttelse af menneskelige ingeniørtalenter.
• Reduceret manuelt arbejde: Rutinemæssige opgaver som test og refactoring automatiseres. Gentagne opgaver – såsom at skrive standardkode, generere tests, refactoring og dokumentation – kan automatiseres eller delvist automatiseres, hvilket sænker den kognitive belastning og reducerer udbrændthed hos udviklere.
• Iteration: Feedback-loops driver hurtig forbedring. Indbyggede feedback-loops muliggør hurtig testning, validering og forfining. Agenter kan hurtigt identificere problemer, foreslå løsninger og forsøge igen, hvilket understøtter hurtigere læring og mere trinvis forbedring.
• Skalering: Agentworkflows standardiserer og skaleres på tværs af teams. Agentworkflows gør det nemmere at standardisere udviklingspraksisser på tværs af teams. Efterhånden som brugen udvides, kan organisationer anvende ensartede mønstre, kontroller og kvalitetsstandarder uden at forsinke leveringen.
• Kvalitet: Agenter kan anvende ensartede mønstre, refaktorere kode og generere tests automatisk, hvilket hjælper teams med at opretholde renere og mere pålidelige kodebaser over tid.
• Sikkerhed: Agentiske arbejdsgange kan integrere sikkerhedstjek direkte i udviklings- og CI/CD-pipelines, hvilket hjælper med at opdage sårbarheder, før koden når produktion.

Samlet set afspejler disse fordele et bredere skift mod samarbejdsbaseret udvikling mellem mennesker og AI, hvor agenter forstærker udviklernes indflydelse, mens mennesker bevarer strategisk retning og tilsyn.

Eksempler på agentudvikling

Agentudvikling kan anvendes på tværs af appudviklingslivscyklussen , fra tidligt funktionsdesign til løbende vedligeholdelse. Disse eksempler illustrerer, hvordan AI-kodningsagenter går ud over isoleret assistance til at påtage sig koordinerede, resultatorienterede opgaver – og arbejder sammen med udviklere for at reducere manuel indsats, accelerere levering og forbedre konsistens.

• Funktionsudvikling: Agenter genererer og integrerer kode.
• Kodeomstrukturering: Agenter optimerer og moderniserer kodebaser.
• Test: Agenter opretter og kører testpakker.
• Fejlfinding: Agenter identificerer og løser problemer.
• Dokumentation: Agenter producerer dokumentation automatisk.

Risici og governance for agentudvikling

AI-agenter bør designes til at skaleres på tværs af teams og use cases. Dette omfatter understøttelse af sikkerheds- og overholdelseskrav, pålidelighed i stor skala, integration med virksomhedssystemer og evnen til at udvikle sig i takt med at organisationens behov vokser. Menneskelig tilsyn er afgørende for at indbygge styringsforanstaltninger, der kan bidrage til at reducere risiko.

• Tilladelser: Agenter kræver ofte adgang til kodebaser, systemer og data. Uden veldefinerede tilladelser og adgangskontroller med færrest rettigheder kan denne autonomi øge risikoen for utilsigtede ændringer, dataeksponering eller politikovertrædelser.
• Sikkerhed: Genereret kode kan introducere sårbarheder, hvis den ikke gennemgås omhyggeligt. Sikkerhedspraksisser som statisk analyse, afhængighedsscanning og sikre standardindstillinger er fortsat afgørende i agentarbejdsgange.
• Kvalitetskontrol: Agenternes output kan variere i kvalitet og ensartethed og kan kræve validering. Valideringstrin, som test, linting og menneskelig gennemgang, hjælper med at sikre, at genereret kode stemmer overens med arkitektoniske standarder og forventninger til ydeevne.
• Revisionsevne: Organisationer har brug for klar sporbarhed af, hvad agenter gjorde, hvornår de gjorde det, og hvorfor. Detaljerede logfiler og beslutningsspor er afgørende for overholdelse af regler, fejlfinding og løbende forbedringer.
• Pålidelighed: Agenter kan misfortolke mål, operere på ufuldstændig kontekst eller fejle i edge cases. Sikkerhedsforanstaltninger som begrænset udførelse, genforsøg og eskaleringsstier hjælper med at afbøde disse risici.
• Tilsyn: Mennesker er fortsat ansvarlige for resultater. Tydelige kontrolpunkter for gennemgang, godkendelsesworkflows og muligheden for at gribe ind sikrer, at agentsystemer forstærker menneskelig dømmekraft i stedet for at erstatte den.

Sådan evaluerer du agentudviklingsværktøjer

Det er afgørende at vælge de rigtige værktøjer til agentudvikling for at realisere værdi, samtidig med at kontrollen bevares. Ud over den rå kapacitet bør teams evaluere, hvor godt værktøjerne passer til deres eksisterende miljøer, styringsmodeller og langsigtede skalerbarhedsbehov.

Kodebasebevidsthed

Effektive værktøjer bør forstå strukturen, afhængighederne og konventionerne i din kodebase. Dette inkluderer at opretholde kontekst på tværs af filer og lagre, genkende eksisterende mønstre og tilpasse sig etablerede standarder i stedet for at introducere fragmentering.

Adgang til værktøj

Agenter skal integreres problemfrit med det bredere udviklingsøkosystem. Dette omfatter IDE'er, versionskontrolsystemer, CI/CD-pipelines, testframeworks, API'er og runtime-miljøer. Sikker og velafgrænset adgang er afgørende for at muliggøre meningsfuld udførelse uden overeksponering.

Observerbarhed

Synlighed af udførelse er afgørende. Teams har brug for klar indsigt i, hvad agenter gør, og hvorfor. Stærk observerbarhed omfatter udførelseslogfiler, beslutningsspor, mellemliggende output og performancemålinger, hvilket muliggør fejlfinding, tillid og løbende forbedringer.

Kontroller

Virksomhedsklare værktøjer leverer robuste styringsfunktioner såsom rollebaseret adgangskontrol, godkendelsesworkflows, håndhævelse af politikker og revisionslogfiler. Disse kontroller er med til at sikre, at øget autonomi ikke kompromitterer sikkerhed, overholdelse af regler eller kvalitetsstandarder.

Virksomhedsberedskab

Løsninger skal skaleres sikkert på tværs af organisationer. Dette omfatter understøttelse af sikkerheds- og overholdelseskrav, pålidelighed i stor skala, integration med virksomhedssystemer og evnen til at udvikle sig i takt med at organisationens behov vokser.

Sådan kommer du i gang med agentudvikling

At anvende agentisk udvikling er en struktureret udvikling mod samarbejde mellem mennesker og AI snarere end en erstatning. For teams, der undersøger, hvordan man udvikler AI-agenter, kommer succes fra bedste praksis. Start bevidst, par eksperimenter med klare kontroller, og lær i takt med at du skalerer.

• Start med pilot-use cases: Start med små, afgrænsede scenarier, såsom testgenerering, dokumentation eller afgrænset funktionsarbejde. Brug denne tilgang til at definere dens formål, bekræfte dens værdi, verificere modellen og opbygge tillid uden at introducere unødvendig risiko.
• Etabler rækværk: Definer klare politikker for sikkerhed, adgang, kvalitetsstandarder og acceptabel brug. Guardrails hjælper agenter med at handle autonomt, samtidig med at de overholder organisatoriske og lovgivningsmæssige krav.
• Implementer kontrolpunkter for menneskelig gennemgang: Oprethold menneskelig gennemgang på vigtige stadier, herunder kodeændringer, implementeringer og kritiske beslutninger. Disse kontrolpunkter er med til at opretholde tillid, ansvarlighed og kvalitet.
• Definer succesmålinger: Spor målinger som udviklingshastighed, fejlrater, implementering og udviklertilfredshed. Tydelige målinger gør det nemmere at påvise effekt og vejlede fremtidige investeringer ved implementering af en ny teknologiplatform.
• Skalér gradvist: Udvid agentarbejdsgange trinvist på tværs af teams og use cases. Gradvis skalering giver organisationer mulighed for at standardisere mønstre, forfine styring og inkorporere erfaringer, der er lært over tid.

Ofte stillede spørgsmål