Bygga programvara med agentutveckling?

Agentutveckling är en framväxande metod för att bygga programvara med AI-agenter och agentkodning. Istället för att bara hjälpa utvecklare med förslag eller kodavsnitt går agentsystem utöver traditionella AI-assistenter genom att agera på utvecklarnas vägnar. Detta inkluderar att skriva kod, köra tester, felsöka problem och till och med samarbete över olika arbetsflöden.

I takt med att organisationer vill få ut mer värde av AI, representerar agentutveckling ett skifte från passiva verktyg till aktiva samarbetspartners. Denna utveckling är särskilt relevant för IT-ledare, arkitekter och ingenjörsteam som vill minska klyftan mellan AI-experiment och verklig produktionsanvändning och affärspåverkan.

Vad betyder agentisk?

Agentisk innebär att ha förmågan att agera självständigt mot ett mål. Inom AI hänvisar det till system som använder AI-agenter för att planera, fatta beslut och vidta åtgärder i flera steg med begränsad mänsklig intervention. En AI-agent inom ett agentsystem kan:

• Uppfatta dess omgivning.
• Fatta beslut baserat på mål.
• Vidta åtgärder för att uppnå dessa mål.
• Lär dig av tidigare resultat.
• Anpassa dig till scenarier och mänsklig input.

Inom mjukvaruutveckling stöder ett agentsystem utvecklare i deras dagliga arbete. Den förstår mål, bryter ner dem i uppgifter, utför dessa uppgifter med hjälp av verktyg och förfinar resultaten över tid – allt inom definierade skyddsräcken.

Agentbaserad AI-utveckling jämfört med traditionell AI-hjälp

Istället för att kräva ständig mänsklig påminnelse kan agentsystem fungera med en högre grad av oberoende, vilket gör dem särskilt användbara i komplexa miljöer där uppgifter sträcker sig över flera verktyg och steg.

Hur fungerar agentutveckling?

Agentutveckling bygger på en strukturerad loop av planering, genomförande och förfining. Även om implementeringarna kan variera, följer de flesta system ett liknande mönster.

Måldefinition

Processen börjar med ett övergripande mål som tillhandahålls av en människa, såsom:

• "Bygg en API-slutpunkt för kundintroduktion."
• "Omstrukturera den här modulen för prestanda."
• "Skriv integrationstester för utcheckningsflödet."

Agenten tolkar målet och fastställer framgångskriterier.

Uppgiftsplanering

Agenten delar upp målet i mindre, handlingsbara steg. Till exempel:

• Analysera den befintliga kodbasen
• Identifiera beroenden
• Skriv obligatoriska funktioner
• Generera testfall

Denna planeringsfas skiljer agentsystem från enkla assistenter. De skapar strukturerade arbetsflöden istället för att svara på isolerade uppmaningar.

Verktygsdriven utförande

Agenter använder andra agenter via Agent2Agent-protokollet, och externa system som exponeras genom Model Context Protocol-servrar, för att interagera med verktyg som gör det möjligt för dem att planera och utföra uppgifter under hela utvecklingslivscykeln. Denna kombinerade förmåga är det som gör att agentkodning kan gå från förslag till verklig handling.

Agenter använder:

• API-baserade tjänster för integration med externa system och datakällor.
• Arbetsflöden och automatiseringsverktyg för att genomföra och orkestrera affärsprocesser.
• Kunskapskällor och databaser för att hämta strukturerad och ostrukturerad information.
• Kommunikations- och samarbetsverktyg för aviseringar, meddelanden och teamkoordinering.
• Affärssystem och applikationer för åtkomst till och uppdatering av företagsdata och register.
• Fillagring och dokumentsystem för att läsa, generera och hantera innehåll.
• Anpassade funktioner och tjänster för hantering av specialiserad affärslogik, validering och operativa uppgifter.

Agenten kan sedan utföra uppgifter steg för steg:

• Skriver eller modifierar kod
• Kör tester
• Åtgärdar fel
• Uppdaterar dokumentation

Utförandet är adaptivt, där agenten justerar sitt tillvägagångssätt baserat på resultat och utfall.

Iterativa återkopplingsslingor

Agenter utvärderar kontinuerligt resultaten:

• Kompilerades koden korrekt?
• Klarades testerna?
• Uppfylls prestationsmålen?

Om inte, reviderar agenten sin metod och försöker igen, vilket skapar en självförbättrande loop som utnyttjar minnet för att lära av tidigare resultat och förbättra framtida prestanda.

Mänsklig granskning

Trots ökad autonomi är den mänskliga hjärnan fortfarande en viktig del av agentisk kodning. Mänsklig granskning behövs för:

• Godkänner ändringar
• Tillhandahålla korrigeringar
• Sätta skyddsräcken

Agentutveckling är mest effektiv när den kombineras med genomtänkt mänsklig tillsyn.

Kärnkomponenter i agentutveckling

Flera grundläggande element gör att agentsystem kan fungera effektivt.

Agenter

Agenter är de primära aktörerna. Olika agenter kan specialisera sig på specifika roller, såsom kodning, testning eller dokumentation. De kombinerar resonemangsförmåga med utförandelogik, vilket gör att de kan:

• Tolka mål
• Planera uppgifter
• Samordna åtgärder

Modeller

I hjärtat av agenter finns AI-modeller, vanligtvis stora språkmodeller (LLM), ofta levererade via integrerade AI-plattformar som stöder utveckling, distribution och skalning. Dessa modeller erbjuder (men är inte begränsade till):

• Förståelse av naturligt språk
• Kodgenerering
• Resonemangsförmåga

I praktiken kan agentiska system använda en blandning av allmänna och specialiserade kodande LLM:er, beroende på uppgiften. Dessa kan inkludera modeller optimerade för kodkomplettering, refactoring, testgenerering och förståelse på repository-nivå, såväl som domänanpassade modeller designade för specifika språk eller ramverk.

Verktyg

Verktyg utökar vad agenter kan göra. Exempel inkluderar:

• Webbsökning: Hittar information från internet.
• Webbläsarautomation: Interagerar automatiskt med webbplatser.
• API-kopplingar: Anropar externa tjänster och system via API:er.
• Filåtgärder: Läser, skriver, ändrar eller tar bort filer i lokala eller molnbaserade lagringssystem.
• Terminalkörning: Kör kommandoradsinstruktioner.
• Kodkörning: Kör genererad eller befintlig kod.
• Pipelines för kontinuerlig integration/kontinuerlig distribution (CI/CD): Bygger, testar och distribuerar kod.
• Lågkod/ingen kod-plattformar

Minne

Minne tillåter agenter att:

• Behåll sammanhang mellan uppgifter
• Lär dig av tidigare interaktioner
• Bibehåll medvetenheten om kodbasen

I agentsystem delas minnet ofta upp i:

• Korttidsminne som innehåller omedelbar kontext för den aktuella uppgiften eller samtalet (som senaste uppmaningar eller mellanliggande resultat).
• Långtidsminne som lagrar varaktig kunskap över tid (som projekthistorik, kodbaskunskap eller användarpreferenser), vilket möjliggör återanvändning och kontinuitet mellan sessioner.

Skyddsräcken

Skyddsräcken tillämpar begränsningar som åtkomstkontroll, kodkvalitet, säkerhet och granskningsbarhet.

Agentutveckling kontra AI-kodningsassistenter

AI-stöd inom mjukvaruutveckling har utvecklats i etapper, från enkla produktivitetshjälpmedel till alltmer autonoma system. Att förstå dessa skillnader hjälper team att sätta rätt förväntningar på vad agentutveckling möjliggör.

Verktyg för automatisk komplettering

Grundläggande AI-verktyg ger tips om kodkomplettering och syntax. Verktyg för autokomplettering och syntax erbjuder lättviktig hjälp genom att förutsäga nästa kodrad eller flagga fel. De förbättrar effektiviteten för enskilda uppgifter men är fortfarande begränsade till reaktivt stöd i ett enda steg.

Copiloter

Copilot-liknande verktyg ger rikare, kontextmedveten hjälp men är fortfarande beroende av mänsklig vägledning. De kan generera funktioner, föreslå refaktorer och förklara kod, men de förlitar sig fortfarande på utvecklare för att definiera varje steg, utföra ändringar och hantera arbetsflöden.

AI-kodningsagenter

Istället för att hjälpa till med isolerade uppgifter kan AI-kodningsagenter inom agentutvecklingssystem planera arbetsflöden i flera steg, interagera med verktyg, köra tester, åtgärda problem och iterera mot ett definierat mål med mindre konstant mänsklig input.

Övergången från förslag till handling

Den viktigaste skillnaden är möjligheten att gå från förslag till genomförande, från att hjälpa utvecklare till att faktiskt slutföra mål. Medan assistenter hjälper utvecklare att arbeta snabbare, gör agentutveckling det möjligt för system att ta ansvar för att slutföra mål, och omvandla avsikter till fungerande resultat under mänsklig vägledning och kontroll.

Fördelar med agentutveckling

Dessa fördelar återspeglar en bredare förskjutning mot samarbete mellan människor och AI. Tydliga granskningskontrollpunkter, arbetsflöden för godkännande och möjligheten att ingripa säkerställer att agentsystem förstärker mänskligt omdöme snarare än ersätter det.

• Hastighet: Agenter accelererar buggfixning, utvecklingscykler och tid till marknaden. De hanterar uppgifter i flera steg från början till slut, vilket minskar överlämningar och väntetider. Team kan gå från idé till implementering snabbare, vilket förkortar tiden till marknaden för nya funktioner och förbättringar.
• Produktivitet: Utvecklare kan fokusera på design och innovation. Genom att avlasta rutinmässigt och operativt arbete frigör agentsystem utvecklare att fokusera på aktiviteter med högre värde som arkitektur, problemlösning och innovation. Detta leder till bättre utnyttjande av mänsklig ingenjörstalang.
• Minskat manuellt arbete: Rutinmässiga uppgifter som testning och refactoring automatiseras. Repetitiva uppgifter – som att skriva standardkod, generera tester, refaktorera och dokumentera – kan automatiseras eller delvis automatiseras, vilket minskar den kognitiva belastningen och minskar utbrändhet hos utvecklare.
• Iteration: Återkopplingsslingor driver snabb förbättring. Inbyggda återkopplingsslingor möjliggör snabb testning, validering och förfining. Agenter kan snabbt identifiera problem, föreslå lösningar och försöka igen, vilket stöder snabbare inlärning och mer stegvis förbättring.
• Skala: Agentiska arbetsflöden standardiseras och skalas mellan team. Agentiska arbetsflöden gör det enklare att standardisera utvecklingsmetoder mellan team. I takt med att användningen ökar kan organisationer tillämpa konsekventa mönster, kontroller och kvalitetsstandarder utan att leveransen försämras.
• Kvalitet: Agenter kan tillämpa konsekventa mönster, omstrukturera kod och generera tester automatiskt, vilket hjälper team att upprätthålla renare och mer tillförlitliga kodbaser över tid.
• Säkerhet: Agentiska arbetsflöden kan integrera säkerhetskontroller direkt i utvecklings- och CI/CD-pipelines, vilket hjälper till att upptäcka sårbarheter innan koden når produktion.

Tillsammans återspeglar dessa fördelar en bredare förskjutning mot samarbetsutveckling mellan människor och AI, där agenter förstärker utvecklarnas inverkan medan människor behåller strategisk ledning och tillsyn.

Exempel på agentutveckling

Agentutveckling kan tillämpas under hela apputvecklingslivscykeln , från tidig funktionsdesign till löpande underhåll. Dessa exempel illustrerar hur AI-kodningsagenter går bortom isolerad assistans för att ta sig an koordinerade, resultatinriktade uppgifter – och arbetar tillsammans med utvecklare för att minska manuell ansträngning, accelerera leverans och förbättra konsekvens.

• Funktionsutveckling: Agenter genererar och integrerar kod.
• Kodomstrukturering: Agenter optimerar och moderniserar kodbaser.
• Testning: Agenter skapar och kör testsviter.
• Felsökning: Agenter identifierar och åtgärdar problem.
• Dokumentation: Agenter producerar dokumentation automatiskt.

Risker och styrning för agentutveckling

AI-agenter bör utformas för att skalas över team och användningsfall. Detta inkluderar stöd för säkerhets- och efterlevnadskrav, tillförlitlighet i stor skala, integration med företagssystem och förmågan att utvecklas i takt med att organisationens behov växer. Mänsklig tillsyn är avgörande för att bygga in styrningskontroller som bidrar till att minska risker.

• Behörigheter: Agenter kräver ofta åtkomst till kodbaser, system och data. Utan väldefinierade behörigheter och åtkomstkontroller med lägst behörighet kan denna autonomi öka risken för oavsiktliga ändringar, dataexponering eller policyöverträdelser.
• Säkerhet: Genererad kod kan introducera sårbarheter om den inte granskas noggrant. Säkerhetsmetoder som statisk analys, beroendeskanning och säkra standardinställningar är fortfarande viktiga i agentarbetsflöden.
• Kvalitetskontroll: Agenternas resultat kan variera i kvalitet och konsekvens och kan kräva validering. Valideringssteg, som testning, linting och mänsklig granskning, hjälper till att säkerställa att genererad kod överensstämmer med arkitekturstandarder och prestandaförväntningar.
• Granskbarhet: Organisationer behöver tydlig spårbarhet till vad agenter gjorde, när de gjorde det och varför. Detaljerade loggar och beslutsspår är avgörande för efterlevnad, felsökning och kontinuerlig förbättring.
• Tillförlitlighet: Agenter kan misstolka mål, agera utifrån ofullständigt sammanhang eller misslyckas i marginalfall. Skyddsåtgärder som begränsad körning, återförsök och eskaleringsvägar hjälper till att minska dessa risker.
• Tillsyn: Människor förblir ansvariga för resultaten. Tydliga granskningskontrollpunkter, arbetsflöden för godkännande och möjligheten att ingripa säkerställer att agentsystem förstärker mänskligt omdöme snarare än ersätter det.

Hur man utvärderar verktyg för agentutveckling

Att välja rätt verktyg för agentutveckling är avgörande för att realisera värde samtidigt som kontrollen bibehålls. Utöver den råa kapaciteten bör team utvärdera hur väl verktygen passar deras befintliga miljöer, styrningsmodeller och långsiktiga skalbarhetsbehov.

Kodbasmedvetenhet

Effektiva verktyg bör förstå strukturen, beroenden och konventionerna i din kodbas. Detta inkluderar att bibehålla kontext mellan filer och databaser, identifiera befintliga mönster och anpassa sig till etablerade standarder snarare än att införa fragmentering.

Verktygsåtkomst

Agenter måste integreras sömlöst med det bredare utvecklingsekosystemet. Detta inkluderar IDE:er, versionshanteringssystem, CI/CD-pipelines, testramverk, API:er och runtime-miljöer. Säker och väl avgränsad åtkomst är avgörande för att möjliggöra meningsfullt utförande utan överexponering.

Observerbarhet

Synlighet i utförandet är avgörande. Team behöver tydlig insyn i vad agenter gör och varför. Stark observerbarhet inkluderar exekveringsloggar, beslutsspår, mellanliggande utdata och prestandamått, vilket möjliggör felsökning, förtroende och kontinuerlig förbättring.

Kontroller

Företagsklara verktyg erbjuder robusta styrningsfunktioner som rollbaserad åtkomstkontroll, arbetsflöden för godkännande, policytillämpning och granskningsloggar. Dessa kontroller bidrar till att säkerställa att ökad autonomi inte äventyrar säkerhet, efterlevnad eller kvalitetsstandarder.

Företagsberedskap

Lösningar måste skalas säkert över organisationer. Detta inkluderar stöd för säkerhets- och efterlevnadskrav, tillförlitlighet i stor skala, integration med företagssystem och förmågan att utvecklas i takt med att organisationens behov växer.

Hur man kommer igång med agentutveckling

Att använda agentutveckling är en strukturerad utveckling mot samarbete mellan människor och AI snarare än en ersättning. För team som utforskar hur man utvecklar AI-agenter kommer framgång från bästa praxis. Börja medvetet, kombinera experiment med tydliga kontroller och lär dig allt eftersom du skalar upp.

• Börja med pilotanvändningsfall: Börja med små, begränsade scenarier, som testgenerering, dokumentation eller begränsat funktionsarbete. Använd denna metod för att definiera dess syfte, bekräfta dess värde, verifiera modellen och bygga förtroende utan att introducera onödiga risker.
• Upprätta skyddsräcken: Definiera tydliga policyer för säkerhet, åtkomst, kvalitetsstandarder och acceptabel användning. Skyddsräcken hjälper agenter att agera autonomt samtidigt som de följer organisatoriska och regulatoriska krav.
• Implementera kontrollpunkter för mänsklig granskning: Upprätthåll mänsklig granskning i viktiga skeden, inklusive kodändringar, distributioner och kritiska beslut. Dessa kontrollpunkter hjälper till att upprätthålla förtroende, ansvarsskyldighet och kvalitet.
• Definiera framgångsmått: Spåra mätvärden som utvecklingshastighet, felfrekvens, implementering och utvecklarnöjdhet. Tydliga mått gör det enklare att påvisa effekt och vägleda framtida investeringar vid införandet av en ny teknikplattform.
• Skala gradvis: Utöka agentarbetsflöden stegvis över team och användningsfall. Gradvis skalning gör det möjligt för organisationer att standardisera mönster, förfina styrning och införliva lärdomar som dragits över tid.

Vanliga frågor