DevOps挑战与现状 - 企业内软件开发和运维职能紧密协作的DevOps是首席信息官长期面临的难题 自动化流程从开发到全面运营所需工作常需遵循未能充分考虑企业IT现代化复杂性的高管指令 [1] - 尽管智能流程自动化(IPA)取得进展 企业仍在定义、创建和管理现有IT基础设施及应用程序现代化方面持续挣扎 [3] - 平台服务进步包括低代码接口、智能自动化和微服务容器化虽有所帮助 但业务转型仍常呈现高成本、低效率和劳动密集型特征 问题涵盖缺乏高管支持、内部专业知识及合格咨询顾问资源 [4] 自动化技术演进 - 成功运作的DevOps功能通过创建新工作流自动化流程 具备显著降低成本、提升生产力和简化任务的潜力 [2] - IPA与机器人流程自动化(RPA)在简化运营配置方面取得长足进步 但仍未达到足够效果 [3] - 生成式AI在过去三年被应用平台提供商采用 通过API、预建数据模型、算法和框架使机器学习与自然语言处理技术对开发者可及 这些是支撑代理AI的重要技术基础 [6] AI代理技术突破 - AI代理支持目标驱动型应用 能够以自主方式适应和推理 而IPA主要自动化基于规则的重复性业务流程 [6] - 生成式AI注入代码的定制化以及开发环境与GitHub等存储库之间的集成得到实现 最终通过自主能力增强智能工作流 [7] - 代理AI承诺为一系列复杂任务提供更强大的自动化能力 旨在解决问题并以最少人工输入处理任务 同时持续学习提升效率 [7] IT现代化必要性 - IT现代化项目充满风险 但维持遗留IT系统成本日益增加且带来监管与运营风险 不作为并非可行选择 [5] - AI代理被视为自智能流程自动化开始解决繁琐数字化转型部署以来 企业开发者可获得的最具前景技术 [5]