智能代理驱动的DevOps:AI赋能的软件交付新时代
Agentic DevOps的概念在2025年微软Build大会上首次提出。如今,我们已经有了Agentic AI、Agentic Workflows、Agentic Systems……当然还有Agentic DevOps。接下来会是什么?无论如何,本文将深入探讨Agentic DevOps的精彩世界。
2025年,一场静悄悄的革命开始重塑我们构建软件的方式。它不仅仅是关于更快的编码——而是通过自主和半自主的代理与开发人员协同工作,转变整个软件生命周期。欢迎来到Agentic DevOps时代——智能代理不仅仅协助;它们在开发、QA和运维中协作、优化和共同创造。这是一个智能软件开发生命周期(SDLC)的新时代。
不仅适用于大公司
虽然微软使用GitHub Copilot、Azure和Visual Studio等工具引入了这一理念,但Agentic DevOps是一种范式,而不是产品。您不需要置身于微软生态系统中即可受益。Agentic DevOps是一种结合人类开发人员专业知识和AI驱动工具及框架以增强软件交付的范式。虽然微软普及了这一概念,但它并不限于他们的生态系统。您可以使用以下工具应用Agentic DevOps:
- 编码代理如:Cursor、Windsurf、Claude Code、Codex等
- 本地AI编码代理:Continue、Cline、Roo
- 开源模型:Llama 4、Mistral、DeepSeek、Qwen
- 本地部署工具:vLLM、SGLang、TGI
- 代理框架:LangGraph、AutoGen、CrewAI、DSPy等
这些只是一些例子,但您可以选择首选的工具和基础设施,无论是在本地还是在云端使用AWS、GCP、Azure、IBM Cloud、Oracle Cloud或阿里云。Agentic DevOps是关于用AI增强人类能力,而不是关于供应商锁定。Agentic DevOps适用于所有人。
什么是Agentic DevOps?
Agentic DevOps是传统DevOps的下一个演进。它引入了任务特定的代理——嵌入到您的开发人员工作流程中的AI驱动的队友——帮助简化、自动化和优化软件交付的所有阶段:
- 开发代理:审查拉取请求、重构遗留代码、生成测试、根据规范实现功能,并确保安全最佳实践。
- QA代理:运行自动化测试、建议测试覆盖改进、发现不稳定测试,并根据上下文分类错误。
- 代码优化/清理代理:消除技术债务并优化现有代码。
- SRE/生产代理:监控系统、响应事件、运行诊断、提出修复建议,并自动记录后续问题。
这些代理彼此协作,并与人类在环中协作,充当可靠的副驾驶或独立的问题解决者——取决于复杂性和风险。
现实世界中的示例:DSPy + MCP + Agenspy
让我们考虑以下示例作为Agentic DevOps的用例。
PR审查代理
在GitHub上打开一个拉取请求。代理立即分析更改:
- 标记潜在的安全问题或遗漏的边缘情况。
- 建议文档更新。
- 根据代码库历史推荐更清晰的实现。
- 对下游模块运行风险影响分析。
所有这些都在几分钟内完成。您只需审查和批准。
技术债务代理
代理定期扫描您的存储库:
- 检测过时的依赖项。
- 建议现代化路径。
- 重构具有过高圈复杂度的函数。
- 突出显示测试覆盖的差距。
您可以有意图地分类,而不是堆积到待办事项中。
事件响应代理
凌晨3点触发警报。而不是唤醒人类:
- 代理运行根本原因诊断。
- 尝试自动修复(例如,重启pod、回滚更改)。
- 在您的问题跟踪器中记录事件和提议的修复。
- 如果未解决,它会向正确的值班工程师发送完整报告。
更少的唤醒呼叫。更弹性的系统。这些只是一些示例,但您可以用Agentic DevOps自动化SDLC中的一切。
Agentic DevOps实战:DSPy + MCP + Agenspy
说够了,让我展示如何用一些代码实现Agentic DevOps。
让我们将其变为现实:我们将使用DSPy和MCP服务器为GitHub创建一些示例代理。我们将使用Agenspy库与MCP服务器连接。
我们将创建一个PRReviewAgent,分析示例PR并提供安全分析、文档审查、实现建议和执行影响评估。您需要一个Python设置和OPENAI_API_KEY和GITHUB_TOKEN。然后安装依赖项。
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pip install "agenspy[mcp]" dspy openai
npm install -g @modelcontextprotocol/server-github
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import os
from typing import Dict, List, Optional
import dspy
from dspy import Prediction
from agenspy import RealMCPClient
class PRReviewAgent(dspy.Module):
"""Agent for automated PR reviews."""
def __init__(self, mcp_client, github_token: Optional[str] = None):
super().__init__()
self.mcp_client = mcp_client
self.github_token = github_token
# Define predictors with modern signature syntax using ->
self.analyze_changes = dspy.Predict(
)
self.review_docs = dspy.Predict(
"changes -> doc_updates: list[str], doc_suggestions: list[str]"
)
self.analyze_impact = dspy.Predict(
"changes, codebase -> impact_analysis: str, risk_score: float"
)
def forward(self, pr_url: str) -> Prediction:
"""Review a pull request and provide comprehensive analysis."""
print(f" Reviewing PR: {pr_url}")
# Define default values
default_edge_cases = ["No potential edge cases detected"]
default_doc_updates = ["No documentation updates required"]
default_doc_suggestions = ["Documentation appears to be complete"]
default_impact = "No significant impact detected"
default_risk = 0.0
# Fetch PR data
pr_data = self.mcp_client(
context_request=f"Get PR details for {pr_url}",
tool_name="get_pull_request",
tool_args={"url": pr_url}
)
# Access the data properly from pr_data
context_data = pr_data.get('context_data', {})
diff_data = pr_data.get('diff', '')
try:
# Analyze changes using modern predictor calls
analysis = self.analyze_changes(pr_content=context_data)
doc_review = self.review_docs(changes=diff_data)
impact = self.analyze_impact(
changes=diff_data,
codebase=context_data
)
# Return a Prediction object with defaults
return dspy.Prediction(
edge_cases=getattr(analysis, 'edge_cases', []) or default_edge_cases,
doc_updates=getattr(doc_review, 'doc_updates', []) or default_doc_updates,
doc_suggestions=getattr(doc_review, 'doc_suggestions', []) or default_doc_suggestions,
impact_analysis=getattr(impact, 'impact_analysis', '') or default_impact,
risk_score=getattr(impact, 'risk_score', 0.0) or default_risk
)
except Exception as e:
print(f"Analysis error: {str(e)}")
# Return prediction with default values on error
return dspy.Prediction(
edge_cases=default_edge_cases,
doc_updates=default_doc_updates,
doc_suggestions=default_doc_suggestions,
impact_analysis=default_impact,
risk_score=default_risk
)
def main():
"""Run PR Review Agent demo."""
github_token = os.getenv('GITHUB_TOKEN')
openai_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
if not all([github_token, openai_key]):
raise EnvironmentError("Please set GITHUB_TOKEN and OPENAI_API_KEY")
# Configure DSPy with modern configuration
lm = dspy.LM('openai/gpt-4o-mini', api_key=openai_key)
dspy.configure(lm=lm)
# Setup MCP client
mcp_client = RealMCPClient(
["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
)
try:
# Create and run agent
agent = PRReviewAgent(mcp_client, github_token)
result = agent.forward("https://github.com/SuperagenticAI/SuperXLab/pull/1")
print("\n PR Review Results:")
for key, value in result.items():
print(f"\n{key.replace('_', ' ').title()}:")
if isinstance(value, list):
for item in value:
print(f" - {item}")
else:
print(f" {value}")
except Exception as e:
print(f"Error during PR review: {str(e)}")
if __name__ == "__main__":
main()
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您可以保存此文件并运行它以查看结果。存储库中还有其他代理。
源代码与存储库:Agentic-DevOps
从反应式到创造性
传统DevOps帮助打破了孤岛。Agentic DevOps打破了摩擦。它将您从繁琐的工作中解放出来——错误分类、样板编写、安全修补——并将焦点回归到最初带您进入技术领域的原因:构建有意义的东西。
通过卸载 mundane 任务并通过代理扩展专业知识,团队可以:
- 更快地发布功能。
- 保持质量而不 burnout。
- 粉碎技术债务而不是被其压垮。
- 将安全和合规性嵌入到开发的结构中——而不是事后考虑。
为什么是现在?
几种力量正在汇聚:
- 生成式AI的成熟:我们现在有能够深度理解代码的模型,而不仅仅是自动完成。
- 工具链互操作性:许多IDE、云平台和CICD工具正在暴露代理接口。
- 劳动力需求:开发人员不堪重负;人才稀缺。增强人类努力不再可选。
Agentic DevOps代表软件团队的新操作系统——不是为了取代人类,而是为了放大他们。
开始:不需要微软
您今天就可以开始探索Agentic DevOps,通过:
- 集成AI PR审查机器人(如基于OpenAI、Codeium或Hugging Face模型构建的)。
- 使用触发代理进行代码质量、测试生成或基础设施扫描的CI管道。
- 使用DSPy、LangChain或OpenDevin等框架在代码库上运行微调代理。
- 设计代理以分析问题、路由错误或根据变更日志差异提出架构改进。
只需要意图、一些粘合代码和实验。存储库中有一些示例。
源代码与存储库:Agentic-DevOps
结论
未来是代理式的和快乐的。Agentic DevOps不仅仅是关于生产力——它是关于将快乐带回开发。通过减少辛劳,您恢复流程。通过扩展最佳实践,您提高可靠性。通过释放时间,您打开再次梦想的空间。随着这一领域的成熟,您不仅会编码更快——您会构建更智能、更安全、更具想象力的软件。