面向大众的Agentic DevOps：智能SDLC的新时代(面向大众的基层市场蓬勃涌现是什么时候)

智能体开发运维（Agentic DevOps）的概念首次亮相于微软公司举办的Microsoft Build 2025 开发者大会。如今有了Agentic AI、Agentic Workflows、Agentic Systems……当然还有Agentic DevOps纷纷涌现。接下来会是什么? 本文将深入探讨Agentic DevOps的精彩世界。

2025年，一场悄无声息的革命开始重塑软件构建的方式。它不仅仅是提升编码速度，更在于通过与开发人员协作的自主和半自主智能体，彻底变革整个软件生命周期。欢迎来到Agentic DevOps时代——智能体不再仅仅是辅助工具，更能与开发者协作、优化并共同完成开发、质量保证（QA）和运维工作。这是智能软件开发生命周期（SDLC）的新纪元。

虽然微软公司通过GitHub Copilot、Azure和Visual Studio等工具引入了这一理念，但Agentic DevOps只是一种范式，而不是一种产品。开发人员不需要进入微软生态系统就能从中受益。Agentic DevOps将开发人员的专业知识与人工智能工具和框架相结合，以增强软件交付能力。虽然微软公司推广了这个概念，但它并不局限于其生态系统。开发人员可以通过以下方式应用Agentic DevOps：

• 编码智能体：Cursor、Windsurf、Claude Code、Codex等
• 本地人工智能编码智能体：Continue、Cline、Roo
• 开源模型：Llama 4、Mistral、DeepSeek、Qwen
• 本地部署工具：vLLM、SGLang、TGI
• 智能体框架：LangGraph、AutoGen、CrewAI、DSPy等

这些只是一些例子，开发人员可以选择喜欢的工具和基础设施，无论是本地部署还是在云中使用AWS、GCP、Azure、IBM Cloud、Oracle Cloud 或阿里云。Agentic DevOps是关于利用人工智能增强人类能力，而不是锁定特定供应商。Agentic DevOps适合所有人。

Agentic DevOps是传统DevOps的进阶形态。它引入了特定于任务的智能体——嵌入到开发人员工作流程中的人工智能助手，帮助简化、自动化和优化软件交付的所有阶段：

• 开发智能体：审查拉取请求，重构遗留代码，生成测试用例，根据规范实现功能并确保安全最佳实践。
• 质量保证（QA）智能体：运行自动化测试，建议改进测试覆盖率，发现不稳定的测试，并根据上下文对错误（Bug）进行分类。
• 代码优化/清理智能体：清除技术债务，并优化现有代码。
• SRE/生产智能体：监控系统、响应事件、运行诊断、提出修复方案，并自动记录后续问题。

这些智能体相互协作，并与开发人员协作，根据任务复杂度和风险等级，充当可靠的copilots或独立的问题解决者。

以下通过具体用例展示Agentic DevOps的应用场景。

拉取请求（PR）审查智能体

在GitHub上打开一个拉取请求，Agentic DevOps会立即分析这些变化：

• 标记潜在的安全问题或遗漏的边缘情况。
• 建议文档更新。
• 根据代码库历史记录推荐更简洁的实现方式。
• 对下游模块进行风险影响分析。

所有这一切在几分钟内完成。开发人员只需审查并批准。

Agentic DevOps可以定期扫描存储库：

• 检测已经弃用的依赖项。
• 建议现代化改造路径。
• 重构圈复杂度过高的函数。
• 突出显示测试覆盖率的差距。

开发人员无需将问题堆积到待办事项中，而是可以有目的地进行问题分类。

如果凌晨3点触发一个警报。无需叫醒运维人员：

•智能体运行根本原因诊断。

•尝试自动修复（例如，重启 Pod、回滚变更）。

•在问题跟踪器中记录事件及修复建议。

•如果没有解决，它会向值班工程师发送一份完整的报告。

事件响应智能体可以减少警报，显著提升系统弹性。以上只是一些示例，Agentic DevOps在理论上可以实现SDLC全流程自动化。

以下展示一下如何使用代码来实现Agentic DevOps。

使用GitHub的DSPy和MCP服务器创建一些智能体示例，并通过Agenspy库连接MCP服务器。

将创建一个PRReviewAgent来分析样本PR，并提供安全性分析、文档审查、实施建议和执行影响评估。需要设置Python和OPENAI_API_KEY和GITHUB_TOKEN。然后安装依赖项。

pip install "agenspy[mcp]" dspy openai

npm install -g @modelcontextprotocol/server-github

README.md文件中有完整的安装指南。以下是可以直接运行的PRReviewAgent的代码。

复制

1 import os

2 from typing import Dict, List, Optional

3 import dspy

4 from dspy import Prediction

5 from agenspy import RealMCPClient

6

7 class PRReviewAgent(dspy.Module):

8 """Agent for automated PR reviews."""

9

10 def __init__(self, mcp_client, github_token: Optional[str] = None):

11 super().__init__()

12 self.mcp_client = mcp_client

13 self.github_token = github_token

14

15 # Define predictors with modern signature syntax using ->

16 self.analyze_changes = dspy.Predict(

17 "pr_content -> security_issues: list[str], edge_cases: list[str]"

18 )

19

20 self.review_docs = dspy.Predict(

21 "changes -> doc_updates: list[str], doc_suggestions: list[str]"

22 )

23

24 self.analyze_impact = dspy.Predict(

25 "changes, codebase -> impact_analysis: str, risk_score: float"

26 )

27

28 def forward(self, pr_url: str) -> Prediction:

29 """Review a pull request and provide comprehensive analysis."""

30 print(f" Reviewing PR: {pr_url}")

31

32 # Define default values

33 default_security = ["No security issues identified in the current codebase"]

34 default_edge_cases = ["No potential edge cases detected"]

35 default_doc_updates = ["No documentation updates required"]

36 default_doc_suggestions = ["Documentation appears to be complete"]

37 default_impact = "No significant impact detected"

38 default_risk = 0.0

39

40 # Fetch PR data

41 pr_data = self.mcp_client(

42 context_request=f"Get PR details for {pr_url}",

43 tool_name="get_pull_request",

44 tool_args={"url": pr_url}

45 )

46

47 # Access the data properly from pr_data

48 context_data = pr_data.get('context_data', {})

49 diff_data = pr_data.get('diff', '')

50

51 try:

52 # Analyze changes using modern predictor calls

53 analysis = self.analyze_changes(pr_content=context_data)

54 doc_review = self.review_docs(changes=diff_data)

55 impact = self.analyze_impact(

56 changes=diff_data,

57 codebase=context_data

58 )

59

60 # Return a Prediction object with defaults

61 return dspy.Prediction(

62 security_issues=getattr(analysis, 'security_issues', []) or default_security,

63 edge_cases=getattr(analysis, 'edge_cases', []) or default_edge_cases,

64 doc_updates=getattr(doc_review, 'doc_updates', []) or default_doc_updates,

65 doc_suggestions=getattr(doc_review, 'doc_suggestions', []) or default_doc_suggestions,

66 impact_analysis=getattr(impact, 'impact_analysis', '') or default_impact,

67 risk_score=getattr(impact, 'risk_score', 0.0) or default_risk

68 )

69 except Exception as e:

70 print(f"Analysis error: {str(e)}")

71 # Return prediction with default values on error

72 return dspy.Prediction(

73 security_issues=default_security,

74 edge_cases=default_edge_cases,

75 doc_updates=default_doc_updates,

76 doc_suggestions=default_doc_suggestions,

77 impact_analysis=default_impact,

78 risk_score=default_risk

79 )

80

81 def main():

82 """Run PR Review Agent demo."""

83 github_token = os.getenv('GITHUB_TOKEN')

84 openai_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

85

86 if not all([github_token, openai_key]):

87 raise EnvironmentError("Please set GITHUB_TOKEN and OPENAI_API_KEY")

88

89 # Configure DSPy with modern configuration

90 lm = dspy.LM('openai/gpt-4o-mini', api_key=openai_key)

91 dspy.configure(lm=lm)

92

93 # Setup MCP client

94 mcp_client = RealMCPClient(

95 ["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]

96 )

97

98 try:

99 # Create and run agent

100 agent = PRReviewAgent(mcp_client, github_token)

101 result = agent.forward("https://github.com/SuperagenticAI/SuperXLab/pull/1")

102

103 print("\n PR Review Results:")

104 for key, value in result.items():

105 print(f"\n{key.replace('_', ' ').title()}:")

106 if isinstance(value, list):

107 for item in value:

108 print(f" - {item}")

109 else:

110 print(f" {value}")

111

112 except Exception as e:

113 print(f"Error during PR review: {str(e)}")

114

115if __name__ == "__main__":

116 main()

可以保存该文件并运行它以查看结果。源代码仓库中提供了一些示例。

源代码仓库：Agentic DevOps

传统的DevOps帮助打破孤岛，而Agentic DevOps消除了交互。它可以将开发人员从繁琐的工作中解放出来（bug分类、编写模板、安全补丁），从而让开发人员专注于构建有意义的事物。

通过将重复性工作交给智能体，并利用其扩展专业知识，开发团队能够：

• 更快地交付功能。
• 在保持质量的同时避免倦怠。
• 主动消除科技债务，而不是被其所困。
• 将安全和合规性嵌入开发流程，而不是事后补救。

采用Agentic DevOps有多种因素：

• 生成式人工智能成熟度：现在拥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 CI/CD 工具正在开放智能体接口。
• 劳动力需求：开发人员不堪重负；技术人才稀缺。增强人类能力已不再是可选项。

Agentic DevOps代表了软件团队的一种新的操作系统——不是为了取代人类，而是为了增强人类能力。

可以通过以下方式探索Agentic DevOps：

• 整合拉取请求（PR）审查机器人（例如基于OpenAI、Codeium或Hugging Face 模型的机器人）。
• 使用持续交付（CI）管道来触发代码质量、测试生成或内部扫描的智能体。
• 使用DSPy、LangChain或OpenDevin等框架在代码库上运行微调的智能体。
• 设计智能体分析问题，路由错误，或根据变更日志差异（changelog diffs）提出架构改进建议的智能体。

它所需要的只是意愿、粘合代码 (Glue Code)和实验精神。源代码中提供了一些示例。

源代码仓库：Agentic-DevOps

智能体的未来应用将充满乐趣。Agentic DevOps 不仅仅是关于提高开发人员的生产力，还为他们的代码开发带来乐趣。通过减少重复劳动，重新获得创作的乐趣。通过扩展最佳实践，提高可靠性。通过释放时间，为开发人员重新开辟梦想的空间。随着该领域的成熟，开发人员不仅可以更快地编码，还能够以更智能、更安全、更具想象力的方式构建软件。