夜雨聆风
作者：Joe McKendrick
出处：Zdnet
想象一下，你将你的氛围编码应用程序提交到一个服务平台，该平台会以可重复、自动化的方式对其进行验证、测试，然后批量生产，最终交付给广大用户。
收看《创智赢家》电视节目，你会听到风险资本家向初出茅庐的创业者提出的最常见问题，就是他们是否与工厂达成合作，以具有成本效益的方式大规模生产他们的拾便器、舒适袜或清洁垫。对于软件交付来说，建立大规模生产设施的想法或许也同样合理。
想象一下，你将自己的原型——比如一款通过视觉编程开发的应用初始版本——提交给一项服务，该服务会以可重复、自动化的方式批量生产你的解决方案，然后交付给广大用户。这就是“软件工厂”所展现的前景。
这一概念并非新鲜事物——二十年前，随着越来越多的软件开发走向组件化和可重复化，它曾是热议焦点。早在2008年，微软就曾探讨过软件工厂的理念。这一理念曾沉寂了一段时间，但如今随着人工智能生成和管理的软件代码得以快速产出，它再度回归。
直到最近，即便采用了自动化和DevOps实践，“编码仍给许多企业造成了瓶颈”，CloudBees首席执行官莫里茨·普拉西格尼告诉ZDNET。“你不得不招聘更多工程师，但招聘他们既非常困难又成本高昂。”
如今的软件工厂基于人工智能模型构建
得益于基础人工智能模型及相关智能体的编码能力，软件工厂这一概念重新焕发生机——将软件开发生命周期自动化为可重复的模块正得到认真的探讨。普拉西格表示，借助智能体编码，“我们在编码方面的限制会大大减少”。这一技术还能提升IT专业人员的角色定位。“随着开发人员和工程师从编写代码转向围绕要构建和交付的内容做出判断，开发者的专业技艺并不会消失。”
如今的软件工厂概念是围绕目前市场上的人工智能模型构建的，而且所有模型的这一概念几乎大同小异。前沿部署工程师兼技术布道者杰明·韦斯特（Jaymin West）在近期的一段YouTube视频中表示：“在过去约18个月里，众多走在利用智能体自动化软件开发全流程前沿的企业，都在打造同一种‘机器’，并且各自对这台‘机器’的形态得出了相同结论。”
打造软件工厂的企业包括当下智能体经济领域的知名企业：Anthropic、Cognition、Cursor、Factory、Google、Github、OpenAI 和Ramp。韦斯特指出：“这些企业无一例外都形成了相同的架构。如今必须认识到，这些企业处于行业前沿，它们构建整个工程框架的模式正呈现出清晰的规律，这一点至关重要。”
普拉施尼格举例说明，软件工厂是快速将想法付诸实践的一种方式。“比如，有人从事客户支持工作，他们会根据从客户那里听到的所有反馈产生有趣的想法。这就像汽车工厂，有用于实验的原型，也有大规模生产汽车的工厂。同样，有软件创意的人可以将其提交给软件工厂，工厂会先完成该创意的初代版本。随后，产品、工程和IT专业人员会进行审核，然后工厂就能再次对其进行优化并完成开发。”
软件工厂有助于应对验证和维护数十万行代码的挑战，同时也能应对如今许多组织每天都要进行的软件版本、更新和刷新工作。
“我们将走到这样一个地步：作为人类，我们再也无法验证什么有效、什么并不真正有效了，”普拉西格说。“你想知道软件是否真的在正常运行，是否没有漏洞，错误率是否没有飙升。或者，软件或许在运行，但智能体的内存使用率是否超出了你的预期？如今，需要人类来查看所有这些警报，但如果你的变更次数增加100倍，比如每隔几分钟就有一次，这套系统就会崩溃。”
软件工厂是什么样子的？
1.队列：“工作以问题而非提示的形式到来。”
2.控制平面： “一个耐用的载体，而非笔记本电脑。”
3.沙箱：“每个任务一个。任务完成后销毁。”
4.拉取请求：“输出单元。由人工获取。”
5.事件流：“监控每一项操作。终止它但不销毁运行实例。”
6.持久内存：“沙箱会执行每一次运行。未写入文件的内容都不会保留。”
7.当然，无论效率多高，软件工厂都不是良好软件实践的万能药。
“如今，代码生成变得异常简单，这已经不是什么秘密了，”韦斯特说，“而且成本也极低。验证已成为许多这类公司面临的阻碍。确保智能体能够编写代码非常容易，但要确保代码的正确性，仍然是一个重大的工程难题。我们有必要探讨一下，为什么打造一个软件工厂并不意味着你可以忽视验证，或是降低代码库的质量。”
原文链接：
https://www.zdnet.com/article/why-software-factories-are-back-ai/
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