AI 时代的软件开发挑战:软件工厂成为早期答案

编辑：林风语

图片：林智源

排版：谢知微

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在生成式 AI 深度介入软件开发的当下，企业仍在探索“AI 时代的软件研发应该怎么做”。其中，一个早期答案，是围绕传统软件开发流程打造的“软件工厂”（software factory）模型——用一整套代理（agent）循环来重构工程组织。

所谓软件工厂，本质上是一套围绕软件开发各个传统阶段而构建的代理循环系统。

在这种模式下，企业会为需求梳理、任务拆解、编码实现、代码审查、测试验证等环节分别配置或编排 AI 代理，让它们在统一环境中协同工作，从而实现软件工程组织的部分自动化。

这一方法已经成为不少技术公司重塑工程体系的一种流行选择。

为了让更多企业更容易拥抱软件工厂模式，AI 编码公司 Warp 在周二正式推出新系统——Warp Factories。

Warp Factories 被设计为一层基础设施（infrastructure layer），目标是“尽可能简化 AI 软件工厂的构建与运营”。它为企业提供一个可部署代理的统一环境，并给出使用路线图，帮助团队搭建和运行自己的软件工厂。

值得注意的是，即便没有 Warp 的工具，已有公司在软件工厂模式上取得进展。

在线支付公司 Stripe 对其技术实践相对公开，已在内部代码库中构建“minions”系统，用于自动化部分研发工作。

金融科技公司 Ramp 也有类似探索，开发了一个在后台运行的代理，用于在代码部署后监测自身代码状态。

在 Warp CEO Zach Lloyd 看来，Warp Factories 的核心受众是那些没有足够资源从零开始构建整套系统的企业。

他向 TechCrunch 解释称，围绕代理的云端运行、代理运行过程的调度与控制、将代理的工作结果带入本地开发环境、为代理跨场景设置统一记忆系统，以及设计贯穿多个代理的评测体系，这些在工程上都是庞大的基础设施建设。

Warp Factories 就是试图把这部分基础架构先做完，交给用户现成使用。

在 Warp Factories 中，大部分系统架构已经“开箱即用”。许多技术上最难的决策已由 Warp 事先完成并固化在产品中，企业无需再从白纸起步设计整体方案。

Warp 的系统是基于传统软件开发的标准阶段进行设计的： - 需求与问题排查（triage） - 规格与方案撰写（specification） - 代码实现（implementation） - 代码评审（review） - 验证测试（verification）

在此之上加入 agentic（代理化）编排，使上述各个环节都可以在一定程度上被自动化。

Warp Factories 不绑定单一模型。用户可以自由选择自己的编码模型和配套工具（harness），系统既可与 Codex 协同工作，也能与 Claude Code 协同工作。

在工作流集成方面，Warp Factories 已支持多种常用企业系统： - 工单与项目管理：Linear、Jira - 即时沟通与协作：Slack、Microsoft Teams

通过这些集成，Warp 让软件工厂能够融入现有团队的日常研发与协作流程。

Warp Factories 的目标不仅是让代码交付，还要为管理者提供运营整座“软件工厂”的工具。

在统一环境中运行所有代理，意味着可以集中监控不同配置下的性能表现，对比各种参数、模型、编排策略的效果，并跟踪整体的 token 消耗情况。

同时，Warp Factory 还支持自我改进循环（self-improvement loops），在系统层面自动对流程进行优化，实现对流程本身的自动化管理。

尽管 Warp Factories 将大量环节进行了自动化，但其设计并非完全取代软件工程师，而是为工程师与代理协作提供更方便的方式。

Lloyd 在分享自己的实践经验时提到，目前 Warp 内部每周约有 30% 至 35% 的任务实现了自动化处理。随着模型能力、上下文以及工具链（harness）的改进，这一比例预计会有所提升。

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