发布日期：2026-02-26 22:17 点击次数：99
GitHub正在准备一项新功能，用于自动化DevOps中最不菲的职责：那些没东说念主舒坦承担的隐形柔和职责。开发者更舒坦构立功能特色，而不是调试不踏实的抓续集成（CI）管说念、分类低质料问题、更新落后文档或填补测试粉饰率的抓续缺口。
为了匡助开发者和企业管束柔和代码库的运营阻力，GitHub正在预览智能体职责流，这是一项使用AI自动化与代码库柔和相干的大无数日常任务的新功能。
不外，这项功能不会统共科罚柔和问题。
开发者仍然需要用天然谈话描述智能体不错辞退的自动化职责流，将提示存储为代码库中的Markdown文献，这些文献不错通过终局使用GitHub CLI创建，或在Visual Studio Code等剪辑器中创建。
然后，他们需要连系思要智能体使用的大谈话模子和编程器用——可选项包括GitHub Copilot、Claude或OpenAI Codex——并设立看守栏，界说智能体被允许读取的内容、不错提议的建议，以及哪些事件（问题、拉取肯求、筹画运行）应该触发它。
一朝提交，职责流就像其他任何自动化一样在GitHub Actions上履行，智能体的有筹画和建议的改造会以问题评述、拉取请乞降CI日记的阵势出现，供开发者审查。
GitHub高管在对于GitHub智能体职责流的博客著作中写说念，这些自动化职责流应该减少开发者围绕柔和职责的通晓背负。
分析师也看到了开发者和工程主宰的立即坐褥力收益，尽头是在减少构建停滞、加速根因分析和保抓更干净代码库方面，这些齐能在相通东说念主员确立下悄然提高委派速率。
The Futurum Group首席信息官实践副总裁Dion Hinchcliffe说："中等限制的工程团队取得了立即的坐褥力平允，因为他们在重叠性柔和职责如分类和文档偏差方面最为艰辛。"
取得坐褥力的另一个原因是智能体职责流使用基于意图的Markdown而不是YAML，这使开发者的编写更快，Hinchcliffe补充说。
可是，Broadcom高等站点可靠性工程师Advait Patel警戒说，天然基于意图的Markdown使职责流编写更快，但也可能镌汰精准度："YAML很烦东说念主，但它是明确的。天然谈话可能被不同的模子或版块不同地解释。"
一样，Hinchcliffe指出，如若这些职责流无东说念主保管或未得到管束，也存在产生过多廉价值拉取肯求或问题杂音的风险。
Patel还警戒说，除了精准度和信噪比担忧外，还有一个团队可能在启动时低估的更本质的风险：跟着智能体职责流在代码库中膨大并更经常地运行，底层计较和模子推理资本可能悄然蚁集，如若不加以完了，看起来像坐褥力提高的东西可能造成束缚增长的运营开支技俩。
Patel补充说，这可能成为工程主宰和首席信息官的董事会问题，因为他们必须讲解投资请问，尽头是在他们正在死力相识让软件智能体在坐褥职责流中运行确切意味着什么的时候。
此外，Kramer & Company首席分析师Shelly DeMotte Kramer警戒说，GitHub的能力也可能加深开发者和首席信息官的平台依赖，灵验地鼓励团队更细致地锁定在智能体职责流上。
"通过将智能体原生镶嵌GitHub Actions而不是从外部添加它们，他们创造了越过器用老练度的切换资本。这是而且将是具有挑战性的，并创造了一种锁定情况，因为你无法搪塞将基于Markdown的智能体职责流移植到GitLab，因为履行引擎、权限模子和安全输出架构齐是GitHub原生的，幸运五星彩手机官方app下载"Kramer说。
Kramer补充说，这一计策举措反应了GitHub鼓励对开发者职责流施加更大完了的死力，押注领有软件开发生命周期自动化层的通盘权将塑造软件团队的运作神色，使其相对于竞争敌手具有上风。
可是，分析师预期很快会看到GitLab和Atlassian等竞争敌手推出雷同居品："敬爱敬爱的问题是他们是构建原生智能体运行时也曾大肆地成为第三方智能体不错驱动的MCP兼容界面。"
鉴于MCP刚刚转化到Linux基金会，Kramer补充说，第二条说念路可能"本色上比GitHub的独到能力加速更快"。
分析师还看到了安全问题，尽头是在受监管行业的布景下，尽管智能体职责流提供了最小权限和沙盒履行等安全功能。
"领先，GitHub描述了蚁集抨击，但莫得指定职责流履行环境是否取得FedRAMP授权，这对好意思国政府相干职责至关进军，好像审计日记是否自负HIPAA要求的保留和走访完了设施，这对好意思国医疗保健至关进军，"Kramer说。
Kramer补充说，GitHub也莫得指定智能体对代码库内容的走访（包括代码库中镶嵌的潜在敏锐代码、好意思妙或客户数据）是否受数据驻留要求的统领。
"对于金融管事，需要圆善的血缘层，不单是是'这个职责流创建了这个PR'，而是智能体进行的每个API调用、读取的每个文献和作念出的每个有筹画的圆善记载。这些齐是需要科罚的问题，"分析师进一步指出。
天然GitHub闪开发者和个东说念主团队决定在智能体职责流中编写什么自动化以及走多远（包括贪图自主CI/CD），但分析师建议企业将技巧预览视为受控测试窗口，评估新功能是否不错在不碎裂治理、安全或资本秩序的情况下被给与到坐褥环境中。
"对于首席信息官来说，这是学习阶段：在非关节代码库中开辟受控试点，早期开发治理模式，并为可审计性和运营可瞻望性踏实后的更普通接受作念准备，"Hinchcliffe说。
为了完了资本和量化投资请问，首席信息官不错设定预算上限、分层大谈话模子礼聘，并密切追踪"运行"频率和AI肯求量，然后将这些资本与回收的开发者时候和减少的运营蔓延进行基准相比，Hinchcliffe补充说。
分析师暗示，对于开发者来说，这可能记号着文化和绩效宗旨的蜕变。
"开发者文化将向监督自动化而不是履行日常任务发展。这可能会闪开发者转向架构、联想有筹画和更高价值的问题科罚，"Hinchcliffe说。
"团队结构将愈加可爱平台工程和自动化管束，而绩效宗旨从算作忖度转向收尾，如周期时候、可靠性和每个开发者的工程成果，"分析师补充说。
Q&A
Q1：GitHub智能体职责流是什么？它能科罚什么问题？
{jz:field.toptypename/}A：GitHub智能体职责流是一项新功能，使用AI自动化代码库柔和的日常任务，如调试CI管说念、分类问题、更新文档、填补测试粉饰率缺口等。它能减少开发者在柔和职责上的通晓背负，让他们专注于构立功能特色。
Q2：使用GitHub智能体职责流需要什么要求？
A：开发者需要用天然谈话描述职责流并存储为Markdown文献，连系大谈话模子（如GitHub Copilot、Claude或OpenAI Codex），设立权限看守栏，界说智能体可读取的内容、提议的建议和触发事件。
Q3：GitHub智能体职责流有什么风险和挑战？
A：主要风险包括：天然谈话可能被不同模子解释不同导致精准度镌汰；可能产生过多廉价值拉取肯求；计较和模子推理资本可能蚁集；存在平台锁定风险；在受监管行业中的安全合规问题需要科罚。
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