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  • 根据SoftServe于周二发布的报告，半数软件工程团队将代理式AI视为今年的首要投资重点，84%的团队表示其将在未来三年内成为主导投资。该报告由MIT Technology Review执行，于去年12月至今年1月调查了300名CIO、CTO及其他技术领导者。
  • 调查发现，尽管团队努力部署该技术，代理与现有系统的集成以及计算资源成本仍是AI采用的主要障碍。报告显示，仅12%的团队在组织中广泛使用代理式AI。
  • 报告中的AI专家表示，一旦完全集成，代理式AI将在代码生成、测试、重构和项目部署等领域普及。报告称，约三年内，软件等早期采用领域预计代理式工程将参与整体生命周期管理。

深度洞察

软件开发团队是代理式AI的早期采用者，但随着工具成熟，其应用近期已在多个行业扩展。根据SoftServe报告，大多数组织预计在未来几年内增加对工作流程的投入。

然而，集成这些工具的成本对技术领导者而言是一个重要考量因素。Dbt Labs今日发布的《数据分析工程现状报告》调查了363名数据从业者和领导者（调查时间为去年12月至今年1月），指出成本问题尤为突出。

超过半数的受访者表示，为满足代理式需求，他们正在增加仓库和计算支出，而仅有36%的领导者增加了团队预算。Dbt报告发现，尽管技术集成对许多团队而言已变得更容易，但数据质量的信任仍是关切点。Dbt Labs高级内容经理Dan Poppy在邮件中表示，清晰的归属、验证的输出和文档化的数据模型是数据团队的基础。

Poppy称：“将治理视为基础设施的数据领导者，将能比其他人更快、更可靠地对AI说‘是’。”

技术领导者预计代理式AI带来的生产力提升需要时间，MIT和SoftServe报告中的大多数受访者表示，预计未来两年内会有轻微或中等程度的改善。技术领导者预见AI代理将加速团队交付软件项目，并希望AI代理能随时间管理产品开发和软件开发生命周期。

但Poppy表示，AI故障将带来不同于以往技术团队所面临的挑战。他说：“当传统系统崩溃时，你能察觉。如果高管向AI询问过去30天的新增年度经常性收入（ARR），而AI系统失败，它可能产生一个看似合理且自信的错误答案，在任何人发现之前就进入董事会演示或客户手中。”