2026年面向企业的AI辅助应用开发白皮书-RedHat红帽

RedHat 32AI在应用开发中的作用越来越大 4 4 53AI辅助应用开发的基础 6 6 7 74应对AI辅助应用开发过程中的挑战 85在企业中采用AI辅助应用开发 6红帽如何助力企业组织采用现代开发实践 电子书面向企业的AI辅助应用开发RedHat企业应用开发正在经历一场重大变革，这在很大程度上得益于生成式式编码等基于生成式AI的新兴方法提供的工具可辅助开发人这类方法需要依托于其他基础实践。通过整合应用工具和最佳实践，在AI辅助实践的加持下，这些变革不仅可以简化并优化编码荷，从而改善体验并提高效率和生产力。通过将这些方法集成到应用开发生命周期，本电子书探讨了正在重塑应用开发格局的趋势和变革，以及它们赋予企业开发团了AI辅助应用开发带来的机遇和挑战，并概述了企业组织优化电子书面向企业的AI辅助应用开发3电子书面向企业的AI辅助应用开发4RedHat氛围编程是一种新兴的软件开发模式，在这种模式下，人类程序员直接编写多地充当高级协调者。“氛围编程”一词由计算机科学家A直觉的人机回圈的交互方法，在这种方法中，开发人员通过自然语言指令、概传统编程侧重于掌握语法和底层操作，氛围编程则聚焦于意图、架构和交互式调试。随着基于大语言模型（LLM）的专业化编程平逐渐兴起，它融合了提示词工程、敏捷设计和人机共创的理念，剥离了语法细节，让注于更高层级的设计和快速迭代。最终形成了一种更为顺畅且更具协作性的开发模式性，又能快速实现迭代优化。这使得氛围编程尤其适合小型任务（例如生成单个函数最低级别的安全防护功能：由于没有内置防护机制，开发人员必须使用外部电子书面向企业的AI辅助应用开发5RedHat代理式编码是AI辅助编程的一种更高级、更自主化的发展形式。与氛围编程“提示词-响应”的动态交互模式不同，代理式编码最大限度地减少了对持续的人类指令的需求。它种软件代理能够独立解析高层级目标，将任务分解为子任务，规划执行策略，并根据实这类AI代理具有意图性、前瞻性和自适应性，能够主通常采用强化学习和模块化规划相结合的方式，集成多个专业化子代理，这些子代理能完成更广泛的任务。如果说氛围编程为开发人员配备了一位高速协同的副驾驶，那么代供了一位能够独立操控飞机的智能协作伙伴。这种程度的自主性使得代理式编码系统能上下文感知：代理可留存过往交互记录、文档和代码来管理复杂的多步骤工系统级生成：适用于创建完整的功能或系统，其中包括代码、测试、配置安全和监督：这些系统包含沙盒隔离、访问控制以及确保可追溯性的日AI辅助软件工程的未来将走向混合工作流：将氛围编程的创造敏捷合。这形成了一种平衡的人机协作模式：开发人员的角色转变为设定目标并验证结果的电子书面向企业的AI辅助应用开发6RedHatAI辅助应用开发的成功落地并非单一举措所能实现的，而是以灵活通过建立统一的开发人员体验、实现基础架构管理的自动化并集成全面的软件内部开发人员平台通过整合各种必要的工具和服务来实现个关键层组成：一个是应用平台（提供基本的基础架构和治理），另一个是内部简便易用的前端）。内部开发人员门户作为访问底层应用平台的入口，构建了支内部开发人员平台旨在解决开发人员面临的挑战，通过提求，包括入职培训、资源置备和利用、文档管理以及工具和技术目录等支持。内部共享工作流来提高协作性和跨团队的透明度。最重要的是，内部开发人员平台可自以及提供自助服务功能，从而提高生产力。这一点在入职阶段尤为实用，高效的内对于希望在管理日益复杂的技术栈的同时最大限度地提高开发人员的自主性和言，内部开发人员平台至关重要。内部开发人员平台旨在解决复杂技术格局带来的电子书面向企业的AI辅助应用开发7RedHat平台工程是一门专注于提高开发人员的效率和生产力的学科。通过内部开发和功能，企业组织可为开发人员提供所需的各种功能，使其能够安全地将代码部署到生杂系统的深层知识。取而代之的是，平台工程师能够创建易于复用的解决方案，并将其进行公开，从而让开发人员从无意义的繁琐工作中解脱出来。这种方法使开发人员能够大多数出色的平台团队都是采用“平台即产品”的理念：将企业组织的内部开发将开发人员视为客户。这些团队通过减少或消除重复性工作，并确保开发人员的落实，从而持续改善整个企业组织的开发人员体验。平台工程的最终目标是提供护为中心的流程来将代码部署到生产环境。通过实现从置备、可观测性、监控到个环节的自动化和简化，平台可消除开发过程中的障碍，使开发人员能够在更短要应对不断演变的安全威胁并保障软件供应链的安全，需要在整个软件开为中心的策略。“左移”安全防护方法旨在通过尽早引入以安全防护为中心的理念为开发人员的责任来应对这一挑战。但这种做法会在无形中造成严重的认知负荷，核心编码工作的同时难以有效开展安全管理工作，这也印证了仅仅将安全责任转移相比之下，“下移”方法则是一种更高效的策略。在该策略下，由平台本身提供默认非让开发人员完成更多的安全防护任务。其实现方式是将可信软件供应链台。平台会检测恶意代码，确保仅部署已签名的软件并持续监控威胁，从以安全防护为中心的策略。通过自下而上嵌入安全防护机制，这种以平台电子书面向企业的AI辅助应用开发8RedHat影子AI是指开发人员未经批准便使用公为了在管控风险的同时充分发挥AI辅助开发的优势，企AI编码工具可作为人类开发人员的助手，并不能取代人类开发人员且应该将AI主要用于构思和原型设计等任务。还应认识到，由于知，代理式编码在端到端企业软件开发生命周期中尚不成熟。在这些短板得到解决关重要，英国国家网络安全中心（NCSC）等权威网络安全机构发布的指南也对此进1“《AI系统安全开发指南》（GuidelinesforsecureAIsystemdevelopment）”,英国国家网络安全中心，电子书面向企业的AI辅助应用开发9RedHatAI工具可能会通过未经审查的依赖项或不安全的代码模式引入新的将平台工程方法纳入实践，并将内部平台视为可随着开发人员需求和业务优先事业能够以负责任的方式实现AI规模化。这种策略提供了平台工程若要为AI辅助开发提供支持，关键要摒弃传统的上，使团队能够快速测试、学习和调整。在这类环境中，开发人员和数据科模型和工作流，既不会对生产系统造成影响，还能受到平台工程团队的监督。当新验证具有价值后，便会对其进行审核并将其添加到平台的官方产品待办事项清单中电子书面向企业的AI辅助应用开发RedHat在此阶段，企业组织以较低的投入探索AI辅助开发的优势。开发人员试用GitHubCopilot、Curs选项A：扩展云服务。继续使用托管式AI工具。这种方式易于扩展，但会带来RedHat红帽为跨环境构建、部署和管理企业应用提供了一个开放且可扩缩的帮助企业组织高效实施现代应用开发实践，包括平台工程、软件供应链平台工程以构建可靠的自助服务内部开发人员平台为核心，旨在提高开发人的内部开发人员平台由两个关键层组成：一个是应用平台（技术基础和基），易用的内部开发人员门户（前端界面）。这个一体化生态系统可简化整个软件红帽OpenShift：内部开发人员平台的应用平台基础内部开发人员平台可实现企业组织工具的集中化管理，并高效、更快速地开展工作。作为内部开发人员平台的核心应用红帽OpenShift通过红帽OpenShiftDevSpa属视角为开发人员提供支持。这种自助服务方式能够打破障碍，使开发人员无需OpenShiftDevSpaces可提供在浏览器中运行OpenShiftWeb控制台中的开发人员视角提供了一个简化的图形界面，可用于部署、电子书面向企业的AI辅助应用开发RedHat基于GitOps的一致基础架构红帽OpenShiftGitOps基于热门的开源项目ArgoCD构建，可实现基础架构和应用部署的自动化。它将Git作为所有配置的单一事实来源。这种方法可确保开发、预演和生产基于持续集成和持续交付（CI/CD）的高效软件交付红帽OpenShiftPipelines使用的是云原生Tekton创建可重复的管道来构建、测试和部署应用，它可以消除手动操作步骤并降低人为红帽OpenShiftObservability是一种全面的解决方案，旨在帮助您深入了解在红帽OpenShift上运行的应用和基础架构的性能和运行状况，无论是部署于公共云OpenTelemetry的支持和高级故障排除工具，该解决方案能够实时洞拒绝”的安全模型，这意味着用户和团队只会被授予履行其角色所必需的特定权需要注意的是，大多数红帽OpenShift变体的订阅都包含红帽OpenShiftGitOps、红帽OpenShiftPipelines和红帽OpenShiftObservability，但OpenShift虚拟化引擎（OVE）和OpenShift电子书面向企业的AI辅助应用开发RedHat企业级支持：该中心是一个享有全面支持的精选平台，能够为开发人员的长期生产力加快开发：集中式软件目录使资源易于查找，而软件模板则使开发人员能够使用已批动态插件：团队可以添加、更新或删除经红帽验证的插件，在不造成停机的简化的红帽OpenShift集成：该中心已与红帽OpenShift平台完全集成，开发人员可直接使用关此工具可扫描并分析企业组织的软件组件，包括自定义代码、第三方库和开），），红帽TrustedArtifactSigner该解决方案可对软件工件（如容器镜像）进行签名和验证，以确认其真实性于满足针对软件工件的供应链等级（SLSA）等合电子书面向企业的AI辅助应用开发RedHat红帽提供了一个值得信赖的开源平台，支持在从私有数据中心到公红帽OpenShiftAI提供的核心基础架构和工具可支持在任何环境中一致地构自有产品中。例如，红帽Lightspeed可将AI驱动的功能添加到红帽企业Li红帽OpenShiftAI红帽OpenShiftAI基于红帽OpenShift的企业级基础而构建，为团队开发、部署和管理AI模型提供企业组织既可以开发定制模型，也可以使用红帽存和Granite。可与各种AI/ML库集成的灵您可以借助该平台在任何混合云环境中部署模型并集中监控其性能。该平台使用vLLM作为混合云的推理运行时。此外，它还通过LLMComprOpenShiftAI集成了MLOps实践来管理整个该平台可专门针对所有AI工作负载进行高效扩缩。OpenShiftAI的一大亮点是灵活性。它不限电子书面向企业的AI辅助应用开发RedHat红帽允许企业组织使用自己的私有数据微调开源模型。这种方法对于满足监管要Granite系列模型，该系列完全开源且采用Apache2务。该模型库还包含一系列经过验证和优化的第三方模型，