一个智能助手搞定软件开发全流程，从设计到运维统统交给AI

原文来源：量子位

图片来源：由无界 AI生成

从设计、编码到测试、部署，甚至是运维……软件开发的整个流程，可以通通交给AI了！

一款覆盖软件开发全生命周期的端到端AI智能助手，让分散的软件开发操作变得集成化、智能化。

这款AI助手专门针对开发领域设计，避免了通用大模型不可靠、信息不及时、领域任务不完善等问题。

这个AI助手名为DevOps-ChatBot，由蚂蚁Codefuse项目组研发，安装过程简单快速，还可通过docker完成一键部署。

DevOps-ChatBot具体都有哪些功能，表现又是如何，请看作者投稿。

解决通用大模型缺陷

随着ChatGPT等通用大模型以及各类垂直领域大模型的出现，各个领域的产品交互模式、用户信息获取模式都在逐步发生改变。

但DevOps对于事实的准确性、信息的及时性、问题的复杂性、数据的安全性要求都比较高，通用大模型生成内容不可靠、信息不及时、领域任务不完善的问题始终存在。

于是，Codefuse团队发起并开源DevOps-ChatBot端到端AI智能助手，专为软件开发的全生命周期而设计：

• 通过DevOps垂类知识库 ＋ 知识图谱增强 ＋ SandBox执行环境等技术来保障生成内容的准确性、及时性并让用户交互修改代码编译执行，确保答案的可靠性；
• 通过静态分析技术 ＋ RAG检索增强生成等技术来让大模型感知上下文，实现代码库级别的组件理解、仓库项目级的代码文件修改、生成，不单单只是函数片段级的代码补齐；
• 通过完善链路级的Multi-Agent调度设计、协同知识库、代码库、工具库、沙盒环境，来让大模型可以实现DevOps领域复杂多步骤的任务；
• 通过DevOps领域专属的领域模型和评测数据构建支持私有化部署来保障数据的安全性，以及特定任务的高可用性。

Codefuse团队期望通过本项目逐步改变原有的开发运维习惯，从各处资料查询、独立分散平台操作的传统开发运维模式转变到大模型问答的智能化开发运维模式，让“天下没有难做的Coder”。

五大核心模块

DevOps-ChatBot项目整体架构简图如下：

具体来说，它包含了以下9个功能模块：