AI智能体让CI成为瓶颈，加快流水线并非正解

作者认为，9月发布的三篇文章值得工程负责人放在一起阅读。Anthropic工程团队撰文称，其持续集成（CI）任务量在六个月内增长了25倍，工程师如今每季度交付的代码量约为2021年至2025年间的8倍，他们推出的解决方案是测试影响分析，即只运行可能受代码改动影响的测试。一周后，Linear发表文章《AI编程让CI成了瓶颈》，称其测试套件自1月以来增长了近三倍，大部分测试如今由智能体编写，他们为此对整条流水线进行了端到端改造。随后，Depot首席执行官撰文指出，CI正在改变，未来在于“让智能体在工作过程中能够验证代码并保持可信度”。Anthropic和Linear并不出售CI工具，它们报告的是自身流水线的真实变化，因此更值得关注。作者的看法是，三方对问题的判断都正确，但其中两家修错了层面。二十年来，CI的规模是按人类的产出设计的：开发者每周提交几个拉取请求，流水线在每次提交后运行，即使耗时20分钟也无人在意，因为开发者早已转向下一项任务。智能体从两个方面打破了这一算式。一是数量：当一名工程师并行运行多个智能体时，拉取请求数量成倍增长，而不是按百分比增加。Anthropic的25倍并非特例，销售CI运行器的Blacksmith表示，其运行的CI任务数每周增长5%至10%。二是位置：CI在拉取请求创建之后才运行，智能体编写代码、提交请求后要等20分钟才看到检查失败，届时已丢失工作上下文，每次失败都要付出一次完整往返的代价。智能体本身很快，但围绕它的循环很慢。