絕大多數 IT 專業人士都希望擺脫枯燥乏味的工作任務，比方說執行自動化測試、加速軟體開發、降低程式碼錯誤率等，因此當 AI 代理橫空出世後，軟體業自然將其視為最強大的工具，希望借助人工智慧的力量，進一步提升個人與團隊的工作效率。
以工業物聯網（IIoT）技術、機器學習、AI 及雲端解決方案，為主要服務業務的美國企業 Waites 軟體長 Illia Smoliienko，近日分享該公司於開發、維護旗下產品時，運用 AI 代理的相關經驗，並深入分析在目前的企業環境中，究竟有哪些任務值得交給 AI 代理，而又有哪些工作仍然得由人類親自主導。
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AI 代理是「團隊夥伴」
在進入實際案例分析之前，Illia Smoliienko 首先釐清「大型語言模型（LLM）」與「人工智慧代理（AI agent）」之間的差別。
Illia Smoliienko 指出，如 ChatGPT、GitHub Copilot 之類的大型語言模型，已經成為企業開發團隊的標準工具；當今的 LLM 能夠協助開發者撰寫程式碼、解釋錯誤並生成各種文件。
然而，LLM 僅僅只會對提示詞做出回應，也就是由人類提出問題，接著交給人類評估答案輸出，最後依然是讓人類決定如何運用。因此在本質上，LLM 就像具備深度語境的智慧型「自動完成工具」，並無法達到「自主執行」。
有別於大型語言模型，Illia Smoliienko 強調，AI 代理不僅懂得生成程式碼與文字，原則上也能自主執行多種任務，比方說規劃動作序列、處理儲存庫、持續整合／交付（CI/CD）、跟 API 溝通、維護上下文，甚至是與其他 AI 代理及人類進行互動。
換句話說，在軟體開發流程上，通常 LLM 只會建議使用者如何修正錯誤，而 AI 代理則能建立程式分支、主動修改、執行測試，並且開啟 Pull Request 直接整合到工作流程之中，所以 AI 代理並不只是一個工具，更像是一位能夠積極參與軟體開發的團隊夥伴。
在哪些情境 AI 代理才有用？
根據 Gartner 分析師預測，在 2026 年結束之前，全球至少有超過 40% 的企業應用程式，包括 CRM、ERP、網路安全系統、分析工具、資料工具等，將內建 AI 代理程式，協助開發人員將重複性任務走向自動化。
只不過 Illia Smoliienko 指出，對於開發人員來說，人類不僅要了解 AI 代理能夠做什麼，更要明白在哪些情境下運用 AI 代理，才能真正提升軟體開發速度，同時兼顧品質和穩定性。
以 Waites 目前的實際使用經驗，Illia Smoliienko 提出 5 項 AI 代理得以發揮最大應用價值的面向，包括：原型設計、程式碼生成、軟體測試與品管、例行工程任務自動化，以及程式碼維護與重構。
快速打造原型，驗證商業構想
在原型設計方面，Illia Smoliienko 認為，導入 AI 代理後對開發團隊最大的影響，來自於有能力快速建立起示範專案。
舉例來說，Waites 近日接下了一個新專案，目標是開發出一款網頁應用程式，可以讓客戶在上傳工廠設備的照片後，自動生成該設備的完整結構圖。
Illia Smoliienko 說，在雲端 AI 開發平台 Replit Agent 的幫助下，團隊僅僅花費 2 到 3 個小時，便打造出了應用程式的原型。
即便該軟體於設計上仍有缺點，運作速度也稍顯遲緩，需要開發者進行後續的最佳化，但 AI 代理所給出的原型程式，已經是一個能夠實際運作的產品，並且足以向他人展示、驗證商業構想，令人印象十分深刻。
提供精確指令，投入正向測試
緊接著是程式碼生成方面，Illia Smoliienko 表示，過去需要花費數小時完成的任務，現在已經有一大部分可以交給 AI 代理直接處理，比方說為一組新的 API 端點編寫單元測試之類的重複性作業。
Illia Smoliienko 強調，操作 AI 代理生成程式碼的重點，主要在於讓 AI 適應專案的背景、架構及撰寫風格，同時人類也必須提供非常精確的指令，才有辦法讓 AI 生成的程式碼獲得最佳應用效果。
而在軟體測試與品管方面，Illia Smoliienko 指出，AI 代理能夠根據專案的需求或變動歷史，自動建立測試情境，接著於 CI 管道中主動執行、彙整報告。
當撰寫測試流程成為開發者的例行公事，Illia Smoliienko 強烈建議將這個步驟交給 AI 代理；根據他的估算，導入 AI 代理協助軟體測試後，至少能為資深開發人員節省 30% 到 50% 的時間。
不過 Illia Smoliienko 也提醒，假若開發者所撰寫的測試流程本身就太過劣質，那麼遵循流程的 AI 代理，其執行測試的品質自然也會變得糟糕。
另一方面，Illia Smoliienko 發現 AI 代理較為擅長執行「正向測試」，即驗證程式功能是否運作正常，至於需要找出錯誤的「負向測試」，他認為目前仍不應該完全交由 AI 代理全權處理。
取代例行性作業，注意 AI 限制
在例行工程任務自動化方面，Illia Smoliienko 表示，目前 Waites 團隊在工作流程中整合了 GitHub Copilot Agent，而他們不只是將程式碼審查與最佳化交給 AI 代理，也會透過 AI 嘗試將軟體從某一種程式語言，轉換為另一種程式語言，方便後續的整合開發。
此外，目前 Waites 也將修復文件更新過程中各種錯誤的例行性作業，交給整合到 VSCode 等 IDE 中的 AI 代理工具。
根據 Waites 的實際應用經驗，GitHub Copilot Agent 在 Node、TypeScript 和 JavaScript 程式語言方面的轉換成果十分出色，而 Python 表現尚可，至於 PHP 則是不盡理想。
Illia Smoliienko 解釋，在具備所謂「魔術方法（Magic Methods）」且沒有嚴格類型檢查的語言中，例如 PHP，AI 代理可能會誤判變數作用域，或假設變數會自動建立；而在為魔術方法生成簽章時，也可能發生錯誤，例如參數類型不正確，或者出現冗餘的迭代。
至於在 Go 或 C 這類嚴格檢查類型的程式語言中，Illia Smoliienko 說，大多數錯誤都跟回傳類型有關，例如改寫後的程式回傳了一個值而非指標，或是直接使用了錯誤的類型。
化身智慧檢查員，適時人為介入
最後在程式碼維護與重構上，現今的 AI 代理已經可以成為智慧檢查員，它們會分析程式碼庫，並識別出重複的程式碼片段、未使用的依賴項或潛在錯誤，然後自主建立包含建議變更的 Pull Request。
Illia Smoliienko 指出，就以最佳化程式碼作業來說，相較於 Claude 或 Codex Agent，以標準設定執行的 GitHub Copilot Agent，其表現確實較為遜色，然而無論選用哪個 AI 代理，某些錯誤依然需要人為介入修正。
此外，Illia Smoliienko 直言 AI 代理在正確處理套件之間的依賴關係方面，至今仍然面臨許多挑戰。比方說，當開發者要求 AI 代理挑選出既能與函式庫 A 在品質和依賴關係上完全相容，而且又是最新的安全版本函式庫 B 時，這類作業對於 AI 就具備著一定的難度。
法規標準仍存在，降低 AI 自主性
Illia Smoliienko 表示，AI 代理跟大型語言模型不同，由於它具備記憶能力，因此可以理解動作的處理順序，自主規劃步驟以達成使用者要求的目標，但若想要善用這項優勢，前提就是得讓 AI 代理適應團隊的工作流程。
換句話說，企業在導入 AI 代理後，首先得讓它「學習」專案結構、範本以及開發人員的習慣，唯有在完成這些學習後，才能讓 AI 代理投入獨立作業。
Illia Smoliienko 分析，對於小型公司或團體來說，透過 AI 代理把程式開發任務完全自動化，或許還有一些機會，可是在大型企業中，AI 代理的自主性就會變得十分有限，不可能實現完全自主運作。
Illia Smoliienko 解釋，原因在於大型企業組織通常都必須遵循資訊安全標準，以 Waites 來說就是 ISO/IEC 27001；根據該標準，任何內容若未經人工驗證，均不得投入生產環境，違反該規定就會導致認證失效，緊接著造成的影響，就是 B2B 客戶將不會再信任企業的資料處理能力。
因此 Illia Smoliienko 認為，儘管 AI 代理獲得外界大力吹捧，但它的本質卻脫離不了輔助工具，而不是真正的人類專家。
背後的人類管理者依然重要
Illia Smoliienko 直言，雖然 AI 代理可以整合到 IDE、CI/CD、程式碼儲存庫及品管系統之中，可是它始終只是團隊工作流程的一部分，並非完全獨立運作的實體。
在實務操作與法規限制下，Illia Smoliienko 深信，讓 AI 代理全自動掌管程式開發的一切流程，依然是遙遙無期的理想，至少現在每個 AI 代理的背後，仍舊需要一位實際的人類管理者。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：HackerNoon、Waites，首圖來源：Nano Banana 2
（責任編輯：鄒家彥）
