GitLab CEO:为何AI未能帮助企业更快交付代码
迪丽瓦拉
2026-02-25 20:19:24
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AI编程助手正在帮助开发者更高效地编写代码。但为什么大多数企业实际上并没有交付更多软件?这是GitLab CEO Bill Staples在一年多前接任该职位后,不断从客户那里听到的问题。

"他们会说:我们已经投资了,正在使用这些编程工具。我们的工程师很喜欢它们,但我们没有看到创新速度的加快,"Staples在与客户交谈时听到这样的反馈,"我们没有更快地交付更多软件。"

在本期The New Stack Makers节目中,我们与Staples坐下来讨论了为什么编程从来不是真正的瓶颈,GitLab新发布的Duo智能体平台如何旨在自动化完整的软件开发生命周期(SDLC),以及为什么上下文而不仅仅是代码生成,是让智能体AI在企业中发挥作用的关键。

编程不是瓶颈

Staples说他在担任CEO的前100天里与60多位客户进行了交谈。他惊讶地发现,即使是像金融服务和公共部门这样高度监管的企业也在全力投入AI。但即使他们全力投入AI编程工具,软件交付速度并没有明显加快。

正如Staples所指出的,开发者每天只花费10%到20%的时间实际编写代码。这相当于每天可能只有一到两个小时。虽然AI工具加快了代码编写速度,但开发者每天80%到90%的时间都花在代码审查和等待管道运行、安全扫描、合规检查、构建、部署上。这些工作负载在很大程度上仍未被自动化触及,更糟糕的是,更快的代码生成只会在下游创建更长的队列。

"生成得更快的代码只会卡在编程后续的队列中,"Staples说道。"管道必须运行。安全扫描必须进行。合规检查需要验证。今天这些工作都没有通过AI得到加速。"

GitLab的Duo智能体平台

GitLab的答案是其Duo智能体平台,该平台最近正式发布,代表着Staples所说的将智能体自动化引入整个软件生命周期的多年旅程的开始。该平台引入了"智能体流",他将其描述为多步骤编排,可以将功能请求从问题一直处理到合并请求,在此过程中处理规划、代码生成、测试创建和验证。

Staples认为,关键的差异化因素是上下文。虽然像Cursor、Windsurf或Claude Code这样的独立AI编程工具可以处理本地代码库,但它们通常缺乏对更广泛项目的可见性:问题跟踪器、错误报告、史诗、管道历史、安全扫描和测试用例。GitLab作为一个一体化平台,可以将所有这些元数据整合到一个知识图谱中,人类和智能体都可以从中获取信息。

"对于我们谈到的所有AI编程工具,它们都有本地代码库,"Staples说道。"但智能体本身无法访问定义此代码存在原因的问题、错误报告或史诗。"

拥抱创新生态系统

在这个快速变化的环境中,许多企业必须问自己应该投注于哪些工具。

大量新AI开发者工具初创公司的涌现并没有让Staples担心。他认为这种动态很熟悉。GitLab一直在观察开源和初创公司生态系统中的创新,并将这些模式融入其平台。他认为,对于智能体AI来说,整合的理由变得更强。每个额外的AI工具都会创建另一个上下文孤岛,以及隐私、合规和治理复杂性的另一个载体。

"说实话,这与GitLab出现之前的世界没有什么不同,也与GitLab存在十年的世界没有什么不同,"他解释道。"因为在许多方面,GitLab所做的就是观察行业,观察成功的工程模式,并将这些设计到平台中。我们观察点解决方案、最佳解决方案,无论是开源的还是商业的,然后将这种学习融入到软件工程的一体化平台中。从很多方面来说,我实际上对初创公司社区和开源社区正在发生的创新感到兴奋——比如像OpenClaw这样探索智能体AI新方法的项目——因为这只是更多的想法、更多的探索,最终有助于指导我们以平台化方式构建软件的专业方法。"

目前,大多数GitLab客户仍然通过基于聊天的交互来引导智能体,而不是运行完全自主的工作流。但Staples清楚地看到了发展轨迹——他相信拥有完整生命周期的公司将是最终疏通企业软件交付的那一个。

Q&A

Q1:为什么AI编程工具没有让企业更快交付软件?

A:虽然AI工具加快了代码编写速度,但开发者每天只花10-20%的时间实际编写代码,其余80-90%的时间都花在代码审查、管道运行、安全扫描、合规检查等环节上。这些环节仍未被自动化触及,更快的代码生成只会在下游创建更长的队列。

Q2:GitLab的Duo智能体平台有什么特殊优势?

A:Duo智能体平台的关键优势是上下文。作为一体化平台,GitLab可以将问题跟踪器、错误报告、史诗、管道历史、安全扫描和测试用例等元数据整合到知识图谱中,而独立AI编程工具通常只能访问本地代码库,缺乏对更广泛项目的可见性。

Q3:GitLab如何应对众多AI开发工具初创公司的竞争?

A:GitLab CEO认为这种竞争环境很熟悉,公司一直在观察开源和初创公司生态系统的创新并融入平台。对于智能体AI,整合变得更重要,因为每个额外的AI工具都会创建上下文孤岛和治理复杂性,一体化平台更有优势。

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