AWS 擴展生成式 AI 能力至第三方 IT 平台

亞馬遜網路服務（AWS）已將其生成式人工智慧（AI）平台擴展至應用開發，並新增了一組插件擴展，使開發者可以針對 Datadog 和 Wiz 等平台中的數據發送自然語言查詢。

亞馬遜商業基礎服務技術總監 Neha Goswami 表示，這項擴展的整體目標是將 Amazon Q Developer 平台的範疇延伸至 IT 運營領域。

她補充說，這些插件還將減少 DevOps 團隊可能需要在 AWS 環境中部署的生成式 AI 平台數量。事實上，Goswami 表示，DevOps 團隊應該預期，Amazon Q Developer 平台的範圍將延伸至整個軟體開發生命周期（SDLC）。

這種方法將使 DevOps 團隊能夠透過單一介面管理日益複雜的 IT 環境，並簡化管理流程。

Amazon Q Developer 的目的是利用大型語言模型（LLMs）提供自然語言對話，並能調用多個應用程式介面（API）來自動化工作流程。現在，這項功能已經延伸到第三方 API，為 DevOps 團隊提供額外的數據來源。

整體目標是提供一個能理解應用開發團隊意圖的生成式 AI 工具，生成數據請求，並揭示相關見解。

目前尚不清楚 AWS 會向其生成式 AI 平台新增多少插件，但隨著 DevOps 團隊進入 AI 時代，顯而易見的是，將會有許多聊天介面和 AI 代理，讓他們可以自動化工作流程管理。每個組織都需要決定是否要標準化多個介面和代理的使用。然而，大多數組織會儘量減少可供軟體工程團隊使用的選項，以避免潛在的混淆。

唯一確定的是，AI 技術已經快速地融入 DevOps 工作流程。根據 Techstrong Research 的調查，三分之一（33%）的受訪者已經在使用人工智慧（AI）來開發軟體的組織中工作，另外 42% 的人正在考慮使用 AI。只有 6% 表示他們無計劃使用 AI。

然而，調查也發現，只有 9% 的人已經將 AI 完全整合進 DevOps 流程中。另有 22% 部分實現這一目標，14% 只對新專案進行這樣的整合。總共有 28% 的受訪者表示他們預計在接下來的 12 個月內將 AI 整合進他們的工作流程。

儘管如此，AI 不太可能很快消除應用開發人員和軟體工程師的需求，然而，隨著更多任務的自動化，所需的繁瑣工作量應該會顯著減少。目前的挑戰是確定不僅是哪些任務可以自動化，還要考慮在軟體工程工作流程中維持整體完整性所需的監督程度，因為創建的程式碼量正以指數速度增加。