Tricentis купує Tabnine для посилення AI-агентів тестування знаннями

Переваги для ефективності та якості

Девід Колуелл, віцепрезидент з AI та машинного навчання в Tricentis, зазначив, що ця можливість дозволяє AI-агентам ефективніше тестувати код, що сприяє зменшенню загальної кількості токенів, які інакше були б потрібні.

Хоча інтеграція AI-агентів у робочі процеси DevOps ще на ранній стадії, вже очевидна зростаюча потреба покладатися на незалежний набір AI-агентів для перевірки результатів роботи AI-агентів кодування. Найкращою практикою є використання окремої моделі AI для тестування, навіть якщо агенти кодування використовують ту ж саму модель.

Виклики та можливості у DevOps

Без інтеграції AI-агентів у робочі процеси тестування, команди DevOps не зможуть встигати за темпами генерації коду. Це призведе до того, що більше неперевіреного коду потраплятиме у виробничі середовища, збільшуючи кількість інцидентів, які командам DevOps доведеться усувати.

Недавнє опитування Tricentis показало, що 60% організацій вже регулярно випускають неперевірений код у виробництво. З огляду на те, що понад дві третини (68%) організацій певною мірою інтегрували AI у робочі процеси доставки програмного забезпечення, ймовірність потрапляння неперевіреного коду у виробничі середовища лише зросла. Завдання та можливість полягають у тому, щоб знайти спосіб зменшити цей відсоток, не сповільнюючи темпи створення коду.

Прискорення доставки коду не завжди означає більшу цінність для бізнесу. Кожен інцидент зменшує рентабельність інвестицій (ROI) від прискореної доставки програмного забезпечення. В епоху AI ця проблема стає ще більш актуальною, оскільки обсяг створюваного та розгортаного коду перевищує можливості більшості команд DevOps ефективно ним керувати.

Що це означає для розробників

Придбання Tricentis компанії Tabnine означає, що розробники отримають платформу, де AI-агенти зможуть ефективніше тестувати код, перевіряти результати та розуміти потенційний вплив змін. Це має допомогти керувати зростаючим обсягом AI-генерованого коду та зменшити кількість неперевіреного коду, що потрапляє у продакшн.

Ключові факти

• Tricentis купує Tabnine для отримання доступу до графа знань.

• Граф знань Tabnine (Enterprise Context Engine) буде інтегрований у платформу Tricentis Agentic Quality Engineering.

• Граф знань дозволяє AI-агентам витягувати сутності, зв'язки та архітектурні патерни з різних джерел для ефективнішого тестування.

• Платформа надаватиме організаційну інформацію в реальному часі, дозволяючи AI-агентам ділитися пам'яттю та контекстом.

• 60% організацій регулярно випускають неперевірений код у виробництво, а 68% інтегрували AI у робочі процеси доставки ПЗ.

Джерела

• Tricentis Acquires Tabnine to Gain Knowledge Graph for AI Testing Agents