写在前面

 

在现有的DevOps实践上+AI，并不是真正的技术升级。

 

我看到很多企业仅仅是在已有的工具中集成AI，以实现工作提效——用AI做代码审查（Code Review），用AI生成测试用例和用户故事。这看似高效，但却忽略了问题的本质。Code Review、用户故事等实践只是手段，不是目的。如果你只是在用AI更快地完成过去做的任务，那么大概率是用错了方向。

 

这背后是一个更严峻的挑战：企业曾投入巨资和数年心血构建的工具平台，这些宝贵的数字资产，在AI时代正迅速变成沉重的历史包袱。它们为人类的点击和线性思维而设计，却无法满足AI Agent对机器可读契约、动态执行空间的需求。在旧地基上做“+AI”的表面文章，根本无法支撑起AI这座全新的大厦。我们是该任由这些昂贵资产僵化，还是寻找第三条路？

 

真正的出路在于一次从“自动化”到“授权”的思维革命：从面向人类构建到面向AI构建平台，从自动化升级到AI自主的授权。这彻底重塑了平台理念与人机关系。在这个未来愿景中：

 

AI具备自主驱动能力，能基于高层业务目标，自主编排并执行端到端的DevOps活动，深度参与从模糊概念到价值交付的全过程。

 

与此同时，人类团队回归其核心价值创造角色，专注于“做什么”和“为何做”的战略创新，而AI平台则高效执行“如何做”。人类的智慧转向评估AI行为并应对未知挑战。

 

如果我们还用过去服务人类开发者的思路去服务AI，无异于给火箭修登月的梯子。

 

你的平台，为谁而建？

 

 

AI将成为你的“头号客户”

 

我们先来做个对比。

• 人类开发者关心什么？ 精美的UI、清晰的文档、顺滑的工作流。他们希望平台像个贴心的管家。

• AI代理关心什么？ 机器能看懂的API契约（比如OpenAPI规范）、毫秒级的响应延迟、结构化的错误信息、不需要图形界面的认证流程。它希望平台是个精准、高效的武器库。

 

承认并服务好这位新客户，是平台工程迈向2.0的起点。这意味着，我们必须把面向 AI 的交互设计，放到和面向人类同等重要的战略高度。

 

 

从“自动化”到“授权”：不止是文字游戏

 

为AI构建平台，核心是一次理念升级：从自动化走向授权。

• 自动化，就像是给机器一本详细的操作手册，上面写着“第一步，拧螺丝A；第二步，拧螺丝B”。机器是老实的执行者，但手册上没写的，它一概不会。

• 授权，则是告诉机器一个目标：“把这台宜家椅子装好”。机器需要自己看懂说明书（API契约），规划步骤，发现螺丝拧反了能自己纠正，甚至发现少了零件会主动报告。

 

在授权模式下，AI不再是被动的工具，而是能干活、能思考、能解决问题的“智能系统”。这能把我们从大量重复的、确定性的工作中解放出来，真正聚焦在高阶设计、产品创新这些更有价值的事情上。

 

这两种模式的区别，决定了平台的一切：

 

 

搭建授权式平台的四大支柱

 

要让AI这个新队友能施展拳脚，我们的平台必须在四个关键领域进行“暴力”升级。

 

 

告别“黄金路径”，拥抱“动态策略”

 

“黄金路径”曾是平台工程的骄傲，它为开发者铺设了一条标准化的康庄大道。但问题是，AI代理是个天生的“越野玩家”，它需要在广阔的规则边界内自由探索，而不是被限制在一条固定的柏油路上。

 

因此，授权式平台要做的第一件事，就是用动态策略取代静态的“黄金路径”。

 

这意味着平台提供“你应该这么做”的剧本，同时，又定义“你可以做什么”和“你绝不能做什么”的动态规则。比如，平台可以规定：“上线生产环境前，须通过质量要求”，但具体是否需要人工代码评审、几个人评审，由AI代理根据上下文、历史数据自行决定。这就像给了AI一张地图和交通规则，而不是一条固定的导航路线。

 

 

API的未来：Agent优先和“工具市场”

 

如果说动态策略是平台的“交通规则”，那API就是AI代理和世界沟通的“语言”。当AI成为API的主要用户时，我们设计API的方式必须彻底改变。

 

Agent优先：为机器设计API

 

Gartner有个大胆的预测：到2027年，API的主要消费者将是AI，而不是人。这意味着，我们必须从“给人看”转向“给机器读”。一份机器可读的契约（比如OpenAPI规范），就是“Agent-First”API的灵魂。它就像一份详尽的产品说明书，AI代理拿到手就能明白这个工具是干嘛的、怎么用。

 

MCP与内部“工具市场”

 

但是，如果企业里有100个AI代理和1000个工具，让它们之间两两配对，会产生一个10万次方的“集成地狱”。

 

为了解决这个问题，**模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）**这类标准化方案应运而生。你可以把它理解成一个“万能转换插头”，任何符合MCP标准的AI，都能使用任何符合MCP标准的工具。

 

这对平台团队来说，是一个千载难逢的机会：建立一个内部的MCP工具市场。平台团队的角色，将从“所有工具的制造者”，转变为“工具生态的运营者”。你们负责：

 

• 封装现有工具：把公司里成熟的CI/CD、测试、监控等工具，用MCP包装一下，放上货架。

• 开放接入：让业务团队也能把他们开发的工具、甚至是业务系统上架，供所有AI使用。这样一来，平台就从一个封闭的工厂，变成了一个繁荣的、可扩展的“AI工具应用商店”。

 

 

高级安全：从“护栏”到“隔离舱”

 

把任务授权给AI，就像是给了实习生一把服务器的钥匙，我们既希望他能干活，又怕他搞破坏。AI的非确定性带来了新的安全风险，传统的、防止人犯错的“护栏”已经不够用了。

 

授权式平台必须采用更激进的安全范式——遏制。核心思想就八个字：“默认不信，强制隔离”。我们不指望AI永远正确，而是要确保它就算“发疯”，造成的破坏也被限制在最小范围内。

 

落地“遏制”范式，主要依赖两大支柱：执行隔离与身份管控。这意味着将AI的关键执行都强制关入“沙箱（Sandbox）”，并为其建立一套独特的、严格的身份管理体系。

 

• 独立的AI服务账户：为每个AI代理建立专用的服务账户。这能将AI的操作日志与人类的日志彻底分离，确保问题发生时能够清晰追溯、快速定位，并在AI失控时及时封锁账户。

• M2M认证与动态令牌：杜绝使用长期有效的静态密码，必须通过OAuth 2.0这类M2M认证标准，为AI提供动态生成、用完即毁且权限最小化的临时令牌。“护栏”的目的是防止好人犯错，而“隔离舱”的目的是让“坏人”或“失控的人”无法作恶。这是两种完全不同的安全哲学。

 

 

深度可观测性：看穿AI的“心思”

 

在授权模式下，理解AI“为什么”这么做，比知道它“做了什么”更为重要。传统监控工具在AI代理面前几乎是“睁眼瞎”。因为AI的决策路径不是线性的，它可能会重试、会分叉。用传统工具去调试AI，就像看一部没有字幕的外语电影，你只知道发生了什么，但完全不知道为什么。

 

平台必须投资于深度可观测性，其核心是利用OpenTelemetry GenAI这类新兴标准，把AI代理的完整“思考链”（Chain-of-Thought）给记录下来。这意味着，我们的监控系统需要能清晰地回答：

 

• 是谁（什么事件）触发了AI？

• 它为了达成目标，调用了哪些工具？

• 它调用工具时，传入的参数是什么？返回的结果又是什么？

• 最关键的：它当时是怎么“想”的？（把AI的推理过程作为追踪日志的一部分）

 

只有看清了AI的“心思”，我们才能真正地调试、评估和优化它。

 

你的平台AI友好吗？

一份拿来即用的体检表

 

理论讲完了，现在该来点实际的。你的平台在AI时代到底处于什么水平？下面这个成熟度模型，可以帮助你快速做个“体检”。

 

 

 

AI友好度成熟度：从L1到L5

 

• L1 - 基础自动化 (Foundational Automation)：平台刚脱离手工作坊模式。有一些零散的自动化脚本，例如用于构建或部署，但AI基本只能执行预设好的简单任务，没人看着就会出乱子。

• L2 - 标准化与辅助增强 (Standardized & AI-Augmented)：有了一条标准化的CI/CD流水线，流程和门禁都已明确。AI开始在特定环节“打辅助”，例如用AI Code 扫描提供建议，但它仍是一个被动的工具。

• L3 - AI协同与端到端打通 (AI Collaboration & End-to-End)：这是一个关键的跃升。AI不再只是个辅助工具，而是实现了端到端的打通。AI生成的代码或配置，能够自动触发并无缝调用系统完成后续的集成、测试和部署，实现了“智能化的软件交付黄金之路”。

• L4 - AI自主驱动与智能编排 (AI-Driven & Intelligent Orchestration)：平台的设计优先考虑AI（Agent-First）。AI具备了自主驱动能力，能够理解系统的复杂关系，基于高层目标（例如“提升欧洲区服务的稳定性”）自动编排和执行一系列复杂的DevOps活动。API、安全和日志都是为AI量身定做的。

• L5 - AI原生与完全自治 (AI-Native & Fully Autonomous)：这是平台的终极形态。整个生命周期高度智能化，AI能够理解模糊的需求，自主规划、设计、执行和优化整个DevTCOps流程，甚至能够自我进化。人类的角色转变为最终价值的验收者和最高目标的设定者。

 

 

AI友好度度评估模型（精简版）

 

你可以用下面这张AI友好度评估模型（精简版），给你的核心工具逐项打分，看看它们处于哪个AI友好度等级。

 

评估维度	L0 级：手工与孤岛	L1 级：基础自动化	L2 级：标准化、集成与辅助增强	L3 级：AI 协同与端到端自动化	L4 级：AI 自主驱动与智能编排	L5 级：AI 完全自治
目标状态描述	依赖人工，环节孤立	引入点状自动化	实现 CI/CD 自动化，AI 辅助	AI 触发并完成交付流程	AI 自主编排 DevOps 活动	AI 全生命周期智能交付
接口可程序化程度	依赖 GUI，无 API	有 CLI，API 有限	有核心 API，缺 AI 优化	API 全面，支持 AI 协议	API 为 AI 设计，可自发现	接口为 AI 深度优化
配置与管理的自动化水平	纯手动	CLI 执行部分任务	核心配置可 API 操作	支持 “配置即代码”	AI 管理策略，优化配置	配置与 AI 融合，AI 自主优化
状态透明性与可观测性	状态仅 GUI 可见	CLI 输出有限信息	API 可访问基本信息	系统状态全可查，供 AI 决策	深层信息对 AI 透明	AI 有 “上帝视角”，闭环决策
错误处理与韧性	错误模糊，无恢复	CLI 有退出码，难解析	API 返回结构化错误，难恢复	错误信息详细，AI 可修复	AI 设计复杂修复流程	工具自愈或助 AI 修复
安全性与合规性	无 AI 安全考虑	AI 共享权限，无审计	基础认证，日志缺关联	AI 独立认证，考虑合规	基于策略控制，监控 AI	AI 维护安全合规
文档与开发者体验	无文档或仅面向用户	CLI 有文档，API 简陋	有核心 API 文档，缺 AI 需求	API 文档全，有模拟环境	文档含高级模式，有仿真环境	接口自解释，AI 自主学习
生态系统与集成性	孤立系统，无集成	简单导入导出，难自动化	有 API，集成需定制	遵循标准，支持 AI 集成	拥抱标准，有官方连接器	工具是开放服务，AI 自主集成

怎么用这张表？

• 组个队：拉上工具平台建设相关的同事。

• 圈定范围：先从CI/CD、Kanban 这些核心工具开始。

• 打分：诚实地给每个工具在每个维度上打分。

• 找差距：看看离L4（AI自主驱动）这个关键节点还差多远，瓶颈在哪。

• 定计划：针对瓶颈，制定改造计划，优先解决那些最卡脖子的问题。

 

写在最后：给技术领袖的行动指南

 

这场变革已经开始，观望就是落后。作为技术领袖，这不只是一次技术选型，更是一场关乎未来十年竞争力的战略布局。以下行动指南，旨在帮助您驾驭这场变革：

 

1、先统一思想，再动手：我们面临的不是一次“效率优化”，而是一场从“自动化”到“授权”、从人类驱动向AI驱动的根本转变。我们的目标不是用AI更快地做旧事，而是赋能AI做我们过去做不到的事。这个共识是所有行动的前提。

 

2、诚实地做一次“AI体检”：别凭感觉。立即组织团队，使用本文提供的AI友好度成熟度模型，对现有平台和工具进行一次全面的、诚实的评估。搞清楚我们身在何处（L1还是L2？），才能规划好要去往何方（L4及以后）。这份评估报告将是您争取资源、制定路线图最有力的依据。

 

3、升级架构治理，推广AI原生脚手架：改造存量系统成本高昂，但我们可以确保所有“新生”应用都是AI友好的。平台团队应联合架构团队升级新的应用脚手架，用这些新脚手架构建的应用，从诞生之初就应该天然地对AI友好——默认提供机器可读的OpenAPI契约，支持结构化的错误信息，并为集成MCP协议等高级功能预留接口。

 

4、重新设计你的平台核心能力：

• 接口层面：发起一场“Agent优先”的API文化运动。要求所有新API必须提供机器可读的OpenAPI契约。启动MCP协议的试点，为未来的“工具市场”播下种子。

• 工作流层面：投资“策略即代码”（Policy-as-Code）技术，逐步用动态、灵活的策略引擎，取代僵化、固定的“黄金路径”。

• 安全层面：将安全理念从“护栏”升级到“遏制”。把为AI提供独立的、沙箱化的、最小权限的“隔离舱”作为平台的基础能力，而不是事后补丁。

• 监控层面：投资深度可观测性，特别是遵循OpenTelemetry GenAI标准。我们的目标不应满足于看到系统的表象，而是要能清晰地“看穿”AI的思考过程。

 

5、从一个最小可行平台（MVP）开始：不要试图一步建成终极平台。选择一个高价值的场景（例如，一个自主的故障诊断Agent），围绕它构建一个端到端的“授权式”平台MVP。用这个MVP的成功，来验证理念、积累经验、赢得支持。

 

AI正从个人的AI Copilot，进化到协同的Team AI，其终局必然是驱动核心流程的Company AI。在这样的未来，平台的用户何必是人？我们今天构建的应用，未来就是为了增强另一个AI的能力。 平台工程2.0的使命，不仅要承载传统的软件1.0，更要支撑起企业软件2.0（以数据为中心）和软件3.0（以模型为中心）的工程化落地。若想真正实现AI驱动的研发价值流，这条路，是必经之路。

 

作者丨谢小呆

来源丨公众号：谢小呆的碎碎念（ID：gh_91ed637d917c）

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