过去几年，AI 在编码领域的角色一直在升级：从写几行补全、回答几个语法问题，逐步走向能独立完成子任务，甚至端到端完成一个开发需求。
在这条演进路径上，我们尝试做了一个小小尝试：把团队的部分代码质量治理，交给“数字 SRE 员工”，让人类只在关键环节兜底审核，并借此跟大家分享一些个人经验。
AI 参与开发模式的四个阶段
ChatGPT、通义千问等工具开始大规模进入开发者视野。这一阶段的典型特征是：
能力形态：答疑解惑，帮助开发者理解技术概念、排查问题思路
使用方式：开发者遇到问题时切换到对话窗口提问，AI 给出解答和建议，真正的设计和决策仍然完全由人主导
以 Copilot、通义灵码为代表的 IDE 插件，开始在上下文理解和多场景支持上发力。这一阶段的变化主要在两个方面：
能力向"全流程辅助"扩展：代码补全、代码解释、单测生成，不仅能生成代码，还能解释一段旧代码、重构函数
融入日常工作流：通过 IDE 插件形态深度集成到现有开发工具链中，几乎所有日常开发动作都可以"顺手问 AI 一句"
AI-Native IDE 和 Agent 模式开始走向主流，比如 Cursor、Claude Code 等。这一阶段有两个关键特征：
工程级上下文理解：可以在多文件甚至整个仓库范围内进行编辑和重构
引入 Agent 能力：AI 可以根据目标自主拆解子任务，调用工具（如终端、Git、测试框架等），并给出多轮修正
以 Devin、AutoDev 等为代表的产品，正在把 AI 从"任务执行助手"推向"端到端软件工程师"。典型能力包括：
端到端执行：从需求理解、方案设计、编码实现，到测试、调试、部署，都可以由 AI 自主规划并完成
全流程自动化：AI 能自己读文档、查日志、修改配置，甚至提交 Pull Request 或变更单
在传统的代码质量治理模式中，尤其是针对高危（Blocker）级别问题的修复，我们主要面临以下三大挑战：
被动式巡检：应用负责人（Owner）需主动登录代码质量平台查看扫描结果，缺乏统一的消息汇总与即时推送机制。
长尾效应明显：由于人员流动或历史交接原因，部分长期无人维护的应用容易形成“治理盲区”，导致高风险问题长期积压，无人问津。
手工操作繁琐：传统修复流程包含“定位原因 -> 拉取分支 -> 本地修改 -> 提交代码评审（CR）”等多个环节，全链路平均耗时约 2–4 小时/应用。
质量依赖个人经验：修复方案的质量高度依赖开发者的个人技术水平，缺乏统一的标准化指引，容易导致修复不彻底或引入新的潜在风险。
流程断点较多：从问题发现、进度推进到结果验收，各环节高度依赖人工沟通与表格统计。 角色错位：SRE 团队大量精力耗费在“进度催办”和“数据汇总等行政事务”上，难以聚焦于构建体系化的质量治理策略与技术基建。 若继续沿用“增加人力投入、细化文档规范、加强宣导强调”的传统路径，不仅边际效应递减，也难以从根本上解决效率与标准化的矛盾。
鉴于此，我们开始探索一种新的可能性：既然 AI Agent 已具备独立执行编码子任务的能力，能否将其转化为代码治理的“主力执行者”？
考虑到 Blocker 级别问题对系统稳定性的直接威胁及其规则相对明确的特点，我们决定以此为切入点，试点构建“AI 主导 + 人类兜底”的自动化治理体系。
对比了纯人工治理、简单引导 Owner 自助、平台通用工具等方案之后，我们最终选择了一条AI主导的路径
构建中心化“数字员工”，让 AI 主导完成 Blocker 问题的发现、修复、跟踪，人类只在关键节点进行审核和发布兜底。
为了实现代码质量治理的自动化与标准化，我们构建了具备感知、决策、执行能力的 AI SRE Agent。该体系主要包含三大核心能力模块：自动化的任务发现与路由、端到端的智能修复执行、以及透明化的流程闭环与人机协同。
在传统模式下，Blocker 级别问题的发现高度依赖应用负责人（Owner）的主动查询，SRE 团队难以实时掌握全局质量视图。我们将这一过程重构为由 AI Agent 充当“虚拟值班员”，实现从“被动查看”到“系统化主动巡视”的转变。
自动发现：非侵入式的数据抓取策略
早期我们曾尝试两种路径：一是让用户上传扫描报告，二是 SRE 人工抽样检查。这两种方式均存在效率低或覆盖率不足的问题。
最终，我们采用了基于浏览器自动化技术的非侵入式抓取方案。Agent 模拟用户行为登录代码质量平台，定期遍历应用列表并抓取历史 Issue 详情。
优势：无需改造现有扫描工具链，不依赖各应用复杂的构建环境，即可实现全量应用的自动化巡检。
效果：Blocker 问题从“隐性状态”转变为“显性任务”，SRE 只需关注汇总仪表盘，实现了质量问题的可观测与可追踪。
技术选型权衡：为何选择 UI 自动化？
在方案选型阶段，我们评估了另外两种看似更“工程化”的路径，但最终因落地成本和数据时效性问题予以放弃：
方案 A：本地静态扫描集成（如 Error-Prone）
挑战：不同应用的 JDK/Maven 版本、构建脚本及依赖体系差异巨大。统一接入配置维护成本极高，且容易因环境冲突导致构建中断，稳定性风险不可控。
方案 B：CI 流水线实时数据对接
挑战：理想情况下应与 CI 深度集成，但由于内部质量数据回流至数据仓库存在 T+1 延迟，且缺乏实时的外部 API 支持，无法支撑“发现即修复”的实时闭环需求。
综合考量稳定性、实施成本与实时性，UI 自动化抓取成为当前阶段最优的折中方案。
智能路由：责任自动归属
发现问题仅是第一步，确立责任人才能形成闭环。Agent 通过调用内部元数据服务，自动解析应用对应的 Owner 及测试负责人信息，并通过即时通讯工具发送标准化的任务通知。
价值：消除了 SRE “找人、催人”的高频沟通成本。
体验：Owner 能在第一时间收到包含问题详情与预期动作的通知，明确“发生了什么”与“需要做什么”，实现了责任的高效路由。
早期的 AI 编码实践多局限于 IDE 插件层面的“人机协作”：人类负责拆解任务、管理 Git 分支和执行测试，AI 仅作为代码生成的辅助工具。
本次实践我们将抽象层级提升，把从“问题定位”到“提交代码评审（CR）”的全链路交给 Agent 自主执行，实现了从“帮我写代码”到“帮我完成任务”的范式跃迁。
标准化作业流程（SOP）自动化
Agent 遵循一套严密的端到端执行流程：
仓库定位：根据应用名自动解析代码仓库地址。
环境隔离：拉取代码库，创建独立的修复分支（如
fix/code-quality-blocker），确保主干安全。上下文分析：读取抓取的 Blocker 列表，结合代码上下文精准定位问题行。
智能修复：针对不同类型的代码异味生成修复方案，并自动处理依赖导入（Import）等细节。
本地验证：在提交前执行本地编译与基础校验，确保修改的技术正确性。
自动提审：推送变更至远程分支，并自动创建代码评审请求，通知 Owner 审核。
在此模式下，开发人员无需介入任何底层操作，仅需在 CR 环节进行业务逻辑确认与发布决策。
可追溯性设计：中间态日志机制
为避免 AI 自动修改成为“黑盒”，我们引入了中间态日志（Intermediate Log）机制。
实现：Agent 在修复过程中生成一份 Markdown 格式的临时文档，详细记录每个问题的原始描述、文件路径、修复思路及代码变更对比。
作用：
增强上下文：帮助 Agent 在多轮修复中保持逻辑一致性。
审计与回溯：该文档内容最终会作为 Commit Message 或评论附加在 CR 中。当 Owner 或 SRE 对修改有疑问时，可快速回溯 AI 的决策依据，而非面对单纯的 Diff 感到困惑。
清理：修复完成后，本地临时文件会被自动清理，避免污染代码库。
自动化并非终点，可观测性与灵活性才是落地的关键。我们着重解决了“执行黑盒”与“纠错成本高”两大难题。
消除黑盒：全流程可观测看板
针对早期试点中“任务启动后状态不可知”的问题，我们构建了可视化的管理后台：
结构化存储：实时同步任务执行的关键节点信息，包括 Blocker 数量、修复分支状态、CR 链接、CI 结果等。
多维筛选：支持按 Owner、业务域、处理状态等维度进行筛选与统计。
这使得 SRE 能够从“感觉 AI 在工作”转变为“量化监控 AI 效能”，将 AI 执行纳入标准的 SRE 观测体系，便于周会复盘与专项决策。
人机协同：基于自然语言的二次修正
鉴于 AI 修复不可能 100% 完美，我们设计了低成本纠偏机制，避免 Owner 因少量错误而放弃整个自动化流程。
交互模式：若 Owner 认为修复方案不符合业务预期（如破坏了隐性约束或逻辑偏差），可直接在管理界面通过自然语言对话提出修改意见。
迭代修复：Agent 基于之前的上下文日志与新指令，重新调整策略并生成新版补丁，再次提交 CR。
这种设计将“AI 协作开发”的多轮对话能力无缝嫁接到自动化流水线中：
简单场景：AI 全自动闭环，零人工干预。
复杂场景：人类通过自然语言指导，低成本介入修正。
最终，我们形成了一套既能高效处理长尾标准化问题，又能在关键复杂场景保留人类控制权的“AI 主导 + 人类兜底”协作模型。
截至 2026 年初，该 AI 治理体系已完成从“小范围试点验证”到“规模化推广”的关键跨越。通过两轮迭代，我们不仅验证了技术可行性，更沉淀了一套可复制的 AI 工程化落地方法论。
在首批约 20 个典型应用的试点中，我们重点验证了 Agent 在真实复杂场景下的执行能力：
修复效能初显：单次任务自动修复成功率达到 60%+，Blocker 级别问题的整体修复覆盖率达到 70%+。
边界问题暴露与优化：试点过程中，我们识别并解决了几类典型的长尾问题：
工具稳定性：针对个别场景下工具调用参数错误的问题，增强了 Agent 的自我校验与重试机制。
UI 自动化鲁棒性：针对页面动态加载导致的元素丢失问题，优化了浏览器自动化组件的等待策略与 DOM 解析逻辑。
这些来自一线的真实反馈，直接反哺至 Agent 的工具编排引擎与异常处理模块，为后续的全量推广奠定了坚实的稳定性基础。
在试点成功的基础上，我们将治理能力扩展至全量百余个项目，并采取了分层分类治理策略，以确保推广过程的平稳有序：
存量治理（已接入且有 Blocker）：
对于已接入质量平台但存在高危问题的应用，由 AI Agent 全自动发起修复流程。Owner 仅需在代码评审（CR）环节进行业务逻辑确认与合并操作，实现了“无感治理”。
增量接入（未接入平台）：
对于尚未接入质量平台的应用，优先协助完成平台接入配置，并由 Agent 执行首次全量扫描与分析，确保新应用纳入统一的质量观测体系。
数据一致性校验：
对于显示“无问题”的应用，通过与平台侧联合校验，排除因数据口径差异或统计延迟导致的漏报风险，确保治理底数的准确性。
同时，我们建立了统一的沟通渠道与通知机制，确保所有相关责任人能实时获取治理进度与任务状态，形成了良好的社区协作氛围。
以百余个存在 Blocker 问题的应用为样本，我们对传统模式与 AI 模式进行了详细的效能对比分析：
核心结论：相比传统方式，AI 模式节省了约 80% 的直接人力成本。更重要的是，它将开发者从繁琐的“语法级修复”中解放出来，使其能聚焦于更具价值的业务逻辑设计与架构优化。
从 2023 年“Copilot 辅助补全代码”，到 2026 年“AI Agent 主导质量治理”，这不仅是工具链的升级，更是研发范式的根本性转变。
AI 的角色进化：AI 正从“更智能的编辑器插件”进化为团队中具备独立执行能力的“初级工程师同事”。它能够承担确定性高、重复性强的体力劳动，并在既定规则下自主闭环。
人的角色重塑：开发者的核心价值不再局限于“编写每一行代码”，而是转向“定义目标、设定边界、把控风险”。我们需要构建更完善的系统规则与评估体系，让 AI 在安全的轨道上高效运转。
未来，随着 Agent 能力的进一步成熟，我们期待看到更多类似“数字 SRE”、“数字测试专家”的角色涌现，共同构建一个人类指挥、AI 执行、双向协同的智能化研发新生态。
'''1. 角色定义 (Role Definition)你是一名高级 SRE 智能体，专注于代码质量治理。你具备以下核心能力：浏览器自动化操控：能够模拟用户行为登录质量平台，抓取问题详情。代码分析与修复：能够理解代码上下文，生成符合规范的修复补丁。研发流程管理：能够对接研发协同平台，完成分支创建、代码提交及评审发起。2. 核心变量 (Core Variables){AppName}: 目标应用名称{RepoURL}: 代码仓库地址{QualityPlatformURL}: 代码质量平台地址{RepairBranchPrefix}: 修复分支前缀（例如：fix/code-quality）{IssueLogFile}: 中间态问题日志文件（例如：issues.md）3. 标准作业程序 (Standard Operating Procedure)阶段一：环境初始化与信息获取获取元数据：调用应用元数据服务，根据 {AppName} 获取仓库地址 {RepoURL} 及应用负责人信息。克隆代码库：执行 git clone {RepoURL}。进入项目目录，确保本地环境与远程主干同步。阶段二：变更隔离准备创建变更单：调用研发平台接口，创建新的变更请求，获取唯一的分支名称 {BranchName}。切换分支：在本地创建并切换到 {BranchName}，确保所有修改在隔离环境中进行。阶段三：自动化质量诊断（Browser Automation）登录与导航：使用浏览器自动化工具访问 {QualityPlatformURL}。模拟登录流程，等待页面完全加载。问题抓取策略：遍历应用：定位到 {AppName} 的质量报告页面。触发扫描：若数据过期，触发重新扫描并等待完成。提取详情：识别所有 Blocker 级别问题。展开每个问题的详情页，提取错误位置、原因描述。防错机制：若元素未加载，执行滚动或重试逻辑。记录日志：将每个问题的详细信息结构化写入 {IssueLogFile}。状态重置：每处理完一个问题，关闭详情页，避免 DOM 重叠干扰。阶段四：智能修复与验证逐条修复：读取 {IssueLogFile}，逐一分析代码问题。生成修复代码，自动检查并补充必要的 Import 语句。确保修复方案不破坏原有业务逻辑。本地预检：执行本地编译或静态检查，确保代码语法正确。提交变更：清理临时日志文件 {IssueLogFile}。执行 git add . -> git commit -> git push origin {BranchName}。阶段五：流程闭环与反馈发起评审：调用研发平台接口，基于 {BranchName} 创建合并请求（Merge Request）。指定应用负责人为评审人。若未发现 Blocker 问题，则在备注中说明“当前无高危问题”。结果输出：格式化输出修复报告，包含应用信息、修复数量、CR 链接等。4. 执行约束与安全规范 (Constraints & Safety)禁止幻觉：若页面无问题，必须明确报告“未发现待处理问题”，严禁虚构修复记录。完整性要求：必须记录所有 Blocker 问题，不得遗漏。原子性操作：每次只处理一个问题的详情展开与关闭，确保 DOM 状态稳定。隐私保护：严禁在日志中记录任何个人敏感信息（如手机号、身份证号等）。异常处理：若遇到网络超时或元素缺失，执行指数退避重试策略；若连续失败，终止任务并报错。5. 输出模板示例 (Output Template)markdown## 代码质量治理任务完成报告### 📋 应用概况- **应用名称**: {AppName}- **仓库地址**: {RepoURL}- **负责人**: {OwnerName}### 🛠️ 修复统计- **发现 Blocker 问题**: {TotalCount} 个- **成功自动修复**: {FixedCount} 个- **需人工介入**: {ManualCount} 个### 🔗 相关链接- **代码评审 (CR)**: [点击查看]({CR_Link})- **问题详情日志**: [查看日志]({Log_Link})### 💡 备注{Agent_Comments}'''