Cloudflare, şirketin akıllı ajanların ekiplerin kodu inceleme, yayımlama ve bakımını yapma kapasitesini aşan bir hızla kod yazabildiği gerçeğiyle başa çıkmayı önerdiği bir çerçeve olan Ajan Geliştirme Yaşam Döngüsünü (Agent Development Lifecycle veya ADLC) duyurdu. Cloudflare, geleneksel yazılım geliştirme yaşam döngüsü modeline dayanmanın, ajanlar tarafından üretilen kodun hacmi ve üretim hızıyla başa çıkmak için artık yeterli olmadığını düşünüyor.
SDLC olarak bilinen yaygın yazılım geliştirme yaşam döngüsü genellikle planlama, tasarım, uygulama, test, yayımlama, bakım ve kullanımdan kaldırma aşamalarından oluşur. Cloudflare'a göre geçmişte uygulama en yavaş ve en maliyetli aşamaydı; ancak yapay zekânın ilerlemesiyle en hızlı ve en düşük maliyetli aşama hâline geldi. Bu durum, kod incelemeden çekme isteklerinin yönetimine, üretim ortamlarında sistemlerin çalıştırılmasından gelen hataların ele alınmasına kadar diğer aşamalar üzerindeki baskıyı artırdı.
Kod üretiminden tüm yaşam döngüsünü yönetmeye
Cloudflare, birçok şirketin ajanları şu anda yalnızca uygulama aşamasında kullandığını, insanların ise sonuçları doğrulama, birleştirme, yayımlama, izleme ve gelen hataları sınıflandırma sorumluluğunu taşımaya devam ettiğini söylüyor. Şirket, modellerin gelişmesine, daha uzun süre çalışabilmesine ve daha büyük görevleri yerine getirebilmesine rağmen bu modelin ajanları yazılım geliştirme yaşam döngüsünün önemli bölümlerinden uzak tuttuğunu düşünüyor.
Cloudflare, ajanları müşterileri olarak ele alıyor; ajanlar alan adları satın alabilir, geçici hesaplar oluşturabilir ve Cloudflare API'sinin tamamını kullanabilir. Bu doğrultuda şirket, ajanların sürecin yalnızca başlangıcıyla yetinmeyip müşteriler adına geliştirme yaşam döngüsünün tamamındaki aşamaları yönetmesini sağlayacak API'lere ve araçlara ihtiyaç duyduğunu söylüyor.
Cloudflare'ın açıkladığı araçlar
- @cloudflare/ci: Milyonlarca depo üzerinden sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtımı çalıştırmaya yönelik yeni bir yöntem. Cloudflare Workflows'a dayanarak sorunları kendi kendine düzeltme ve daha karmaşık görevleri yerine getirmeleri için ajanları çağırma olanağı sunuyor.
- Yerel geliştirmede OpenTelemetry izleme: Wrangler ve Cloudflare'ın Vite eklentisi kapsamında, üretim ortamında bulunan izlenebilirlik düzeyinin aynısını yerel geliştirme sırasında ajanlara sunuyor.
- Cloudflare Agents ve Agent Traces: Ajanların çalışmasından kaynaklanan OpenTelemetry izleri etrafında şekillenen, ajanları izlemek, bakımını yapmak ve iyileştirmek için yeni bir alan.
- Yapay zekâ kullanarak mühendislik standartlarını uygulama: Cloudflare'ın depoları, ürün spesifikasyonları ve sistemleri genelinde en iyi uygulamaları hayata geçirme deneyimine ilişkin bir sunum.
- Astro projesi için yazılım fabrikası: Büyük ve büyüyen bir açık kaynak projede GitHub sorunlarını otomatik olarak sınıflandıran, yeniden üreten, doğrulayan ve düzelten sistemler oluşturma deneyimine ilişkin bir sunum.
SDLC'den ADLC'ye
Cloudflare, ADLC terimini yalnızca geleneksel yazılım ekiplerine değil, «yazılım fabrikalarına» yönelik bir model olarak ortaya koyuyor. Şirketin tartıştığı yaklaşıma göre yazılım fabrikası; üretimdeki bir hata, müşteriden gelen bir bildirim veya yeni bir özellik fikri gibi girdileri alabilen, ardından yazılımı daha bağımsız bir şekilde oluşturma, iyileştirme, yayımlama ve yönetme görevlerini üstlenebilen, ajanlar tarafından yönetilen bir sistemdir.
Bu, insanların rolünün ortadan kalkacağı anlamına gelmiyor; Cloudflare, birçok projenin hâlâ insan müdahalesi gerektiren adımlarla sınırlı olduğunu belirtiyor. Bunlar arasında ajanları yönlendirmek, onlara talimat vermek, yürütmelerini takip etmek ve kod inceleme geri bildirimlerini uygulamak yer alıyor. Şirketin ortaya koyduğu hedef, insanların zamanını ilham, zevk ve muhakeme gerektiren tasarım, müşterilerle konuşma ve daha büyük fikirler geliştirme gibi işlere yönlendirmek.