现在很多公司没牛哄哄的“可靠性工程师”，普通程序员得自己管代码上线。她说：“DevOps没死，但平台工程要上位了！”啥是平台工程？就是给程序员搭个台子，让他们更方便地管生产系统，AI也得在这儿帮忙，把开发和运营的活儿串起来。
DevOps是啥？为啥AI得掺和？
DevOps这词儿听着高大上，其实就是把写代码（开发）和跑代码（运营）捏一块儿的文化运动，曾经火得不行，现在有点过气了。它管的事儿包括：把代码从你电脑里弄到服务器上跑起来，中间得经过代码审查、测试、持续集成（CI/CD）啥的。
到现在，这些跟“生产环境”打交道的活儿，AI还没咋帮上忙，简直是块没开垦的宝地！
现在得把目光聚焦到“生产环境”上：AI跟生产环境结合，那才是真金白银的潜力！
啥意思呢？就是AI得帮着让代码测试更快、让程序员更清楚自己代码的归属，还得保证基本的编码规范不能扔半路上。
未来咋整？AIOps！
AI的真本事不是光写代码，而是搞“AIOps”——用AI帮着调试、查问题、测系统、修基础设施。这块儿现在还不成熟，但潜力巨大！真正的回报不是写代码更快，而是让整个软件生命周期更顺溜。
AI生成代码是快，但也有坑！
最近研究说，AI写的代码容易“膨胀”，就是代码量多得吓人，还可能藏着安全漏洞，调试起来也费劲。
AI写代码简单，但真正的大活儿是上线后咋维护，让其他程序员也能看懂！要是代码一堆，谁也不知道咋来的，维护起来不就跟找针在大海里似的？
更麻烦的是，AI写的代码有时候跟“黑箱”似的，程序员都不咋了解自己写的代码，出问题咋办？尤其是查bug、找漏洞这种事，本来就头疼，现在代码来源不明，查起来更费劲！
只能再让 AI查AI编写代码的Bug，你把Bug现象告诉它，上下文数据背景，因为代码运行主要加载了数据，数据经过逻辑计算后的结果并不是人类想要的，守住这个口，知有守无，不断让AI追查，提供上下文导航信息，让AI参与DevOps过程中，实现AIOps！这时候，好的智能体在Devops中作用更大。