最近，DevOps运动的联合创始人Patrick Debois分享了他对AI平台与软件研发关系的深刻见解，让我们一起来探讨这个话题。
在AI的落地过程中，我们面临着两个主要难题：
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引入AI编码工具后的开发者角色转变：随着像GitHub Copilot这样的AI工具的普及，工程师的角色正在发生深刻变革。从单纯的代码生产者，转变为代码的管理者和审查者。这种转变带来了新的挑战：如何在保持对系统全局认知的同时，充分利用AI带来的效率提升？
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AI成为核心组件，不同产品的集成挑战：AI技术逐渐成为各类产品的核心组件，但如何有效地将其整合到不同产品中，成为一项复杂的任务。盲目将GenAI整合到所有产品中，而没有充分验证使用场景，往往会导致问题。因此，我们需要建立一个健全的工程方法论，将可观察性、可预测性和混沌工程等理念融入到AI辅助开发中。
让我们深入探讨这些难题，并探寻通过构建高效AI平台来破解这些挑战的方法。
1. 背景：AI工程师的崛起
1.1 “AI工程师”：一个模糊却重要的定义
就像15年前"DevOps"这个词出现时一样，"AI工程师"这个术语虽然定义模糊，却起到了凝聚行业共识的关键作用。这种模糊性不是缺点，反而给了这个新兴领域充分的发展空间，让从业者能
