AI trong di chuyển mã tự động
Các công cụ AI có thể dịch mã giữa các ngôn ngữ, nâng cấp các khung cũ và hiện đại hóa các hệ thống cũ nhanh hơn nhiều so với việc viết lại thủ công.
Tổng quan
This tackles one of software's most expensive and error-prone chores.
Lặn sâu
Việc di chuyển mã, cho dù chuyển từ Python 2 sang 3, Java 8 sang 17, COBOL sang Java hay AngularJS sang React, theo truyền thống đều có nghĩa là phải chỉnh sửa thủ công tẻ nhạt và đầy rủi ro trên hàng nghìn tệp. Các mô hình ngôn ngữ lớn thay đổi tính kinh tế bằng cách hiểu ngữ nghĩa mã chứ không chỉ cú pháp, do đó, chúng có thể viết lại các hàm trong khi vẫn duy trì hành vi, cập nhật các API không dùng nữa và giải thích các thay đổi của chúng. Google đã báo cáo việc sử dụng LLM nội bộ để tăng tốc quá trình di chuyển trên quy mô lớn, trong đó các kỹ sư đang xem xét những khác biệt do AI tạo ra. Các công cụ như GitHub Copilot, Amazon Q Developer và các đại lý chuyên biệt hiện xử lý các nâng cấp khung và các vấn đề phụ thuộc. Mô hình thực tế là con người trong vòng lặp: AI đề xuất các thay đổi trên quy mô lớn, các thử nghiệm tự động xác minh hành vi và các kỹ sư phê duyệt, nén đáng kể các mốc thời gian.
Hiểu biết kỹ thuật
Công cụ di chuyển hiệu quả hiếm khi chỉ dựa vào mô hình. Nó ghép nối LLM với phân tích tĩnh và phân tích tĩnh cây cú pháp trừu tượng (AST) để xác định chính xác những gì phải thay đổi, sau đó yêu cầu mô hình chuyển đổi các đoạn mã có phạm vi với bối cảnh xung quanh. Các chỉnh sửa đã tạo được xác thực bằng cách biên dịch mã và chạy các bộ thử nghiệm hiện có; những thất bại được phản hồi lại cho một lần vượt qua khác. Vòng lặp truy xuất và xác minh này tạo cơ sở cho mô hình, hạn chế các API ảo giác và giữ cho các thay đổi duy trì hành vi thay vì chỉ trông có vẻ hợp lý.
Tác động chiến lược
Xây dựng lựa chọn
Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
Nhóm và quy trình làm việc
Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
Rủi ro và an toàn
Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.
Tương lai của AI trong việc di chuyển mã tự động
Quá trình di chuyển đang trở thành trường hợp sử dụng hàng đầu cho các tác nhân mã hóa tự động lên kế hoạch nâng cấp nhiều bước, chỉnh sửa nhiều tệp, chạy thử nghiệm và lặp lại cho đến khi hoàn tất. Mong đợi sự tích hợp sâu hơn với các quy trình CI, xử lý tốt hơn các cơ sở mã kế thừa khổng lồ như COBOL đã tồn tại hàng thập kỷ trong các ngân hàng và chính phủ, đồng thời tăng độ tin cậy khi quá trình xác minh được cải thiện. Nút thắt sẽ chuyển từ việc viết các thay đổi sang xem xét chúng, do đó, những khác biệt có thể giải thích được và phạm vi kiểm tra rộng rãi sẽ trở thành những yếu tố thực sự hỗ trợ quá trình hiện đại hóa quy mô lớn, an toàn.
Triển khai trong thế giới thực
Nâng cấp cơ sở mã Java lớn từ phiên bản 8 lên 17 bằng cách tự động cập nhật cú pháp và API không dùng nữa
Dịch các hệ thống ngân hàng COBOL cũ sang Java hoặc Python hiện đại để có thể bảo trì
Di chuyển ứng dụng giao diện người dùng từ AngularJS sang React bằng cách viết lại thành phần do AI tạo
Xử lý các phần phụ thuộc và sửa các thay đổi gây lỗi trên hàng trăm tệp trong một lượt xem xét duy nhất
Rủi ro & lan can
Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.
Lộ trình thực hiện
Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Automated Code Migration quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
Đánh giá mã AI
Câu hỏi thường gặp
What is AI in Automated Code Migration?
Các công cụ AI có thể dịch mã giữa các ngôn ngữ, nâng cấp các khung cũ và hiện đại hóa các hệ thống cũ nhanh hơn nhiều so với việc viết lại thủ công. Điều này giải quyết một trong những công việc tốn kém và dễ xảy ra lỗi nhất của phần mềm.
Tại sao việc di chuyển mã được AI hỗ trợ lại có giá trị?
Việc di chuyển hàng nghìn tệp bằng tay rất tẻ nhạt và rủi ro; LLM có thể đề xuất viết lại quy mô lớn, bảo toàn hành vi một cách nhanh chóng.
Quy trình làm việc an toàn điển hình để di chuyển mã AI là gì?
Mô hình thực tế có AI tạo ra các thay đổi trên quy mô lớn, kiểm tra hành vi kiểm tra tự động và con người xem xét và phê duyệt.
Làm cách nào để các công cụ di chuyển giảm bớt các API bị ảo giác hoặc sai?
Các chỉnh sửa đã tạo được xác minh thông qua bộ biên dịch và thử nghiệm, với các lỗi được phản hồi cho lần thử khác, làm nền tảng cho đầu ra của mô hình.
Tại sao nên ghép nối LLM với phân tích cú pháp AST và phân tích tĩnh?
AST và phân tích tĩnh xác định chính xác các cấu trúc cần thay đổi, do đó, mô hình sẽ chuyển đổi các đoạn mã tập trung với ngữ cảnh phù hợp thay vì đoán mò.
Mục tiêu nào sau đây là mục tiêu di cư trong thế giới thực cổ điển?
COBOL kế thừa trong các ngân hàng và chính phủ là một thách thức di chuyển nổi tiếng, có giá trị cao mà công cụ AI nhằm mục đích giúp hiện đại hóa.