一场静悄悄的革命：AI 正从“写代码”走向“管代码”
在开发者还在热议 Copilot 能不能写出更优雅的函数时，另一场更深层的变革正在后台悄然发生——AI 开始接管代码提交之后的一切。
近日，AI 驱动的软件交付平台 Harness 宣布完成 2.4亿美元 E 轮融资，由高盛投资部领投，其中高盛替代投资部门出资2亿美元。此外，IVP、Menlo Ventures 和 Unusual Ventures 参与了400万美元的股票回购计划。此轮融资后，Harness 的估值正式迈入 55亿美元 大关。
但这笔钱不是用来“修修补补”的，而是要彻底重构软件开发的下半程——也就是从代码提交到上线运行之间的复杂流程。
为什么“写完代码”才是挑战的开始？
大多数开发者都经历过这样的场景：功能写完了，测试却卡住了；测试通过了，部署又出问题；好不容易上线，监控报警满天飞……这些“写完代码之后”的环节，往往消耗了团队70%以上的时间和资源。
Harness 认为，AI 的真正潜力不在于帮你写代码，而在于让整个交付过程变得智能、自动且可靠。其联合创始人兼 CEO Jyoti Bansal 明确指出：
“AI 在软件工程中的下一个前沿，是把智能应用到测试、验证、部署、治理——所有代码提交之后发生的事。”
为此，Harness 构建了一套名为 Harness AI 的三层架构体系，试图将混乱的手动流程变成一个会学习、能决策的“自动驾驶系统”。
Harness AI 的三大支柱
1. 专用 AI 代理：你的数字工程助手
Harness 不依赖通用大模型，而是训练了一系列专注于软件交付各环节的 专用 AI 代理。它们分别负责：
– 自动化测试生成与优化
– 部署策略建议与风险评估
– 安全漏洞识别与合规检查
– 运维事件响应与根因分析
这些代理能在无需人工干预的情况下，完成原本需要工程师反复调试的任务。
2. 软件交付知识图谱：让 AI 真懂你的系统
光有代理还不够，AI 必须理解企业的具体上下文。Harness 构建了一个动态更新的 软件交付知识图谱，实时连接：
– 代码变更历史
– 微服务依赖关系
– 测试覆盖率
– 部署环境状态
– 成本分布与安全策略
这让 AI 的每一次决策都有据可依，避免“瞎指挥”。
3. 企业级编排引擎：把洞察转化为行动
最终，所有 AI 的判断都要落地为实际操作。Harness 的 编排引擎 将 AI 输出转化为可执行的自动化流水线，确保每一步变更都安全、可追溯、可预测。
换句话说，它不只是告诉你“哪里有问题”，还会说：“我已经修复，并验证通过，是否立即部署？”
市场已用真金白银投票
高盛替代投资部合伙人 Beat Cabiallavetta 表示：
“Harness 的统一平台融合了 AI、上下文感知、治理与安全，正成为越来越多顶尖工程团队的首选。他们正在塑造软件交付的未来。”
而数据也印证了这一趋势：
– 过去一年，Harness 平台推动了 1.28亿次部署 和 8100万次构建
– 保护了超过 1.2万亿次 API 调用
– 帮助客户优化了高达 19亿美元的云支出
更令人瞩目的是增长势头：公司预计在 2025 年实现年经常性收入（ARR）超 2.5 亿美元，且连续多年保持 超过 50% 的年增长率。
结语：软件交付的“自动驾驶时代”来了
如果说过去十年是“DevOps”的黄金时代，那么接下来的五年，很可能是 “AI-Driven Delivery” 的主场。
Harness 正试图证明：未来的软件工程，不再是由人驱动流程，而是由 AI 驱动人与系统的协同。当代码提交的一瞬间，AI 已经开始规划它的测试路径、部署策略和风险预案——这或许才是 AI 真正改变软件业的方式。
而现在，它已经拿到了通往未来的船票。