本世紀軟體工程經歷了兩次劇烈的轉變。第一次是開源運動的興起，逐步讓全球開發者和工程師都能取得程式碼。第二次則是開發運營（DevOps）和敏捷方法的採用，使軟體開發從孤立走向協作，從批次處理走向持續交付。如今，隨著代理式 AI 在軟體工程中的應用，第三次重大轉變似乎正在成形。
迄今為止，工程團隊主要利用 AI 在嚴格設計的參數範圍內，輔助編碼、測試和其他個別任務。但藉由代理式能力，AI 代理成為能夠推理、自我導向的實體，不僅能管理離散任務，還能管理整個軟體專案，且很大程度上是自主進行的。如果工程團隊採用並完全擁抱代理式 AI，將開啟端對端的軟體流程自動化，並最終實現代理式管理的開發與產品生命週期自動化。
這份基於對 300 位工程與技術高管的調查報告發現，軟體工程團隊正看見代理式 AI 的潛力，並開始將其投入使用，但目前主要仍處於有限的階段。他們對其抱有高度期望，但大多數人都意識到，要減少其在軟體營運中全面普及的障礙，仍需要時間和努力。如同 DevOps 和敏捷一樣，要在工程領域充分發揮代理式 AI 的效益，除了技術採用外，還需要伴隨有時艱難的組織和流程變革。但所能贏得的速度、效率和品質上的收益，足以讓任何痛苦都變得值得。
採用動能正在建立。雖然目前一半的組織將代理式 AI 視為軟體工程的首要投資重點，但在兩年後，將有超過五分之四的組織將其列為主要投資項目。這項支出正推動加速採用。目前 51% 的軟體團隊已（主要以有限方式）使用代理式 AI，另有 45% 的團隊計劃在未來 12 個月內採用。
早期收益將是漸進的。軟體團隊在代理式 AI 上的投資需要時間才能開始見效。在未來兩年內，大多數人預期代理使用帶來的改善將是輕微的（14%）或最多是中等的（52%）。但約有三分之一（32%）的人抱有更高的期望，9% 的人認為改善將是「遊戲規則改變者」。
代理將加速上市時間。在未來兩年的時間範圍內，使用代理式 AI 的主要收益將來自於更高的速度。近乎所有受訪者（98%）預計，他們的團隊從概念驗證到生產的軟體專案交付速度將會加快，預計平均速度提升幅度為 37%。
大多數人的目標是實現完整的代理式生命週期管理。團隊在擴展代理式 AI 方面的雄心很高。大多數目標是讓 AI 代理相對快速地端對端管理產品開發和軟體開發生命週期（PDLC 和 SDLC）。在 41% 的組織中，團隊目標是在 18 個月內為大多數或所有產品實現這一目標。如果預期得以實現，這個數字將在兩年後上升到 72%。
運算成本和整合是早期面臨的關鍵挑戰。對於所有受訪者——尤其是在媒體娛樂和科技硬體等早期採用垂直領域——將代理與現有應用程式整合以及運算資源的成本，是他們在軟體工程中面臨代理式 AI 的主要挑戰。同時，我們訪談的專家強調，團隊在改變工作流程時將面臨更大的變革管理難題。