自主式AI讓云現代化成為持續的優化過程，而非龐大且令人壓力倍增的全面改造，讓應用程序每天都能更快、更便宜、更安全地運行。

云的承諾在于敏捷性，但云遷移的現實往往更像是一個高風險的一次性項目。面對龐大復雜的遺留應用程序，尤其是基于Java或.NET框架的應用程序時，傳統的“直接遷移(lift-and-shift)”方法只是權宜之計，它轉移了復雜性，但并未解決問題。對于CIO而言，下一個戰略要務是從周期性、高成本的全面改造過渡到由自主自主式AI驅動的持續現代化，這一轉變將遷移從一項有限且充滿風險的項目轉變為一個始終在線的優化引擎，該引擎持續優化你的應用程序組合，直接解決復雜性問題并加速產品上市速度。

自主引擎：用于系統重構的自主式AI

自主式AI系統與傳統腳本有著根本的不同，它們以目標為導向，具備規劃、行動和學習的能力。當應用于應用程序現代化時，它們可以直接在遺留代碼庫上操作，為云原生未來做好準備。

智能代碼重構

現代化過程中最大的瓶頸在于重構，即在不改變代碼外部行為的前提下，重新組織現有代碼以提高可維護性、效率和云就緒性。麥肯錫估計，生成式AI可將重構時間縮短20%至30%，并將遷移成本降低高達40%。自主式AI工具利用大語言模型(LLM)來吸收整個代碼庫，分析跨文件依賴關系，并提出甚至執行復雜的重構操作，例如將單體應用拆分為微服務。對于運行在遺留Java或.NET框架上的應用程序，這些智能體可以系統地：

? 識別并標記“代碼異味”(如重復邏輯、深度嵌套代碼)。

? 自動將老化的API轉換為云原生或無服務器模式。

? 起草并應用遷移代碼片段，將核心功能遷移到托管云服務上。

應用程序依賴關系的自動化映射

在進行任何重構之前，你需要一份完整且準確的應用程序依賴關系圖，而在大型企業中，手動維護這一圖表幾乎是不可能的。自主式AI通過自主發現在此方面表現出色。智能體分析運行時遙測數據、網絡流量和靜態代碼，以創建應用程序組合的實時、高保真地圖。正如波士頓咨詢公司(BCG)所強調的，將AI應用于核心平臺流程有助于減少人為錯誤，并可將業務流程加速30%至50%。在此背景下，智能體持續識別潛在的服務邊界，優化數據流，并為每個組件推薦最合理的容器化或無服務器目標。

整合人機協作(HITL)框架治理

向智能體驅動的現代化模式過渡并非旨在消除人的角色，而是將其從手動、重復性的勞動提升到戰略治理層面。持續現代化的成功取決于強大的人機協作(HITL)框架，該框架規定，雖然智能體自主識別優化機會(例如，某個組件成本高昂)并制定重構計劃，但部署過程始終受到嚴格的人工監督。開發人員的角色轉變為定義規則、通過自動化測試驗證智能體提出的更改，并最終逐步批準生產部署，這種治理方式確保了自我優化環境保持韌性，并遵循性能和合規性方面的關鍵業務目標。

轉變現代化成本模型

智能體方法從根本上改變了管理IT資產的經濟框架。傳統的“直接遷移”和周期性全面改造被視為大規模、高風險的項目資本支出(CapEx)。通過轉向自主、持續的現代化引擎，財務模型轉變為可預測的、類似公用事業的運營支出(OpEx)，這意味著成本與交付的價值和消費效率直接掛鉤，因為智能體會持續優化組合以降低成本。這使得IT能夠將現代化視為一個始終在線的優化功能，將云資產的管理變為可持續、可預測的常規項目，而非持續的預算沖擊。

轉變開發范式：從編碼者到協調者

自主式AI對組織的影響與技術影響同樣重要，通過將識別技術債務、跟蹤依賴關系以及執行常規重構或補丁等日常工作交給智能體處理，工程師不再僅僅是編碼者和維護者，人的角色演變為AI協調者或系統架構師。開發人員負責定義高級目標、審查智能體生成的計劃和代碼以確保架構完整性，并將時間集中在創新、復雜功能開發和設計治理框架本身上，這種戰略轉變不僅減少了開發人員的倦怠并提高了整體生產力，還是吸引和留住頂級工程人才的關鍵，使IT成為戰略設計中心，而不僅僅是維護車間。

試點任務：從小規模開始，快速擴展

對于面臨壓力、需負責任地展示AI價值的CIO而言，采用智能體現代化必須從一個有針對性、低風險的試點項目開始。目標是選擇一個高價值應用程序，理想情況下是一個非關鍵輔助應用程序或面向內部的微服務，該應用程序具有可量化的技術債務以及明確的性能或成本指標，該試點的目標是證明智能體能夠自主執行完整的現代化循環：發現>重構>自動化測試>人工批準>增量部署。一旦在這個受控環境中驗證了關鍵成功指標(如補丁時間縮短40%或成本效率提高15%)，企業就獲得了所需的信心和藍圖，可以將智能體框架橫向擴展到應用程序組合的其他部分，從而最小化企業風險。

戰略任務：自我優化的韌性

通過采用自主智能體，運營模式從被動修復轉變為具有韌性的自我優化環境。Gartner預測，自主式AI智能體將成為企業技術領域最快的變革之一，重點強調其跨應用程序遷移和現代化生命周期編排整個工作流程的能力，這些智能體不僅僅是工具，它們是持續改進的循環，能夠主動：

? 識別產生高云成本的組件。

? 制定優化重構計劃(例如，遷移到托管無服務器隊列)。

? 執行重構、運行自動化測試并逐步部署更改，所有操作均在嚴格的人工監督下進行。

CIO的任務是定義戰略目標——成本、性能、韌性——并部署智能體，同時配備必要的治理和人機協作控制，以允許它們采取行動，這種主動的、智能體驅動的模式是實現真正持續現代化的唯一途徑，確保你的云資產保持敏捷，而非成為持續的負擔。