11 月 1 日，在 gotc 2025 全球开源技术峰会上，gitee 技术总监罗雅新首次系统性地展示了 gitee 在 devsecops 与 ai 融合实践中的完整演进路径。不同于泛泛而谈的技术展望，他聚焦于过去一年真实落地的探索过程，将从需求输入、代码合并到缺陷闭环的全流程如何被 ai 重构，一一拆解呈现。
这场分享没有堆砌概念，而是强调“AI 真正做事”的逻辑：不是简单把大模型嵌入开发工具，而是在研发流程的关键节点上，让 AI 做出精准决策，把原本依赖人工“盯进度、查问题”的环节，转变为由机器自动“跑流程、发预警”。
Gitee 构建了一个覆盖软件研发全生命周期的一体化平台，贯穿需求管理、项目规划、编码开发、代码评审、构建发布、安全测试和文档沉淀等阶段，并通过统一的 IDE 与网页端体验实现协同无缝衔接。AI 并非附加功能，而是深度融入每个环节——无论是需求智能分析、任务自动拆解、技术文档生成，还是 CI/CD 流水线优化、安全漏洞识别修复、知识库动态更新，均有对应的智能化能力支撑。
在底层架构上，平台支持多模型调度，兼容 DeepSeek、Qwen、Hunyuan、Kimi 等主流大模型，同时提供私有化部署、模型微调、算力资源管理和高效推理引擎。企业可根据自身对数据安全、异构计算资源及定制化需求，搭建符合业务语境与合规要求的专属 AI 基础设施。
在此基础上，Gitee 将内置 AI 功能划分为三类形态：工具型、助手型 和 AI 队友型。
- 工具型聚焦即用即走的高频场景，如 PR 标题与描述自动生成、Release Note 智能撰写；
- 助手型面向需要多轮交互的任务，例如需求细化、复杂任务拆解、依赖关系梳理、团队成员负载评估；
- AI 队友则承担更独立职责，能够全自动执行代码审查、安全扫描、项目运营监控等任务，逐步成为研发流程中的“数字成员”。
这些能力被系统性地映射至 DevOps 全流程中：在需求阶段实现内容补全与可行性判断；计划阶段进行风险预判与任务提炼；开发阶段辅助方案设计与缺陷定位；代码评审时自动检测问题并给出解释说明；构建发布过程中自动生成变更记录；安全测试中发现隐患并提出修复建议；文档环节完成摘要提取与结构化归档。
演讲还深入展示了 AI 在不同角色工作场景中的实际应用价值：
- 技术架构师 可借助代码解析、技术栈画像和流水线性能分析工具，持续优化系统架构；
- 产品经理与项目经理 能利用周报自动生成、任务优先级推荐、团队负载可视化等功能，降低事务性管理负担；
- 测试经理 可通过缺陷趋势分析、根因解读和测试任务协同机制，提升测试闭环效率；
- 知识库管理员 则依托多模态内容理解、智能摘要与语义检索能力，打造可进化的组织知识资产。
在开发工具侧，VSCode 插件已实现多模型切换、深度思考链展示以及多种上下文挂载（如终端错误日志、文件目录结构、Git 提交历史），并在授权前提下支持自动修改代码、执行命令操作。网页端助手则提供需求完善建议、代码解读、评审意见生成、项目数据驱动的知识问答和周报汇总服务。企业还可部署 MCP Server，使 IDE 内的 AI 能力直接联动仓库系统，完成 PR 创建、分支合并、Issue 更新等自动化操作。
尤为值得关注的是 AI Agent 的设计理念——强调“主动参与”与“自主行动”。Agent 不仅能根据上下文智能推荐待办事项，还能主动发起 PR 审查、识别项目风险、追踪进展、评审补丁、拆分子任务、预估工时、整理 Wiki 内容。通过 Agent 协同机制与工作流编排引擎，AI 以“虚拟个体”的身份真正加入研发协作网络。未来还将扩展出代码域、文档域、知识域、数据域等专业 Agent，并集成任务规划、调度策略与上下文记忆管理能力，助力企业构建私有化的智能研发中枢。
整套体系传递出一个清晰信号：Gitee 正在推动 DevSecOps 与 AI Agent 的深度融合，打造一个贯穿研发全流程、支持私有化部署、具备企业级治理能力的智能化平台。它不仅提供基础工具升级，更关注真实角色的工作痛点，在自动化深度与人机协作模式上实现了进一步突破。在这个新范式中，AI 不再是旁观者或插件，而是作为“数字队友”，承担日常执行任务，释放人力专注于更高价值的设计与创新，真正实现研发效能的跃迁。
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