微软公司表示，人工智能（AI）在软件开发中的作用已不再局限于编写代码，公司正试图从根本上重塑工程团队构建软件的方式。微软 Copilot、Agent 与平台业务执行副总裁查尔斯·拉曼纳（Charles Lamanna）详细阐述了微软如何将 AI 深度融入开发工作流，同时保持对客户成功指标的关注。

拉曼纳强调，其团队今年最大的里程碑并非推出某项旗舰产品或功能，而是通过智能体编码（agentic coding）等新兴 AI 技术，彻底改变软件的构建方式。他指出，这种全新的工作模式不会仅局限于代码编写或特定部门，从根本上围绕 AI 重构开发流程的团队，其表现将远超那些仅是将 AI 简单套用到已有流程中的团队。

在这种模式下，软件工程师不再需要逐行手写代码，而是可以通过指导 AI 智能体系统来完成开发工作。工程师的精力得以解放，从而能够专注于战略布局、架构设计以及质量控制等更关键的决策环节。产品的开发不再受制于编码能力，整个流程的瓶颈已转移至能否做出正确的决策以打造出合规的产品。

拉曼纳表示，尽管 AI 赋予了工程师富余的时间来开发更多功能，但他正在引导团队保持原有功能开发数量不变，转而利用节省下来的时间重点攻坚软件的可靠性、性能与安全性。这一举措带来了显著的效果，例如 Power Automate 相关的服务工单数量同比实现了双位数的下降。他强调，无论是否引入 AI，客户成功指标与关键绩效指标（KPI）都应保持一致。根据相关内部工程团队的数据显示，在采用智能体编码后，团队的故障事件减少了约 20%，支持案例减少了约 25%，关键升级事项减少了约 30%，同时无障碍化工作的推进速度也获得了显著提升。

这位高管总结道，工程团队不应为了使用 AI 而强行将其嵌入既有流程，而是需要围绕这项技术重塑工作习惯。成功转型的团队应当发挥示范效应，鼓励更多部门积极拥抱 AI。基于这一方法，微软自身已成功将产品从概念阶段推向大众市场的周期缩短至数月，这在几年前是难以想象的。

不过，拉曼纳也坦承微软目前并未解决所有难题。随着 AI 的引入，如何在庞大的开发体系中更高效地应对安全漏洞等挑战，仍是需要持续探索的课题。