自主式AI让云现代化成为持续的优化过程，而非庞大且令人压力倍增的全面改造，让应用程序每天都能更快、更便宜、更安全地运行。云的承诺在于敏捷性，但云迁移的现实往往更像是一个高风险的一次性项目。面对庞大复杂的遗留应用程序，尤其是基于Java或.NET框架的应用程序时，传统的“直接迁移(lift-and-shift)”方法只是权宜之计，它转移了复杂性，但并未解决问题。对于CIO而言，下一个战略要务是从周期性、高成本的全面改造过渡到由自主自主式AI驱动的持续现代化，这一转变将迁移从一项有限且充满风险的项目转变为一个始终在线的优化引擎，该引擎持续优化你的应用程序组合，直接解决复杂性问题并加速产品上市速度。
自主引擎：用于系统重构的自主式AI
自主式AI系统与传统脚本有着根本的不同，它们以目标为导向，具备规划、行动和学习的能力。当应用于应用程序现代化时，它们可以直接在遗留代码库上操作，为云原生未来做好准备。
智能代码重构
现代化过程中最大的瓶颈在于重构，即在不改变代码外部行为的前提下，重新组织现有代码以提高可维护性、效率和云就绪性。麦肯锡估计，生成式AI可将重构时间缩短20%至30%，并将迁移成本降低高达40%。自主式AI工具利用大语言模型(LLM)来吸收整个代码库，分析跨文件依赖关系，并提出甚至执行复杂的重构操作，例如将单体应用拆分为微服务。对于运行在遗留Java或.NET框架上的应用程序，这些智能体可以系统地：
• 识别并标记“代码异味”(如重复逻辑、深度嵌套代码)。
• 自动将老化的API转换为云原生或无服务器模式。
• 起草并应用迁移代码片段，将核心功能迁移到托管云服务上。
应用程序依赖关系的自动化映射
在进行任何重构之前，你需要一份完整且准确的应用程序依赖关系图，而在大型企业中，手动维护这一图表几乎是不可能的。自主式AI通过自主发现在此方面表现出色。智能体分析运行时遥测数据、网络流量和静态代码，以创建应用程序组合的实时、高保真地图。正如波士顿咨询公司(BCG)所强调的，将AI应用于核心平台流程有助于减少人为错误，并可将业务流程加速30%至50%。在此背景下，智能体持续识别潜在的服务边界，优化数据流，并为每个组件推荐最合理的容器化或无服务器目标。
整合人机协作(HITL)框架治理
向智能体驱动的现代化模式过渡并非旨在消除人的角色，而是将其从手动、重复性的劳动提升到战略治理层面。持续现代化的成功取决于强大的人机协作(HITL)框架，该框架规定，虽然智能体自主识别优化机会(例如，某个组件成本高昂)并制定重构计划，但部署过程始终受到严格的人工监督。开发人员的角色转变为定义规则、通过自动化测试验证智能体提出的更改，并最终逐步批准生产部署，这种治理方式确保了自我优化环境保持韧性，并遵循性能和合规性方面的关键业务目标。
转变现代化成本模型
智能体方法从根本上改变了管理IT资产的经济框架。传统的“直接迁移”和周期性全面改造被视为大规模、高风险的项目资本支出(CapEx)。通过转向自主、持续的现代化引擎，财务模型转变为可预测的、类似公用事业的运营支出(OpEx)，这意味着成本与交付的价值和消费效率直接挂钩，因为智能体会持续优化组合以降低成本。这使得IT能够将现代化视为一个始终在线的优化功能，将云资产的管理变为可持续、可预测的常规项目，而非持续的预算冲击。
转变开发范式：从编码者到协调者
自主式AI对组织的影响与技术影响同样重要，通过将识别技术债务、跟踪依赖关系以及执行常规重构或补丁等日常工作交给智能体处理，工程师不再仅仅是编码者和维护者，人的角色演变为AI协调者或系统架构师。开发人员负责定义高级目标、审查智能体生成的计划和代码以确保架构完整性，并将时间集中在创新、复杂功能开发和设计治理框架本身上，这种战略转变不仅减少了开发人员的倦怠并提高了整体生产力，还是吸引和留住顶级工程人才的关键，使IT成为战略设计中心，而不仅仅是维护车间。
试点任务：从小规模开始，快速扩展
对于面临压力、需负责任地展示AI价值的CIO而言，采用智能体现代化必须从一个有针对性、低风险的试点项目开始。目标是选择一个高价值应用程序，理想情况下是一个非关键辅助应用程序或面向内部的微服务，该应用程序具有可量化的技术债务以及明确的性能或成本指标，该试点的目标是证明智能体能够自主执行完整的现代化循环：发现>重构>自动化测试>人工批准>增量部署。一旦在这个受控环境中验证了关键成功指标(如补丁时间缩短40%或成本效率提高15%)，企业就获得了所需的信心和蓝图，可以将智能体框架横向扩展到应用程序组合的其他部分，从而最小化企业风险。
战略任务：自我优化的韧性
通过采用自主智能体，运营模式从被动修复转变为具有韧性的自我优化环境。Gartner预测，自主式AI智能体将成为企业技术领域最快的变革之一，重点强调其跨应用程序迁移和现代化生命周期编排整个工作流程的能力，这些智能体不仅仅是工具，它们是持续改进的循环，能够主动：
• 识别产生高云成本的组件。
• 制定优化重构计划(例如，迁移到托管无服务器队列)。
• 执行重构、运行自动化测试并逐步部署更改，所有操作均在严格的人工监督下进行。
CIO的任务是定义战略目标——成本、性能、韧性——并部署智能体，同时配备必要的治理和人机协作控制，以允许它们采取行动，这种主动的、智能体驱动的模式是实现真正持续现代化的唯一途径，确保你的云资产保持敏捷，而非成为持续的负担。