将人工智能（AI）集成到代码审查工作流程中，可使工程领导人检测出那些在大规模情况下人类通常难以发现的系统性风险。 对于管理分布式系统的工程领导人来说，部署速度和运行稳定性之间的权衡往往决定着他们平台的成败。Datadog是一家负责全球复杂基础设施可观测性的公司，在维持这种平衡方面面临着巨大压力。
当客户的系统出现故障时，他们会依靠Datadog的平台来诊断根本原因，这意味着必须在软件投入生产环境之前就确保其可靠性。 扩大这种可靠性是一项运营挑战。代码审查历来是主要的把关环节，这是一个高风险阶段，资深工程师会在此努力找出错误。然而，随着团队的扩大，依靠人工审查人员来全面深入了解整个代码库的上下文变得难以为继。
为解决这一难题，Datadog的人工智能开发体验（AI DevX）团队集成了OpenAI的Codex，旨在自动检测人工审查人员经常遗漏的风险。 为何静态分析难以胜任 企业市场长期以来一直使用自动化工具辅助代码审查，但这些工具的效果历来有限。 早期的人工智能代码审查工具往往表现得像“高级语法检查器”，只能识别表面的语法问题，却无法把握更广泛的系统架构。
由于这些工具缺乏理解上下文的能力，Datadog的工程师常常将它们的建议视为干扰。 核心问题不在于孤立地检测错误，而在于理解特定变更如何在相互关联的系统中引发连锁反应。Datadog需要的解决方案要能够对代码库及其依赖关系进行推理，而不仅仅是扫描风格方面的违规。 该团队将新代理直接集成到其最活跃的一个代码库的工作流程中，使其能够自动审查每个拉取请求。
与静态分析工具不同，该系统会将开发人员的意图与实际提交的代码进行对比，并通过执行测试来验证代码的行为。 对于首席技术官（CTO）和首席信息官（CIO）来说，采用生成式人工智能的难点往往在于证明其价值不仅仅体现在理论效率上。Datadog通过创建“事件回放框架”来测试该工具应对历史故障的能力，从而避开了标准的生产力指标。 该团队没有依赖假设性的测试用例，而是重建了那些已知曾导致故障的历史拉取请求。
随后，他们让人工智能代理针对这些特定变更运行，以确定它是否会标记出人类在代码审查中遗漏的问题。 结果为风险缓解提供了具体的数据支持：该代理识别出了超过10个案例（约占所检查事件的22%），其反馈本可以避免错误的发生。这些都是已经通过人工审查的拉取请求，这证明人工智能发现了当时工程师未能察觉的风险。 这一验证改变了公司内部对该工具实用性的讨论。
领导AI DevX团队的布拉德·卡特（Brad Carter）指出，虽然效率的提升值得肯定，但“在我们这样的规模下，预防事故的发生远比提高效率更有说服力”。 人工智能代码审查如何改变工程文化 这项技术在超过1000名工程师中的应用，已经对该组织内的代码审查文化产生了影响。人工智能并非要取代人工，而是作为处理跨服务交互认知负担的合作伙伴。 工程师反馈说，该系统会持续标记出那些从当前代码差异中不太容易发现的问题。
它能识别出跨服务耦合领域中测试覆盖的缺失情况，并指出开发人员未直接涉及的模块之间的交互。 这种深度分析改变了工程人员与自动化反馈的互动方式。 “对我来说，Codex的评论就像是和我共事过的最聪明的工程师，有无限的时间去查找漏洞。它能发现我大脑无法同时顾及的关联。”卡特解释道。 人工智能代码审查系统的情境化分析能力，使人工审查人员能够将重点从查找漏洞转移到评估架构和设计上。
从漏洞排查到保障可靠性 对于企业领导者来说，Datadog的案例研究展示了代码审查定义的转变。它不再仅仅被视为检测错误的检查点或衡量周期时间的指标，而是成为了核心的可靠性保障系统。 通过揭示超出个人认知范围的风险，这项技术支持一种战略，即随着团队规模的扩大，对代码发布的信心也能同步提升。这与Datadog领导层的优先级高度一致，他们将可靠性视为赢得客户信任的基石。
“当其他系统都崩溃时，企业会依赖我们的平台。”卡特表示，“预防事故的发生能够增强客户对我们的信任。” 人工智能与代码审查流程的成功整合表明，这项技术在企业中的最大价值可能在于它能够强制执行复杂的质量标准，从而保障企业的盈利。
