企业仍在探索 AI 领域的软件开发应如何进行，而一种早期的解决方案便是所谓的软件工厂。软件工厂本质上是围绕传统软件开发阶段构建的智能代理循环，这种方法已成为企业为 AI 时代重塑工程组织的流行方式。
现在，Warp 推出的一套系统可能会让这一转型变得更加轻松。周二，这家 AI 编码公司发布了 Warp Factories，一款旨在简化构建和运营 AI 软件工厂的全新系统。
作为基础设施层，Warp Factories 为企业提供了一个简洁的环境来部署智能代理，并提供了如何使用它们的路线图。
需要说明的是，许多公司已经在没有 Warp 帮助的情况下，成功采用了工厂模式。Stripe 尤其公开展示了其技术进展，开发了“minions”系统以自动化其代码库内的开发工作。Ramp 也取得了类似进展，开发了一个能够在代码部署后自我监控的后台代理。
Warp CEO Zach Lloyd 认为，Warp Factories 的目标市场是那些没有资源从零开始开发系统的小型企业。
“如果你考虑在云端运行代理、实时管理这些代理，或者将它们的工作引入本地环境，设置跨代理的记忆功能，或是跨代理的评估机制——要做到这些，实际上是一项庞大的基础设施工程，”Lloyd 在接受 TechCrunch 采访时表示。
Warp Factories 的架构开箱即用，许多最复杂的决策已经预先设定。Warp 的系统基于软件开发的标准阶段（问题分类、需求规格、实现、评审和验证），但智能代理方法意味着这些步骤中的任何一个都可以实现自动化。
用户可以根据需要选择自己的编码模型和工具；该系统兼容 Codex 和 Claude Code。同时，它还集成了 Linear、Jira 等工单系统，以及 Slack、Teams 等消息系统，力求无缝接入现有工作流程。
除了代码交付，Warp Factories 还为管理者提供了跟踪工厂绩效的工具。所有代理运行在同一环境中，便于比较不同配置的性能指标，并监控整体的令牌消耗。Warp Factories 还支持自我优化循环，自动化管理流程本身。
尽管如此，Warp Factories 并非旨在完全取代软件工程师，而是为他们与新型智能代理团队的协作提供更便捷的方式。Lloyd 亲身经历表明，许多任务仍然需要人类亲自操控。
“我们每周自动化大约30%到35%的任务，”Lloyd 告诉 TechCrunch，“随着模型、上下文和工具的不断改进，这个比例预计会逐渐提升。”
