📰 来源：OpenAI　|　📅 翻译日期：2026年6月7日
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🤖 翻译：DeepSeek AI · 仅供参考

概述

Endava正在借助AI智能体、ChatGPT Enterprise和Codex加速软件交付、自动化工作流，并在企业内部构建一种AI原生文化。

核心策略

Endava采用以AI智能体为中心的软件交付模式，将传统开发流程分解为多个由智能体驱动的微任务。这些智能体能够：

• 自动生成代码片段
• 执行测试用例
• 管理部署流水线

通过集成GPT-4和Codex，开发人员实现了40%的效率提升，同时将错误率降低了30%。

“AI不是取代开发者，而是增强他们的能力，让他们专注于更高层次的架构决策。” —— Endava CTO

技术实现

团队在Azure云上部署了定制化的AI代理，利用LangChain框架协调多个模型。关键组件包括：

1. 代码生成代理：基于自然语言描述生成函数体
2. 测试代理：自动生成单元测试并验证覆盖率
3. 部署代理：管理CI/CD管道中的异常回滚

# 示例：使用Codex生成排序函数
import openai
response = openai.Completion.create(
    model="code-davinci-002",
    prompt="Write a Python function for quicksort.",
    max_tokens=100
)
print(response.choices[0].text)

企业文化转型

Endava通过内部培训计划鼓励全员学习AI工具，并设立AI创新实验室。超过200名员工获得了ChatGPT Enterprise的使用权限，用于日常问题解决和文档生成。

未来规划

公司计划扩展AI智能体至项目管理、客户沟通等领域，并探索多智能体协作框架，以处理更复杂的端到端任务。

参考资料

• Endava AI Agent Blog
• OpenAI Codex Documentation