技术领域瞬息万变，迫使组织必须不断适应和发展。在这种持续转型中，一个核心挑战是对现有软件应用程序进行现代化改造。许多企业依赖于遗留系统，这些系统通常是在数年甚至数十年前使用那些不适应现代云时代需求的技术构建的。将这些关键应用程序迁移到现代化的、云原生的架构，不仅仅是一次理想的升级；它日益成为保持竞争力、敏捷性和可扩展性的战略要务。然而，这个过程是出了名的复杂、耗时且资源密集，常常成为创新的主要瓶颈。认识到这一关键的行业痛点，Red Hat 提出了一种新颖的解决方案，推出了 Konveyor AI 的初始版本 0.1。这款开创性的工具旨在通过将生成式人工智能的力量直接整合到开发工作流程中，从根本上重塑应用程序现代化的旅程。
应用现代化的迫切需求
在深入探讨 Konveyor AI 的具体细节之前，必须理解推动应用程序现代化的驱动力。遗留应用程序虽然可能稳定且功能正常，但通常带有大量的技术债务。它们可能难以维护且成本高昂，扩展效率低下，阻碍了像 DevOps 和 CI/CD 这样的现代开发实践的采用，并且在与较新的系统和云服务集成时带来挑战。此外，旧应用程序中常见的单体架构缺乏微服务和容器化部署所提供的弹性和灵活性。
向云原生环境（通常涉及容器（如 Docker）、编排平台（如 Kubernetes）和微服务架构等技术）的过渡带来了诸多好处。这些包括：
- 增强的可扩展性： 云平台允许应用程序根据需求动态扩展或缩减资源，优化成本和性能。
- 提高敏捷性： 现代架构和开发实践支持更快的发布周期，使企业能够更快地响应市场变化和客户需求。
- 提升弹性： 将应用程序组件分布在微服务中并利用云基础设施，提高了容错能力和整体系统可用性。
- 成本效益： 按需付费的云模型和优化的资源利用率，与管理本地数据中心相比，可以显著节省成本。
- 获取创新： 云平台提供了对庞大托管服务生态系统的便捷访问，包括数据库、机器学习工具、分析平台等，从而加速创新。
尽管有这些引人注目的优势，但从遗留系统到云原生的道路充满了障碍。开发人员面临着艰巨的任务：理解复杂且往往文档不全的代码库，识别所需的代码更改，重构架构，选择合适的目标技术，并确保在新环境中的兼容性和性能。这通常需要大量的手动工作、专业知识和相当大的风险。Konveyor AI 正是为了应对这片充满挑战的领域而设计的。
Konveyor AI 简介：现代化新篇章
Konveyor AI，内部称为 Kai，代表了更广泛的 Konveyor 项目内的一次重大演进。Konveyor 本身是一个开源计划，由 Red Hat 与更广泛的社区合作推动，致力于提供用于现代化和迁移应用程序（特别是面向 Kubernetes 环境）的工具和方法论。Konveyor AI 的引入为这个已建立的工具包注入了尖端的人工智能能力，有望显著简化和加速现代化进程。
Konveyor AI 的核心前提是生成式 AI（特别是利用复杂的大型语言模型 LLMs）与传统静态代码分析的协同结合。这种融合创造了一个智能助手，能够理解现有的应用程序代码，识别现代化需求，并主动建议代码修改。通过将这种智能直接嵌入到开发人员熟悉的环境中，Red Hat 旨在降低复杂现代化项目的入门门槛，使其对更广泛的组织来说更易于实施且经济上更可行。其目标不仅仅是自动化，而是增强——通过处理繁琐、重复的任务并提供富有洞察力的指导来赋能开发人员，从而让他们能够专注于更高层次的架构决策和功能开发。
智能核心：将 AI 与代码分析编织在一起
Konveyor AI 的真正创新在于其混合方法。静态代码分析长期以来一直是软件开发中的主要手段，它能够在不执行代码的情况下检查源代码，以检测潜在的错误、安全漏洞、风格不一致，以及（对现代化至关重要的）对过时库或特定平台功能的依赖。然而，仅靠静态分析通常会产生大量需要大量人工解释和努力来解决的发现。
由在海量代码和自然语言数据集上训练的 LLMs 驱动的生成式 AI 带来了新的维度。这些模型擅长理解上下文、生成类似人类的文本，甚至生成代码片段。当应用于应用程序现代化时，LLMs 可能能够：
- 解释分析结果： 理解静态分析标记出的问题所隐含的意义。
- 建议代码修改： 生成解决现代化障碍所需的具体代码更改，例如替换已弃用的 API 调用或调整代码以适应容器化。
- 解释复杂性： 为何需要进行某些更改提供自然语言解释。
- 生成样板代码： 自动化创建目标环境所需的配置文件或标准代码结构（例如，Dockerfiles、Kubernetes manifests）。
Konveyor AI 将这两种技术无缝集成。静态分析引擎识别需要关注什么，而生成式 AI 组件则提供关于如何解决它的智能建议。这种集成直接发生在开发工作流程中，最大限度地减少了开发人员的上下文切换和摩擦。系统分析应用程序的源代码，识别指示必要现代化步骤的模式（例如从旧版 Java EE 迁移到 Quarkus 或 Spring Boot，或为容器化准备应用程序），然后利用 LLM 来制定可操作的建议和潜在的代码解决方案。
借鉴过往智慧：检索增强生成 (RAG) 的力量
使用通用 LLMs 处理像代码迁移这样的特定技术任务时，一个关键挑战是确保生成的输出准确、相关且具有上下文感知能力。LLMs 有时会“幻觉”或产生看似合理但错误的代码。为了减轻这种情况并提高建议的质量，Konveyor AI 采用了一种称为检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 的技术。
RAG 通过将 LLM 的响应建立在一个特定的、相关的知识库基础上，来增强其能力。RAG 系统不是仅仅依赖于其初始训练期间嵌入的一般知识，而是首先检索与当前特定现代化任务相关的关键信息。在 Konveyor AI 的背景下，这些检索到的信息包括：
- 结构化迁移数据： 源自针对正在现代化的应用程序进行的静态代码分析的洞察。
- 历史代码更改： 来自先前成功的现代化工作的数据，可能包括在类似场景中应用的代码转换。
- 预定义规则和模式： 关于常见迁移路径和最佳实践的知识。
然后，这些检索到的、特定于上下文的信息会连同开发人员的提示或分析结果一起提供给 LLM。LLM 使用这个增强的上下文来生成更准确、更有针对性、更可靠的代码建议或解释。RAG 确保 AI 的输出不仅仅是一个通用的猜测，而是基于应用程序代码的具体细微差别、目标平台，以及可能来自组织内部或更广泛的 Konveyor 社区过去迁移积累的智慧。这种方法显著提高了 AI 驱动指导的实用性和可信度，使其成为复杂、大规模转型计划中更强大的资产，而无需为每个特定的迁移场景进行成本高昂且复杂的专用 LLM 微调过程。
版本 0.1 引入的关键能力
Konveyor AI 的初始版本 (v0.1) 已经包含了一套有价值的功能，旨在对现代化项目产生直接影响：
- 增强的静态代码分析： 该工具执行深度分析，以精确定位迁移到新技术时可能遇到的障碍。这包括识别对遗留框架的依赖、使用不利于云的模式，以及与采用现代 Java 框架（如 Quarkus 或 Spring Boot）或为容器化和 Kubernetes 部署准备应用程序相关的其他问题。
- 历史问题解决： Konveyor AI 维护着一个先前遇到并解决的现代化问题的知识库。这些历史数据通过 RAG 机制被利用，使系统能够从过去的经验中学习，并为未来的迁移提供越来越相关的建议，有效地围绕现代化挑战构建机构知识。
- 丰富的迁移智能： 该平台配备了一个令人印象深刻的库，包含大约 2,400 条预定义规则。这些规则涵盖了广泛的常见迁移路径和技术转换，为许多场景提供了开箱即用的指导。
- 可定制规则引擎： 认识到每个组织和应用程序组合都是独一无二的，Konveyor AI 允许用户定义自己的自定义规则。这使得能够根据特定的内部标准、专有框架或预定义规则集未涵盖的独特迁移挑战来定制分析和 AI 建议。
- 集成开发者体验： 一个关键要素是 VS Code 扩展。这将 Konveyor AI 的能力直接带入开发人员的集成开发环境 (IDE)。代码分析结果和 AI 生成的更改建议会内联显示，最大限度地减少干扰，并允许开发人员在其自然工作流程中无缝地审查和应用现代化更改。
这些功能共同旨在将现代化从一个手动的、通常是艰苦的过程转变为一个更有指导性、更高效、对开发人员更友好的体验。
灵活性与信任：模型无关性与 Agentic AI
Red Hat 做出了几项战略性设计选择，以最大化 Konveyor AI 输出的灵活性并建立信任：
- 模型无关架构： 一个显著的优势是 Konveyor AI 被设计为模型无关的。用户不会被锁定在特定的专有 LLM 上。这提供了关键的灵活性，允许组织选择最适合其需求、预算、安全策略或现有 AI 基础设施的 LLM。他们可以潜在地利用开源模型、商业可用模型，甚至是在本地托管的模型。这种适应性使工具面向未来，并符合避免供应商锁定的开源理念。
*强调 Agentic AI： 为了确保 AI 生成建议的可靠性和实用性，Konveyor AI 融入了 agentic AI 的原则。这意味着 AI 不仅仅是盲目地生成代码；它旨在提供经过验证且有意义的答案。当前的实现包括对 Maven 编译和依赖解析的检查。这意味着建议的代码更改至少在项目的构建系统内检查了基本的正确性和兼容性。这个验证步骤对于建立开发人员的信任至关重要——知道 AI 的建议在呈现之前已经经过某种程度的自动化验证，显著增加了采纳的可能性。 - 用户控制： 开发人员保留对如何应用 AI 的控制权。系统可以估计手动解决不同已识别现代化问题所需的工作量。基于这个估计，用户可以选择他们希望使用生成式 AI 辅助解决哪些问题，以及他们可能更愿意手动处理哪些问题，从而允许在技术能提供最大价值的地方进行务实的应用程序。
这些元素强调了对实用性、适应性的关注，并建立了对 AI 作为有用的副驾驶而非不透明黑盒角色的信心。
简化 Kubernetes 之旅
除了核心代码现代化之外，Konveyor 还在增强其能力，以促进向 Kubernetes（容器编排的事实标准）的过渡。一个计划于今年夏天晚些时候发布的重要即将推出的功能是新的资产生成功能。
该功能旨在简化创建 Kubernetes 部署工件这一通常复杂的任务。它将允许用户分析现有的应用程序部署和运行时配置（可能来自传统服务器或虚拟机），并自动生成相应的 Kubernetes manifests，例如 Deployment 配置、Services、Ingress 规则，以及可能的 ConfigMaps 或 Secrets。自动化创建这些必要的 Kubernetes 资源可以为开发人员节省大量时间，并减少手动配置错误的可能性，进一步为应用程序迁移到云原生的、被编排的环境铺平道路。该功能直接解决了迁移过程中的一个常见痛点，弥合了应用程序代码本身与其在 Kubernetes 上的操作部署之间的差距。
重塑开发者体验
最终，像 Konveyor AI 这样的工具的成功取决于它对开发人员日常工作的影响。目标是将与现代化相关的开发者体验从繁琐的考古和重复修复转变为更高效、更具吸引力的过程。
通过将静态分析和 AI 建议直接集成到 IDE（如 VS Code）中，Konveyor AI 最大限度地减少了上下文切换。开发人员无需在代码编辑器、分析报告、文档和外部工具之间不断跳转。洞察和可操作的建议就呈现在代码所在的位置。
自动化问题的识别和潜在解决方案的生成，极大地减少了所涉及的手动工作量。开发人员可以花更少的时间寻找已弃用的 API 调用或弄清楚样板配置，而将更多时间专注于迁移的战略方面，例如架构重构、性能优化和测试。使用 RAG 和 agentic 验证有助于确保 AI 建议不仅仅是噪音，而是真正有用的起点，从而进一步加速该过程。定制规则的能力也意味着该工具成为了一个量身定制的助手，与团队或组织的特定标准和挑战保持一致。
对企业 IT 的更广泛影响
对于 IT 领导者和整个组织而言，像 Konveyor AI 这样的工具的出现具有重大的战略前景。应用程序现代化通常是更广泛的数字化转型计划的关键推动因素。通过使现代化更快、更便宜、风险更低，Konveyor AI 可以帮助组织：
- 加速创新： 更快的迁移周期意味着更快地采用云原生优势，从而能够更快地开发和部署新功能和服务。
- 减少技术债务： 系统地解决遗留代码和架构问题可以提高可维护性，降低运营成本，并增强系统弹性。
- 优化资源分配： 将开发人员的时间从手动现代化任务中解放出来，可以将宝贵的工程资源重新导向构建新的业务价值。
- 降低风险： 有指导的、经过验证的建议和自动化减少了复杂迁移过程中出错的可能性。
- 提高人才保留率： 为开发人员提供能够减少繁琐工作的现代工具，有助于提高工作满意度。
底层 Konveyor 项目的开源性质也促进了社区协作，并允许组织潜在地贡献并受益于共享的知识和规则集。
Konveyor 的未来之路
Konveyor AI 0.1 的发布标志着一个重要的里程碑，它立即使核心的 AI 驱动现代化能力可供用户使用。Red Hat 明确表示了对这一领域的承诺，计划在夏季发布 Kubernetes 资产生成功能，并在后续版本中对应用程序迁移工具包进行进一步增强。
随着生成式 AI 的持续快速发展，像 Konveyor AI 这样的工具可能会变得越来越复杂。未来的迭代可能提供更深层次的代码理解、更复杂的重构建议、为迁移后的代码自动生成测试，甚至是对迁移后运行时行为的 AI 驱动分析。将 AI 集成到软件开发生命周期中，特别是在现代化等复杂任务中，有望成为一个主要趋势，而 Konveyor AI 将 Red Hat 置于这一变革的前沿，为持续存在的行业挑战提供了一个实用的、以开发人员为中心的解决方案。将全球庞大的现有应用程序组合现代化的旅程是漫长的，但随着智能工具的出现，前进的道路看起来光明了许多。