红帽这份白皮书围绕企业 AI 辅助应用开发展开，指出生成式 AI 推动企业应用开发迎来重大变革，氛围编程与代理式编码成为核心发展趋势，而该模式的落地需依托内部开发人员平台、平台工程和软件供应链安全防护三大基础，企业需应对落地挑战并分阶段实施，红帽也推出了全栈解决方案助力企业实现安全、高效的 AI 辅助开发。

AI 在应用开发中的核心应用模式分为两种，氛围编程由人类主导，开发人员以自然语言指令引导 AI 生成代码，聚焦意图与架构设计，适用于小型任务和探索性开发，但缺乏内置安全防护，需人工验证输出；代理式编码是更高级的自主化模式，AI 代理可独立分解任务、规划执行并迭代优化，能完成复杂多步骤工作流，内置反馈环和安全监督机制，未来 AI 辅助软件工程将融合两种模式的优势，形成人机平衡协作体系。

AI 辅助应用开发的落地离不开三大基础支撑。内部开发人员平台整合工具与服务，通过应用平台和开发人员门户实现开发流程自动化，提升协作效率；平台工程以 “平台即产品” 为核心理念，为开发人员提供标准化工具模板，解放其基础架构管理工作，专注核心编码；软件供应链安全防护则倡导 “下移” 策略，将安全机制内置到平台中，既降低企业风险，又减轻开发人员的安全管理负担。

企业采用 AI 辅助开发时需应对影子 AI、技术债务、责任界定模糊等挑战，核心解决策略包括明确开发人员的问责与监督机制、在开发全生命周期落实安全防护、依托平台工程构建灵活的 “创新区” 沙盒环境，实现 AI 技术的安全规模化应用。企业落地该模式可分三阶段推进，从低投入的工具实验，到选择云服务扩展或本地部署的规模化采用，最终完成工具标准化集成和模型定制微调的成熟应用。

红帽为企业提供了全维度的解决方案，以 OpenShift 为核心构建内部开发人员平台，实现开发环境、基础架构和交付流程的标准化与自动化；通过可信产品组合分析器、Trusted Artifact Signer 等工具搭建完整的软件供应链安全防护体系；依托 OpenShift AI 和企业 Linux AI 打造统一的 AI 平台，提供预优化模型、模型微调工具和全生命周期管理能力，同时将 AI 集成到 DevOps 和 MLOps 工作流中，结合 InstructLab 开源项目实现社区驱动的模型优化，助力企业在混合云环境中安全、灵活地落地 AI 辅助应用开发，加快交付效率并释放创新潜力。

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