文婷 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
专注AI代码审查领域，CodeRabbit竟也成长为独角兽？
美国企业CodeRabbit，其估值已经突破15亿美元（约合108亿元人民币）。
近日，这家从事AI代码审查与管理的公司，成功敲定了1.43亿美元（约合人民币10.3亿元）的C轮融资。
Crunchbase数据显示，到目前为止，CodeRabbit总共进行了6轮融资，累积金额达到2.31亿美元（约合人民币16.6亿元）。
CodeRabbit公司成立于2023年，其主要办公地点在美国旧金山，业务是针对提升代码质量、保护技术知识、降低系统风险这一工程核心环节——代码审查。
CodeRabbit的核心产品CodeRabbit AI代码审查平台能够对接GitHub、GitLab等主流代码托管服务，结合代码库的背景信息自动分析拉取请求。
平台一旦检测到代码库里存在逻辑、质量或安全方面的问题，便会生成相应的修改方案，以此帮助开发团队减轻人工审核的压力。
△图源CodeRabbit官网
现在，CodeRabbit又推出了一个新平台——Agentic Change Management。
CodeRabbit的联合创始人兼CEO Harjot Gill表示，新平台在审查AI代码、对海量AI生成代码进行智能分类、上下文理解并持续执行安全防护等层面均有显著提升。
同时，它还能让维护人员能在几分钟内快速理解变更的情形及影响，大幅度减轻认知层面的负担。
那么，这款新平台的诞生有哪些缘由？它究竟有哪些关键能力？其背后的研发团队又具备怎样的发展经历？
以下为你揭秘：
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为何要开发Agentic Change Management？
由于AI Agent的出现，代码的价值变得空前降低。
一个产品需求、一张任务单，甚至线上的警报，此刻就能触发AI Agent进行编程。
它可以连续工作若干小时，编写成千上万行代码，继而自主提交一个拉取请求。
过去需要工程师安排一周的工作，现在或许在一次会议结束前就能出现在代码仓库中。
但效率提升后，新的难题也出现了：
代码数量激增，怎样分辨哪些适合发布上线？
根据CodeRabbit的数据，今年的代码提交量预计是往年的14倍以上；在编码智能体使用率进入行业前十名的公司里，百分之四十五的PR是由自主智能体生成的。
另外，随着AI的出现，生成代码修正方案的成本也变得微不足道。
过去工程师的时间相当宝贵，团队必须先明确需求、安排好任务的优先级和执行顺序才敢让工程师动工。
这种“先规划后编码”的工作模式本质是为了避免人力投入到不必要的事情上。
但现在，AI改变了这一顺序。
产品经理、设计师乃至市场人员都可能发起变更。团队或许还没来得及评估需求是否有价值，AI Agent就已经完成编码并递交PR给审阅者。
开发待办事项因此从工单系统转向PR队列，PR也随之转变了角色。
它不再只是代码完成后的合并容器，而是规划、审核和决策的新节点；团队需要在里面确定功能是否值得推出、质量能否达标、风险是否可控，以及它将如何影响整个系统。
但难题在于，AI可以持续并行扩展，而人的注意力无法同步提升。
当多个Agent同时提交大型PR，逐字逐句检查diff便成为一项极为繁重的任务。
由此看来，在代码生产力近乎无限增长的今天，开发流程中的稀缺资源已不再是工程师的打字速度或时间，而是团队有限的注意力和决策能力。
在此背景下，CodeRabbit推出了智能管理平台Agentic Change Management。
团队亟需的，正是“代码生产力已经规模化，判断力也必须实现规模化”的解决方案。
Agentic Change Management能实现哪些功能
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