主要内容
将AI整合到代码审查流程，可帮助工程领导者发现规模化时人类难以察觉的系统性风险。对管理分布式系统的工程团队而言，部署速度与运维稳定性的平衡是关键。Datadog作为全球复杂基础设施可观测性服务商，需在软件上线前建立高可靠性。随着团队扩张，人工审查难以覆盖全代码库上下文，因此其AI DevX团队整合OpenAI Codex，自动化检测人类常遗漏的风险。
传统自动化代码审查工具为何低效？早期AI工具类似“高级linter”，仅识别语法等表层问题，缺乏上下文理解。Datadog工程师常忽略其建议，因工具无法理解单个代码变更如何在互联系统中传播。核心问题在于无法分析变更的系统级影响，而非孤立错误。
为此，团队需能推理代码库及其依赖的解决方案。他们将新代理集成到活跃代码库工作流，自动审查每个PR。与静态分析不同，该系统会比较开发者意图与实际代码，执行测试验证行为。
证明AI价值是落地难点。Datadog用“事件重放工具”验证：重建历史故障相关的PR，让AI代理检查。结果显示，AI在约22%案例中（10多起事件）能识别人类遗漏的问题。“预防事故在我们的规模上更重要”，AI DevX团队负责人表示。
该技术已覆盖1000+工程师，未取代人工，而是作为处理跨服务交互认知负荷的伙伴。工程师反馈，系统发现了直接代码差异外的问题，如跨服务耦合区域测试覆盖率不足，或未直接接触的模块间交互风险。