北京
代码生成这件事，AI已经跑得很快了。但Cloudflare抛出一个观察：测试、部署、维护这些下游环节，仍然被"人在回路"的持续集成流水线拖着走，反而成了新的瓶颈。
基于这个判断，Cloudflare推出了智能体开发生命周期（Agent Development Lifecycle），目标指向一个更彻底的转变——从软件团队转向自动化软件工厂，让智能体自主管理整个生命周期，取代传统的软件开发生命周期。
传统流水线为什么在智能体场景下失效
传统软件开发生命周期依赖人工节奏的评审与线性流水线。Cloudflare认为，这套结构在大规模智能体场景下会失效。
它给出的替代方案是：专为智能体开发生命周期构建的平台，必须具备三个特征——可编程性、水平可扩展性、事件驱动能力。
具体到执行层面，平台要支持为每一个智能体创建预览部署，让它能够并行对照生产环境开展测试，从而消除预发布环境瓶颈。同时，系统还必须确保变更的原子性，并实现由生产数据而非人工干预驱动的自我改进反馈循环。
Cloudflare还提到一个容易被忽略的视角：CI/CD流水线只是一种工作流，但工作流的能力远不止CI/CD流水线。
Workflows被推到编排层的位置
为落地这套架构，Cloudflare把Workflows产品定位为核心编排层。与静态流水线不同，Workflows可以动态生成容器、运行无头浏览器和调度子智能体。
在这个基础之上，Cloudflare推出了@cloudflare/ci，一个直接运行在Workflows上的持续集成与交付系统。它允许开发者把执行步骤串联起来，提供依赖缓存和凭证管理能力，让智能体能够自主处理故障、修复错误和故障分诊。
从公开的代码示例看，这套编排方式把"收集发现、派发评审、读取评审结果"拆成可独立执行的步骤，每一步都由智能体承接，而不是等人来点下一步。
可观测性：看清智能体的推理过程
可观测性是这套平台的另一个关键组成部分。Cloudflare指出，传统应用遥测技术能捕获基础设施指标，却无法捕捉智能体行为背后的推理过程。
为此它推出了专用可观测性仪表盘，提供兼容OpenTelemetry的追踪能力。工程师可以清晰查看具体的模型调用、工具执行和token消耗情况。
平台与Think、Flue和AI SDK等框架原生集成，工程师能够回放会话、查看子智能体之间的交接过程、调试格式错误的入参，无需人工解析执行日志。
安全边界：短期凭证与信任棘轮
智能体开发生命周期引入了智能体访问模型（Agent Access Model），用于保障自主操作的安全性。
Cloudflare的判断是：智能体以机器速度执行任务，无法通过基于提示词的边界来管理，因此在网络层和harness层强制执行策略。
- 智能体拿到的是绑定任务的短期凭证，并被设置了权限上限
- 一旦智能体接触到受保护资源，信任棘轮机制会动态降低可用权限
- 目标是确保最小权限执行，防止智能体在处理恶意输入时发生横向越权访问
这套设计的思路很明确：不靠"告诉智能体别做什么"，而是靠凭证和权限本身把边界划死。
仍处早期，但方向已经明确
Cloudflare的路径是标准化开源可观测性、强大的编排原语和严格的凭证边界，构建智能体在整个软件工厂生态系统中安全运行所需的基础设施。
这些工具仍处于早期迭代阶段。但Cloudflare认为，它们标志着行业向动态、自主系统的决定性转变——AI将在其中安全地处理应用生命周期。
对开发者来说，值得留意的不是某一个产品功能，而是这套思路背后的假设：当代码生成不再是瓶颈，瓶颈就会转移到流程、权限和可观测性上。
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