生成式人工智能将如何改变API开发者体验？ - Treblle博客

生成型人工智能（AI）近年来频频成为科技领域的焦点。根据Gartner的预测，到2025年，全球90%的企业将采用第二代人工智能技术。这一趋势的背后，是AI在自动化和简化复杂技术（如API）操作方面的巨大潜力。通过大型语言模型（LLM），开发者与API的交互方式将被彻底革新，低代码/无代码开发也将迈向新的高度。

本文将探讨生成式AI如何通过与API的深度集成，全面提升开发者体验。从研究、代码生成到自动化测试，AI正在加速这一领域的变革。尽管这一技术的未来发展难以完全预测，但我们已经可以看到一些令人振奋的AI驱动的应用场景。

快速研究与原型制作

在开发新项目时，找到合适的API并与之集成是关键步骤。生成式AI能够显著优化这一过程，帮助开发者快速完成研究和发现阶段。通过LLM的支持，开发者可以为特定项目选择最优的架构和工具，从而更高效地查找和使用内部或公共API。

Nylas开发者关系总监Ash Arnwine指出，AI将对API开发者的日常工作产生深远影响。例如，AI可以大幅减少开发者为当前任务筛选工具所需的时间和精力，从而提升效率。

优化API文档交互

生成式AI还可以显著提升开发者对API文档的理解和使用体验。通过在OpenAPI定义、代码示例和教程等资源上训练机器学习模型，API提供商能够创建智能助手，为开发者提供详细且准确的集成建议。

一个典型案例是Plaid的虚拟助手“Bill”。Bill能够通过自然语言提示，生成具体的API调用说明，包括端点信息和完整的示例代码。例如，当被问及如何检索用户的当前余额时，Bill会直接返回相关代码片段。这种功能不仅提升了开发效率，还可能在未来取代传统的API文档。

在IDE中生成API请求

生成式AI在代码生成和自动化方面的应用已经开始改变开发者的工作方式。工具如Copilot、CodeWhisperer和TabNine通过代码补全功能，显著提高了开发效率和满意度。微软的一项研究显示，使用AI辅助工具的开发者完成任务的速度比对照组快55.8%。

在API集成方面，生成式AI也表现出巨大潜力。例如，在奥斯汀API峰会上，Jim Bennett展示了如何利用Copilot理解VSCode中的本地SDK并与之交互。尽管目前LLM生成的代码自动完成接受率较低，但随着技术的进步，其表现将更加精准和上下文相关。

改善API测试与可观测性

API测试是开发流程中的重要环节，而AI驱动的助手可以显著加速这一过程。开发者需要验证API在不同语言中的执行效果，并测试一系列相关的API流。AI助手不仅可以生成操作代码，还能用多种编程语言创建测试用例并进行模式验证。

例如，Postman的PostBot能够自动完成API流的测试任务，显著缩短首次调用时间，减少日常测试的复杂性。此外，在高度监管的领域（如金融、医疗保健），AI还可以生成伪数据以替代生产数据，从而保护用户隐私。

AI提升API体验的其他方式

生成式AI还可以通过以下方式进一步优化API开发者体验：

自动记录和编目API，提升工具的可发现性。
从API响应的非结构化数据中提取有意义的信息。
为特定行业优化机器对机器的通信。
自动化API安全管理，例如生成安全策略或扫描运行时流量。
通过预测分析增强开发者仪表板，预测使用情况和成本。

现代LLM的应用正在为程序员和非技术人员开辟新的可能性，使自然语言驱动的软件开发成为现实。然而，要实现这些目标，需要构建高质量的开发者资源，并优化训练数据以避免错误。

扩大API的覆盖范围与实用性

将AI集成到API管理和开发中，不仅降低了技术门槛，还拓宽了潜在用户群体。通过自动化复杂流程和打破数据孤岛，AI实现了人与系统之间更加直观的交互。这种转变使得没有传统编码背景的用户也能使用高级编程和分析工具，从而推动行业变革。

随着AI技术的不断发展，我们可以预见到更加复杂的应用场景，例如主动错误处理和实时API操作调整。这些进步将减少系统停机时间，提高用户满意度，并进一步增强API的安全性和效率。

总结

生成式AI与API技术的融合正在重塑数字化生态。通过降低技术门槛、提升效率和安全性，AI不仅满足了当前开发者和企业的需求，还为未来的创新铺平了道路。随着技术的不断演进，API将在构建灵活、用户友好的数字环境中扮演更加核心的角色。

原文链接: https://blog.treblle.com/how-gen-ai-transforms-api-developer-experience/