| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Tradicionālas un autonomu aģentu pieejas salīdzinājums izstrādājot nepārtrauktas integrācijas un piegādes plūsmu |
| Title in English |
Comparison of Traditional and Autonomous Agent Approaches in Developing Continuous Integration and Delivery Pipelines |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Uldis Karlovs-Karlovskis |
| Reviewer |
Kalvis Kalniņš |
| Abstract |
Palielinoties programmatūras izstrādes automatizācijas prasībām, CI/CD plūsmu
izveide kļūst par būtisku DevOps procesa daļu. Tradicionāli šādas plūsmas tiek veidotas
manuāli, šobrīd LLM balstītu mākslīgā intelekta aģentu attīstība rada iespēju izstrādāt
CI/CD konfigurācijas failus un iespējams, kļūdu labošanas procesu automatizēt.
Bakalaura darba mērķis ir salīdzināt manuāli izveidotu CI/CD plūsmu ar LLM
balstītu aģentu izveidotiem risinājumiem. Pētījuma gaitā vienam Node.js projektam
tika izstrādāta manuāla CI/CD plūsma un vairākas alternatīvas plūsmas, izmantojot
OpenHands, Continue, GitHub Copilot Cloud, Claude Code un GitHub Copilot CLI
aģentus. Risinājumi tika vērtēti pēc prasību izpildes, izstrādes laika, iterāciju skaita un
autonomijas līmeņa.
Rezultāti parāda, ka LLM balstīti aģenti spēj paātrināt CI/CD konfigurācijas
izveidi un palīdzēt esošas plūsmas paplašināšanā, to rezultāti atšķiras pēc kvalitātes un
joprojām prasa cilvēka pārbaudi. Aģentu pieeja ir noderīga DevOps automatizācijas
atbalstam, bet tā pilnībā neaizvieto cilvēka lomu prasību formulēšanā un rezultātu
pārbaudīšanai
Bakalaura darbā ir 58 lappuses, 15 attēli, 11 tabulas, 3 pielikumi un 35
informācijas avoti. |
| Keywords |
DEVOPS, CI/CD, MĀKSLĪGĀ INTELEKTA AĢENTI, AUTOMATIZĀCIJA |
| Keywords in English |
DEVOPS, CI/CD, ARTIFICIAL INTELLIGENCE AGENTS, AUTOMATION |
| Language |
lv |
| Year |
2026 |
| Date and time of uploading |
26.05.2026 12:21:04 |
