| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Tradicionālas un autonomu aģentu pieejas salīdzinājums izstrādājot nepārtrauktas integrācijas un piegādes plūsmu |
| Nosaukums angļu valodā |
Comparison of Traditional and Autonomous Agent Approaches in Developing Continuous Integration and Delivery Pipelines |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Uldis Karlovs-Karlovskis |
| Recenzents |
Kalvis Kalniņš |
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
DEVOPS, CI/CD, MĀKSLĪGĀ INTELEKTA AĢENTI, AUTOMATIZĀCIJA |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
DEVOPS, CI/CD, ARTIFICIAL INTELLIGENCE AGENTS, AUTOMATION |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2026 12:21:04 |
