The Rise of AI Software Engineers: SWE-Agent, Devin AI and the Future of Coding

Svið gervigreindar (AI) heldur áfram að þrýsta á mörk þess sem áður var talið ómögulegt. Frá sjálfkeyrandi bílum til tungumálalíkana sem geta tekið þátt í mannlegum samræðum, gervigreind er ört að breyta ýmsum atvinnugreinum og hugbúnaðarþróun er engin undantekning. Tilkoma gervigreindar-knúnra hugbúnaðarverkfræðinga, svo sem SWE-umboðsmaður þróað af NLP hópi Princeton háskólans, Devin AI, táknar byltingarkennda breytingu á því hvernig hugbúnaður er hannaður, þróaður og viðhaldið.

SWE-Agent, háþróað gervigreind kerfi, lofar að gjörbylta hugbúnaðarverkfræðiferlinu með því að bera kennsl á og leysa GitHub vandamál með áður óþekktum hraða og nákvæmni. Þetta merkilega tól nýtir nýjustu tungumálalíkön eins og GPT-4, hagræða þróunarferlinu og eykur framleiðni þróunaraðila.

Tilkoma gervigreindar hugbúnaðarverkfræðinga

Hefð er fyrir því að hugbúnaðarþróun hefur verið vinnufrekt ferli sem krefst þess að teymi hæfra forritara skrifa, endurskoða og prófa kóða nákvæmlega. Hins vegar hefur tilkoma gervigreindar-knúnra hugbúnaðarverkfræðinga eins og SWE-Agent möguleika á að trufla þessa aldagömlu hugmyndafræði. Með því að virkja kraft stórra tungumálalíkana og reiknirit vélanáms geta þessi gervigreindarkerfi ekki aðeins búið til kóða heldur einnig auðkennt og lagað villur, og hagrætt allan lífsferil þróunarinnar.

Einn af helstu kostum SWE-Agent er hæfni þess til að leysa GitHub vandamál sjálfkrafa með ótrúlegri skilvirkni. Að meðaltali getur það greint og lagað vandamál innan 93 sekúndna og státar af glæsilegu 12.29% árangri á alhliða SWE-bekk prófunarsettinu. Þetta hraða- og nákvæmnistig er fordæmalaust á sviði hugbúnaðarverkfræði, sem lofar að flýta verulega fyrir þróunartíma og draga úr heildarkostnaði við hugbúnaðarverkefni.

Kjarninn í velgengni SWE-Agent er hið nýstárlega Agent-Computer Interface (ACI), hönnunarfyrirmynd sem hámarkar samskipti milli gervigreindarforritara og kóðageymsla. Með því að einfalda skipanir og endurgjöfarsnið auðveldar ACI óaðfinnanleg samskipti, sem gerir SWE-Agent kleift að framkvæma verkefni allt frá setningafræðiathugunum til prófunarframkvæmdar með ótrúlegri skilvirkni. Þetta notendavæna viðmót eykur ekki aðeins frammistöðu heldur flýtir einnig fyrir upptöku meðal þróunaraðila, sem gerir AI-aðstoðaðan hugbúnaðarþróun aðgengilegri og aðgengilegri.

SWE umboðsmaður LLM

LLM umboðsmenn: Skipulagsverkefni sjálfvirkni

LLM umboðsmenn eru háþróuð hugbúnaðareiningar sem eru hannaðar til að gera sjálfvirka framkvæmd flókinna verkefna. Þessir umboðsmenn hafa aðgang að yfirgripsmiklu verkfærasetti eða safni auðlinda, sem gerir þeim kleift að ákvarða á skynsamlegan hátt besta tólið eða aðferðina til að nota á grundvelli tiltekins inntaks sem þeir fá.

Hægt er að sjá rekstur LLM umboðsmanns sem kraftmikla röð skrefa, vandlega skipulögð til að uppfylla tiltekið verkefni. Mikilvægt er að þessir umboðsmenn búa yfir getu til að nota úttak frá einu tóli sem inntak fyrir annað og skapa steypandi áhrif samtengdra aðgerða.

BabyAGI: Task Management Powerhouse Einn af athyglisverðustu LLM umboðsmönnum er BabyAGI, háþróað verkefnastjórnunarkerfi knúið af nýjustu gervigreindargetu OpenAI. Samhliða vektorgagnagrunnum eins og Chroma eða Weaviate skarar BabyAGI fram úr í stjórnun, forgangsröðun og framkvæmd verkefna af ótrúlegri skilvirkni. Með því að nýta nýjustu náttúrulegu tungumálavinnslu OpenAI getur BabyAGI mótað ný verkefni í takt við ákveðin markmið og státar af samþættum gagnagrunnsaðgangi, sem gerir því kleift að geyma, muna og nýta viðeigandi upplýsingar.

Í kjarna þess táknar BabyAGI straumlínulagaða útgáfu af Task-Driven Autonomous Agent, sem inniheldur athyglisverða eiginleika frá kerfum eins og GPT-4, Pinecone vektorleit og LangChain ramma til að búa til og framkvæma verkefni sjálfstætt. Rekstrarflæði þess samanstendur af fjórum lykilskrefum: að draga fremsta verkefnið úr verkefnalistanum sem bíða, senda verkefnið til sérstaks framkvæmdafulltrúa til að vinna, betrumbæta og geyma afleidda niðurstöðu, og móta ný verkefni á sama tíma og forgangur verkefnalistans er stilltur á kraftmikinn hátt. um yfirmarkmið og niðurstöður áður unninna verkefna.

Umboðsmaður GPT: Sjálfvirk gervigreind umboðsmaður stofnun og dreifing AgentGPT er öflugur vettvangur sem er sniðinn fyrir sköpun og dreifingu sjálfstæðra gervigreindar umboðsmanna. Þegar tiltekið markmið hefur verið skilgreint fyrir þessa aðila fara þeir í stanslausa lykkju verkefnasköpunar og framkvæmdar og kappkosta óþreytandi að uppfylla tilskilið markmið. Kjarninn í starfsemi þess er keðja samtengdra tungumálalíkana (eða umboðsmanna) sem í sameiningu hugsa um bestu verkefnin til að ná markmiði, framkvæma þau, meta frammistöðu þeirra á gagnrýninn hátt og endurtekið móta síðari verkefni. Þessi endurkvæma nálgun tryggir að AgentGPT haldist aðlögunarhæfni, lærir og fínpússar aðferðir sínar með hverri lykkju til að tommu nær markmiðinu.

https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf

Kóðaaðstoðarmenn: Auka framleiðni þróunaraðila

Kóðaaðstoðarmenn eru háþróuð verkfæri sem eru hönnuð til að aðstoða forritara við kóðaritunarferlið, oft útfært sem Integrated Development Environment (IDE) viðbætur, viðbætur eða viðbætur. Þessir aðstoðarmenn eru færir um að stinga upp á að klára kóða, bera kennsl á og leiðrétta villur, koma með hagræðingarráðleggingar og einfalda endurteknar kóðunarverkefni. Með því að fella inn skapandi gervigreindarlíkön, greina þeir kóðunarmynstur og veita innsýn sem hagræða þróunarvinnuflæðinu, flýta fyrir kóðaframleiðslu og hækka gæði framleiðslunnar.

GitHub Copilot: AI-knúinn forritunarfélagi GitHub Copilot, þróaður í samvinnu GitHub og OpenAI, beitir getu Codex kynslóða líkansins og hjálpar forriturum að skrifa kóða á skilvirkari hátt. Lýst sem AI-knúnum forritunarfélaga, það kynnir tillögur um sjálfvirka útfyllingu við þróun kóðans. GitHub Copilot greinir vel samhengið á virku skránni og tengdum skjölum hennar og leggur til tillögur beint í textaritlinum. Það státar af kunnáttu á öllum tungumálum sem eru fulltrúa í opinberum geymslum.

Stýrimaður X, endurbætt útgáfa af Copilot, byggir á þessum grunni, býður upp á auðgaða upplifun með spjall- og flugstöðvaviðmótum, aukinn stuðning við dráttarbeiðnir og nýtir OpenAI GPT-4 líkanið. Bæði Copilot og Copilot X eru samhæfðar við Visual Studio, Visual Studio Code, Neovim og alla JetBrains hugbúnaðarsvítuna.

AWS CodeWhisperer: Ráðleggingar um rauntímakóðun Amazon CodeWhisperer er vélanámsdrifinn kóðarafall sem býður upp á ráðleggingar um rauntímakóðun. Eins og forritara handrit, kynnir það fyrirbyggjandi tillögur sem hafa áhrif á áframhaldandi kóða. Þessar tillögur eru allt frá hnitmiðuðum athugasemdum til vandaðra aðgerða. Sem stendur er CodeWhisperer stillt á fjölda forritunarmála, þar á meðal Java, Python, JavaScript, TypeScript og margt fleira. Tólið samþættist óaðfinnanlega kerfum eins og Amazon SageMaker Studio, JupyterLab, Visual Studio Code, JetBrains, AWS Cloud9 og AWS Lambda.

Bard to Code: Conversational AI for Code Generation Bard, oft flokkaður sem samtals AI eða spjallbotni, sýnir hæfileika í að framleiða manneskjuleg textasvörun við fjölbreyttu svið af leiðbeiningum, vegna víðtækrar þjálfunar þess á ótal textagögnum. Þar að auki býr það yfir handlagni til að framleiða kóða á ýmsum forritunarmálum, þar á meðal en takmarkast ekki við Python, Java, C++ og JavaScript.

SWE-umboðsmaður á móti samkeppnisaðilum: Lýðræðislegur aðgangur að háþróaðri forritunargetu

Í landslagi sem einkennist af sérlausnum eins og Devin AI og Devika, skín SWE-Agent sem opinn uppspretta valkostur, lýðræðislegur aðgangur að fremstu gervigreindarforritunarmöguleikum. Bæði SWE-Agent og Devin státa af glæsilegri frammistöðu á SWE-viðmiðinu, þar sem SWE-Agent nær samkeppnishæfu 12.29% úrlausnarhlutfalli. Hins vegar er opinn uppspretta eðli SWE-Agent aðgreinir það, í takt við samstarfssiðferði hugbúnaðarþróunarsamfélagsins.

Með því að gera kóðagrunn sinn aðgengilegan fyrir þróunaraðila um allan heim, býður SWE-Agent framlag og stuðlar að vistkerfi nýsköpunar og þekkingarmiðlunar. Hönnuðir geta að vild samþætta SWE-Agent inn í verkflæði sín og nýtt kraft þess til að hagræða hugbúnaðarþróunarferlum á sama tíma og stuðla að þróun þess. Þessi samvinnuaðferð gerir forriturum af öllum bakgrunni og færnistigum kleift að hámarka vinnuflæði sitt, auka kóða gæði og vafra um margbreytileika nútíma hugbúnaðarþróunar með sjálfstrausti.

Fyrir utan tæknilega hæfileika sína hefur SWE-Agent möguleika á að hvetja til hugmyndabreytingar í hugbúnaðarverkfræðimenntun og samfélagssamstarfi. Sem opinn uppspretta tól er hægt að samþætta SWE-Agent inn í námskrár, sem veitir nemendum praktíska reynslu af AI-aðstoðinni hugbúnaðarþróun. Þessi útsetning getur hjálpað til við að móta næstu kynslóð hugbúnaðarverkfræðinga, útbúa þá færni og hugarfari sem nauðsynleg er til að dafna í sífellt sjálfvirkum og gervigreindardrifnum iðnaði.

Þar að auki hvetur samvinnueðli SWE-Agent þróunaraðila til að deila reynslu sinni, bestu starfsvenjum og innsýn, sem stuðlar að öflugu samfélagi þekkingarskipta. Með opnum framlögum, villuskýrslum og eiginleikabeiðnum geta verktaki tekið virkan þátt í að móta framtíð gervigreindar-knúnrar hugbúnaðarverkfræði. Þessi samstarfsaðferð flýtir ekki aðeins fyrir nýsköpunarhraða heldur tryggir hún einnig að SWE-Agent haldist viðeigandi og aðlögunarhæfni að síbreytilegum þörfum vistkerfis hugbúnaðarþróunar.

Framtíð hugbúnaðarþróunar

Þó að tilkoma gervigreindar-knúnra hugbúnaðarverkfræðinga eins og SWE-Agent feli í sér spennandi tækifæri, þá vekur hún einnig mikilvægar spurningar og áskoranir sem þarf að takast á við. Eitt mikilvægt atriði er hugsanleg áhrif á vinnuafl hugbúnaðarþróunar. Eftir því sem gervigreind kerfi verða hæfari til að gera ýmsa þætti þróunarferlisins sjálfvirkari geta verið áhyggjur af tilfærslu starfa og þörf á endurmenntun og uppbyggingarverkefnum.

Hins vegar er mikilvægt að viðurkenna að gervigreind kemur ekki í staðinn fyrir mannlega þróunaraðila heldur öflugt tæki til að auka og auka getu þeirra. Með því að hlaða endurteknum og tímafrekum verkefnum yfir í gervigreindarkerfi eins og SWE-Agent geta mannlegir verktaki einbeitt sér að verkefnum á hærra stigi sem krefjast gagnrýninnar hugsunar, sköpunargáfu og hæfileika til að leysa vandamál. Þessi breyting á áherslum gæti leitt til fyllri og gefandi hlutverka fyrir hugbúnaðarverkfræðinga, sem gerir þeim kleift að takast á við flóknari áskoranir og knýja fram nýsköpun.

Önnur áskorun liggur í áframhaldandi þróun og betrumbót á gervigreindarkerfum eins og SWE-Agent. Þar sem hugbúnaðarflækjustig heldur áfram að aukast og nýjar forritunaraðferðir koma fram verða þessi gervigreindarkerfi að vera stöðugt þjálfuð og uppfærð til að vera viðeigandi og skilvirk. Þetta krefst samstillts átaks frá rannsóknarsamfélaginu, sem og náins samstarfs milli háskóla og atvinnulífs, til að tryggja að hugbúnaðarverkfræðingar sem knúnir eru gervigreind séu áfram í fararbroddi í tækniframförum.

Þar að auki, eftir því sem gervigreind kerfi verða samþættari inn í hugbúnaðarþróunarferlið, verður að taka á áhyggjum varðandi öryggi, friðhelgi einkalífs og siðferðileg sjónarmið. Gera verður traustar ráðstafanir til að tryggja heilleika og áreiðanleika kóðans sem myndaður er, sem og til að draga úr hugsanlegum hlutdrægni eða óviljandi afleiðingum. Áframhaldandi rannsóknir og samræður innan hugbúnaðarverkfræðisamfélagsins munu skipta sköpum við að sigla þessar áskoranir og koma á bestu starfsvenjum fyrir ábyrga þróun og dreifingu gervigreindar-knúnra hugbúnaðarverkfræðinga.

Niðurstaða

Uppgangur gervigreindar-knúnra hugbúnaðarverkfræðinga eins og SWE-Agent táknar lykilatriði í þróun hugbúnaðarþróunar. Með því að nýta kraft stórra tungumálalíkana og reiknirit fyrir vélanám hafa þessi gervigreindarkerfi möguleika á að gjörbylta því hvernig hugbúnaður er hannaður, þróaður og viðhaldið. Með ótrúlegum hraða, nákvæmni og getu til að hagræða lífsferli þróunar, lofa gervigreind hugbúnaðarverkfræðingar að auka framleiðni þróunaraðila og flýta fyrir nýsköpunarhraða.

Hins vegar ná raunveruleg áhrif gervigreindar hugbúnaðarverkfræðinga út fyrir aðeins tæknilega getu. Þegar opinn uppspretta lausnir eins og SWE-Agent ná tökum á sér, hafa þær vald til að lýðræðisfæra aðgang að háþróaðri forritunargetu, efla samvinnuvistkerfi þekkingarmiðlunar og styrkja þróunaraðila af öllum bakgrunni og færnistigum.

Þegar við tileinkum okkur tímum AI-aðstoðaðrar hugbúnaðarþróunar er mikilvægt að viðurkenna þær áskoranir og tækifæri sem eru framundan. Þó að áhyggjur séu af tilfærslu starfa og þörf fyrir endurmenntun eru gervigreindarkerfi eins og SWE-Agent einnig tækifæri til að endurskilgreina hlutverk hugbúnaðarverkfræðinga, sem gerir þeim kleift að einbeita sér að verkefnum á hærra stigi sem krefjast gagnrýninnar hugsunar og sköpunargáfu.

Á endanum mun farsæl samþætting gervigreindar-knúnra hugbúnaðarverkfræðinga í vistkerfi hugbúnaðarþróunar krefjast sameiginlegs átaks frá vísindamönnum, þróunaraðilum og leiðtogum iðnaðarins.