AI programmatūras inženieru uzplaukums: SWE-Agent, Devin AI un kodēšanas nākotne

Mākslīgā intelekta (AI) joma turpina virzīt robežas tam, kas kādreiz tika uzskatīts par neiespējamu. No pašbraucošām automašīnām līdz valodu modeļiem, kas var iesaistīties cilvēkiem līdzīgās sarunās, AI strauji pārveido dažādas nozares, un programmatūras izstrāde nav izņēmums. Ar AI darbināmu programmatūras inženieru parādīšanās, piemēram SWE-aģents ko izstrādājusi Prinstonas Universitātes NLP grupa Devin AI, ir revolucionāras pārmaiņas programmatūras projektēšanā, izstrādē un uzturēšanā.

SWE-Agent, progresīvā mākslīgā intelekta sistēma, sola revolucionizēt programmatūras inženierijas procesu, autonomi identificējot un risinot GitHub problēmas ar nepieredzētu ātrumu un precizitāti. Šis ievērojamais rīks izmanto modernākos valodu modeļus, piemēram, GPT-4, racionalizējot izstrādes ciklu un uzlabojot izstrādātāju produktivitāti.

AI programmatūras inženieru parādīšanās

Tradicionāli programmatūras izstrāde ir bijis darbietilpīgs process, kurā prasmīgu programmētāju komandām ir rūpīgi jāraksta, jāpārskata un jāpārbauda kods. Tomēr ar AI darbināmu programmatūras inženieru, piemēram, SWE-Agent, parādīšanās var izjaukt šo mūžseno paradigmu. Izmantojot lielu valodu modeļu un mašīnmācīšanās algoritmu jaudu, šīs AI sistēmas var ne tikai ģenerēt kodu, bet arī identificēt un labot kļūdas, racionalizējot visu izstrādes dzīves ciklu.

Viena no galvenajām SWE-Agent priekšrocībām ir tā spēja autonomi atrisināt GitHub problēmas ar ievērojamu efektivitāti. Vidēji tas var analizēt un novērst problēmas 93 sekunžu laikā, un tas var lepoties ar iespaidīgu 12.29% panākumu līmeni visaptverošajā SWE stenda testu komplektā. Šāds ātruma un precizitātes līmenis ir bezprecedenta programmatūras inženierijas jomā, solot ievērojami paātrināt izstrādes termiņus un samazināt programmatūras projektu kopējās izmaksas.

SWE-Agent panākumu pamatā ir novatoriskā aģenta-datora saskarne (ACI), dizaina paradigma, kas optimizē mijiedarbību starp AI programmētājiem un kodu krātuvēm. Vienkāršojot komandas un atgriezeniskās saites formātus, ACI veicina netraucētu saziņu, dodot SWE-Agent iespēju veikt uzdevumus, sākot no sintakses pārbaudēm līdz testa izpildei ar ievērojamu efektivitāti. Šis lietotājam draudzīgais interfeiss ne tikai uzlabo veiktspēju, bet arī paātrina pārņemšanu izstrādātāju vidū, padarot AI atbalstītu programmatūras izstrādi pieejamāku un pieejamāku.

SWE aģents LLM

LLM aģenti: uzdevumu automatizācijas organizēšana

LLM aģenti ir sarežģītas programmatūras vienības, kas izstrādātas, lai automatizētu sarežģītu uzdevumu izpildi. Šie aģenti ir aprīkoti ar piekļuvi visaptverošam rīku komplektam vai resursu kopumam, kas ļauj tiem saprātīgi noteikt labāko rīku vai metodi, ko izmantot, pamatojoties uz konkrēto saņemto ievadi.

LLM aģenta darbību var vizualizēt kā dinamisku darbību secību, kas ir rūpīgi organizēta, lai izpildītu doto uzdevumu. Būtiski, ka šiem aģentiem ir iespēja izmantot viena rīka izvadi kā ievadi citam, radot savstarpēji saistītu darbību kaskādes efektu.

BabyAGI: Task Management Powerhouse Viens no ievērojamākajiem LLM aģentiem ir BabyAGI, uzlabota uzdevumu pārvaldības sistēma, ko darbina OpenAI progresīvās mākslīgā intelekta iespējas. Kopā ar vektoru datubāzēm, piemēram, Chroma vai Weaviate, BabyAGI izceļas ar uzdevumu pārvaldību, prioritāšu noteikšanu un izpildi ar ievērojamu efektivitāti. Izmantojot OpenAI vismodernāko dabiskās valodas apstrādi, BabyAGI var formulēt jaunus uzdevumus, kas ir saskaņoti ar konkrētiem mērķiem, un var lepoties ar integrētu piekļuvi datu bāzēm, kas ļauj uzglabāt, atsaukt un izmantot atbilstošu informāciju.

Savā būtībā BabyAGI ir racionalizēta uzdevumu vadīta autonomā aģenta versija, kas ietver ievērojamas funkcijas no tādām platformām kā GPT-4, Pinecone vektoru meklēšana un LangChain sistēma, lai neatkarīgi izstrādātu un izpildītu uzdevumus. Tās darbības plūsma ietver četrus galvenos soļus: galvenā uzdevuma izņemšanu no gaidošo uzdevumu saraksta, uzdevuma pārsūtīšanu uz speciālu izpildaģentu, lai apstrādātu, precizētu un saglabātu iegūto rezultātu, un formulētu jaunus uzdevumus, vienlaikus dinamiski pielāgojot uzdevumu saraksta prioritāti. par iepriekš veikto uzdevumu virsmērķi un rezultātiem.

Aģents GPT: Autonomo AI aģentu izveides un izvietošanas aģentsGPT ir stabila platforma, kas pielāgota autonomu AI aģentu izveidei un izvietošanai. Kad šiem aģentiem ir definēts konkrēts mērķis, viņi uzsāk nerimstošu uzdevumu ģenerēšanas un izpildes cilpu, nenogurstoši cenšoties sasniegt noteikto mērķi. Tās darbības pamatā ir savstarpēji saistītu valodu modeļu (vai aģentu) ķēde, kas kopīgi izstrādā optimālos uzdevumus, lai sasniegtu mērķi, izpildītu tos, kritiski novērtētu to veiktspēju un iteratīvi izstrādātu turpmākos uzdevumus. Šī rekursīvā pieeja nodrošina, ka AgentGPT paliek adaptīvs, apgūstot un pilnveidojot savas stratēģijas ar katru cilpu līdz collai tuvāk mērķim.

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

Koda palīgi: uzlabot izstrādātāju produktivitāti

Kodu palīgi ir uzlaboti rīki, kas izstrādāti, lai palīdzētu izstrādātājiem koda rakstīšanas procesā, kas bieži tiek ieviesti kā integrētās izstrādes vides (IDE) spraudņi, paplašinājumi vai papildinājumi. Šie palīgi spēj ieteikt koda pabeigšanu, identificēt un labot kļūdas, sniegt optimizācijas ieteikumus un vienkāršot atkārtotus kodēšanas uzdevumus. Iekļaujot ģeneratīvos AI modeļus, tie analizē kodēšanas modeļus un sniedz ieskatu, kas racionalizē izstrādes darbplūsmu, paātrinot koda ģenerēšanu un paaugstinot izvades kvalitāti.

GitHub kopilots: AI darbināms programmēšanas pavadonis GitHub Copilot, kas izstrādāts, sadarbojoties GitHub un OpenAI, izmanto Codex ģeneratīvā modeļa iespējas, palīdzot izstrādātājiem efektīvāk rakstīt kodu. Aprakstīts kā ar AI darbināms programmēšanas pavadonis, tas sniedz automātiskās pabeigšanas ieteikumus koda izstrādes laikā. GitHub Copilot ļoti uztver aktīvā faila un ar to saistīto dokumentu kontekstu, piedāvājot ieteikumus tieši teksta redaktorā. Tā lepojas ar visu valodu prasmēm, kas ir pārstāvētas publiskajos krātuvēs.

Otrais pilots X, uzlabotā Copilot versija, kas balstās uz šo pamatu, piedāvājot bagātinātu pieredzi ar tērzēšanas un termināļa saskarnēm, uzlabotu atbalstu vilkšanas pieprasījumiem un izmantojot OpenAI GPT-4 modeli. Gan Copilot, gan Copilot X ir saderīgi ar Visual Studio, Visual Studio Code, Neovim un visu JetBrains programmatūras komplektu.

AWS CodeWhisperer: reāllaika kodēšanas ieteikumi Amazon CodeWhisperer ir mašīnmācības vadīts koda ģenerators, kas piedāvā reāllaika kodēšanas ieteikumus. Kā izstrādātāju skripts tas proaktīvi sniedz ieteikumus, kurus ietekmē esošais kods. Šie priekšlikumi svārstās no kodolīgiem komentāriem līdz rūpīgi strukturētām funkcijām. Pašlaik CodeWhisperer ir pielāgots daudzām programmēšanas valodām, tostarp Java, Python, JavaScript, TypeScript un daudzām citām. Rīks nemanāmi integrējas ar tādām platformām kā Amazon SageMaker Studio, JupyterLab, Visual Studio Code, JetBrains, AWS Cloud9 un AWS Lambda.

Bards uz kodu: Sarunu AI kodu ģenerēšanas bardam, kas bieži tiek klasificēts kā sarunvalodas AI vai tērzēšanas robots, demonstrē prasmi radīt cilvēkiem līdzīgas teksta atbildes uz daudzveidīgu uzvedņu spektru, pateicoties tā plašajai apmācībai par neskaitāmiem teksta datiem. Turklāt tai piemīt veiklība, lai izveidotu kodu dažādās programmēšanas valodās, tostarp, bet ne tikai, Python, Java, C++ un JavaScript.

SWE-aģents pret konkurentiem: demokratizējot piekļuvi uzlabotajām programmēšanas iespējām

Ainavā, kurā dominē tādi patentēti risinājumi kā Devin AI un Devika, SWE-Agent ir atvērtā koda alternatīva, kas demokratizē piekļuvi progresīvām AI programmēšanas iespējām. Gan SWE-Agent, gan Devin lepojas ar iespaidīgu veiktspēju SWE-bench etalonā, un SWE-Agent sasniedz konkurētspējīgu 12.29% problēmu atrisināšanas līmeni. Tomēr SWE-Agent atvērtā pirmkoda būtība to atšķir, saskaņojot ar programmatūras izstrādes kopienas sadarbības ētiku.

Padarot savu kodu bāzi pieejamu izstrādātājiem visā pasaulē, SWE-Agent aicina sniegt ieguldījumu un veicina inovāciju un zināšanu apmaiņas ekosistēmu. Izstrādātāji var brīvi integrēt SWE-Agent savās darbplūsmās, izmantojot tā spēku, lai racionalizētu programmatūras izstrādes procesus, vienlaikus veicinot tā attīstību. Šī sadarbības pieeja ļauj izstrādātājiem ar visu pieredzi un prasmēm optimizēt savas darbplūsmas, uzlabot koda kvalitāti un ar pārliecību orientēties mūsdienu programmatūras izstrādes sarežģītībā.

Papildus tehniskajām spējām SWE-Agent spēj katalizēt paradigmas maiņu programmatūras inženierijas izglītībā un kopienas sadarbībā. Kā atvērtā pirmkoda rīku SWE-Agent var integrēt izglītības programmās, nodrošinot studentiem praktisku pieredzi programmatūras izstrādē ar AI palīdzību. Šī ekspozīcija var palīdzēt veidot nākamās paaudzes programmatūras inženierus, nodrošinot viņus ar prasmēm un domāšanas veidu, kas nepieciešams, lai attīstītos arvien automatizētākā un uz AI virzītā nozarē.

Turklāt SWE-Agent sadarbības raksturs mudina izstrādātājus dalīties savā pieredzē, paraugpraksē un atziņās, veicinot dinamisku zināšanu apmaiņas kopienu. Izmantojot atvērtā koda ieguldījumu, kļūdu ziņojumus un funkciju pieprasījumus, izstrādātāji var aktīvi piedalīties ar AI darbināmas programmatūras inženierijas nākotnes veidošanā. Šī sadarbības pieeja ne tikai paātrina inovāciju tempu, bet arī nodrošina, ka SWE-Agent joprojām ir atbilstošs un pielāgojams programmatūras izstrādes ekosistēmas nepārtraukti mainīgajām vajadzībām.

Programmatūras izstrādes nākotne

Lai gan ar AI darbināmu programmatūras inženieru, piemēram, SWE-Agent, parādīšanās paver aizraujošas iespējas, tas rada arī svarīgus jautājumus un problēmas, kas jārisina. Viens no svarīgākajiem apsvērumiem ir iespējamā ietekme uz programmatūras izstrādes darbaspēku. Tā kā mākslīgā intelekta sistēmas kļūst spējīgākas automatizēt dažādus izstrādes procesa aspektus, var rasties bažas par darbavietu pārvietošanu un nepieciešamību pēc pārkvalificēšanās un prasmju uzlabošanas iniciatīvām.

Tomēr ir svarīgi apzināties, ka mākslīgais intelekts neaizstāj cilvēku izstrādātājus, bet gan spēcīgs instruments viņu iespēju palielināšanai un uzlabošanai. Pārkraujot atkārtotus un laikietilpīgus uzdevumus AI sistēmām, piemēram, SWE-Agent, cilvēku izstrādātāji var koncentrēties uz augstāka līmeņa uzdevumiem, kuriem nepieciešama kritiska domāšana, radošums un problēmu risināšanas prasmes. Šīs fokusa maiņas rezultātā programmatūras inženieriem varētu tikt piešķirtas pilnvērtīgākas un atalgojošākas lomas, ļaujot viņiem risināt sarežģītākas problēmas un veicināt inovācijas.

Vēl viens izaicinājums ir AI sistēmu, piemēram, SWE-Agent, pastāvīga attīstība un uzlabošana. Tā kā programmatūras sarežģītība turpina pieaugt un parādās jaunas programmēšanas paradigmas, šīs AI sistēmas ir nepārtraukti jāapmāca un jāatjaunina, lai tās būtu atbilstošas ​​un efektīvas. Tas prasa saskaņotus pētniecības aprindu centienus, kā arī ciešu sadarbību starp akadēmiskajām aprindām un nozari, lai nodrošinātu, ka ar AI darbināmi programmatūras inženieri joprojām ir tehnoloģiskā progresa priekšgalā.

Turklāt, tā kā AI sistēmas kļūst arvien vairāk integrētas programmatūras izstrādes procesā, ir jārisina bažas par drošību, privātumu un ētiskiem apsvērumiem. Ir jāievieš stingri pasākumi, lai nodrošinātu ģenerētā koda integritāti un uzticamību, kā arī lai mazinātu iespējamās novirzes vai neparedzētas sekas. Pastāvīga izpēte un dialogs programmatūras inženieru kopienā būs ļoti svarīgi, lai pārvarētu šos izaicinājumus un izveidotu paraugpraksi atbildīgai ar AI darbināmu programmatūras inženieru izstrādei un ieviešanai.

Secinājumi

Ar AI darbināmu programmatūras inženieru, piemēram, SWE-Agent, pieaugums ir galvenais brīdis programmatūras izstrādes attīstībā. Izmantojot lielu valodu modeļu un mašīnmācīšanās algoritmu jaudu, šīm mākslīgā intelekta sistēmām ir potenciāls mainīt programmatūras projektēšanas, izstrādes un uzturēšanas veidu. Ar savu ievērojamo ātrumu, precizitāti un spēju racionalizēt izstrādes dzīves ciklu AI programmatūras inženieri sola uzlabot izstrādātāju produktivitāti un paātrināt inovāciju tempu.

Tomēr AI programmatūras inženieru patiesā ietekme pārsniedz tikai tehniskās iespējas. Tā kā atvērtā pirmkoda risinājumi, piemēram, SWE-Agent, kļūst arvien populārāki, tiem ir tiesības demokratizēt piekļuvi progresīvām programmēšanas iespējām, veicinot sadarbības ekosistēmu zināšanu apmaiņai un sniedzot iespēju izstrādātājiem ar visu pieredzi un prasmēm.

Tā kā mēs aptveram AI atbalstītas programmatūras izstrādes laikmetu, ir ļoti svarīgi apzināties gaidāmās problēmas un iespējas. Lai gan pastāv bažas par darba pārvietošanu un pārkvalificēšanās nepieciešamība, AI sistēmas, piemēram, SWE-Agent, arī sniedz iespēju no jauna definēt programmatūras inženieru lomu, ļaujot viņiem koncentrēties uz augstāka līmeņa uzdevumiem, kas prasa kritisku domāšanu un radošumu.

Galu galā, lai veiksmīgi integrētu ar AI darbināmus programmatūras inženierus programmatūras izstrādes ekosistēmā, būs vajadzīgs kolektīvs pētnieku, izstrādātāju un nozares vadītāju darbs.