никулец Подемот на софтверските инженери за вештачка интелигенција: SWE-Agent, Devin AI и иднината на кодирањето - Unite.AI
Поврзете се со нас

Вештачка интелигенција

Подемот на софтверските инженери за вештачка интелигенција: SWE-Agent, Devin AI и иднината на кодирањето

mm

Објавено

 on

СОФТВЕРСКИ ИНЖЕНЕР ИДНИ ГЕНЕРАТИВНИ АИ АГЕНТИ ДЕВИН АИ

Областа на вештачката интелигенција (ВИ) продолжува да ги поместува границите на она што некогаш се сметаше за невозможно. Од самоуправувачки автомобили до јазични модели кои можат да се вклучат во разговори слични на луѓе, вештачката интелигенција брзо трансформира различни индустрии, а развојот на софтвер не е исклучок. Појавата на софтверски инженери со вештачка интелигенција, како на пр SWE-Агент развиена од НЛП групата на Универзитетот Принстон, Девин АИ, претставува револуционерна промена во начинот на кој софтверот се дизајнира, развива и одржува.

SWE-Agent, врвен систем за вештачка интелигенција, ветува дека ќе го револуционизира процесот на софтверско инженерство со автономно идентификување и решавање на проблемите на GitHub со невидена брзина и точност. Оваа извонредна алатка користи најсовремени јазични модели како GPT-4, рационализирајќи го циклусот на развој и ја зголемува продуктивноста на програмерите.

Појавата на софтверски инженери со вештачка интелигенција

Традиционално, развојот на софтвер е трудоинтензивен процес, кој бара тимови од вешти програмери да пишуваат, прегледуваат и тестираат код прецизно. Сепак, доаѓањето на софтверски инженери со вештачка интелигенција како SWE-Agent има потенцијал да ја наруши оваа прастара парадигма. Со искористување на моќта на големите јазични модели и алгоритмите за машинско учење, овие системи со вештачка интелигенција не само што можат да генерираат код, туку и да идентификуваат и поправаат грешки, рационализирајќи го целиот животен циклус на развој.

Една од клучните предности на SWE-Agent е неговата способност автономно да ги решава проблемите со GitHub со извонредна ефикасност. Во просек, може да ги анализира и поправа проблемите во рок од 93 секунди, со импресивна стапка на успех од 12.29% на сеопфатниот тест сет на SWE-клупа. Ова ниво на брзина и точност е без преседан во областа на софтверското инженерство, ветувајќи дека значително ќе ги забрза временските рокови за развој и ќе ги намали вкупните трошоци на софтверските проекти.

Во сржта на успехот на SWE-Agent лежи иновативниот интерфејс Агент-компјутер (ACI), дизајнерска парадигма која ги оптимизира интеракциите помеѓу програмерите со вештачка интелигенција и складиштата за кодови. Со поедноставување на командите и форматите за повратни информации, ACI ја олеснува беспрекорната комуникација, давајќи им можност на SWE-Agent да извршува задачи кои се движат од проверки на синтаксата до извршување на тестовите со извонредна ефикасност. Овој кориснички интерфејс не само што ги подобрува перформансите, туку и го забрзува усвојувањето меѓу програмерите, правејќи го развојот на софтвер со помош на вештачка интелигенција попристапен и пристапен.

swe агент LLM

SWE агент LLM

LLM агенти: оркестрирачка автоматизација на задачите

Агентите за LLM се софистицирани софтверски ентитети дизајнирани да го автоматизираат извршувањето на сложените задачи. Овие агенти се опремени со пристап до сеопфатен пакет со алатки или збир на ресурси, што им овозможува интелигентно да ја одредат најдобрата алатка или метод за употреба врз основа на специфичните информации што ги добиваат.

Работењето на агентот за LLM може да се визуелизира како динамична низа од чекори, прецизно оркестрирани за да се исполни дадената задача. Значајно е тоа што овие агенси поседуваат способност да го користат излезот од една алатка како влез за друга, создавајќи каскаден ефект на меѓусебно поврзани операции.

BabyAGI: Powerhouse за управување со задачи Еден од најзабележителните агенти за LLM е BabyAGI, напреден систем за управување со задачи напојуван од врвните способности за вештачка интелигенција на OpenAI. Во тандем со векторски бази на податоци како Chroma или Weaviate, BabyAGI се истакнува во управувањето, приоретизирањето и извршувањето на задачите со извонредна ефикасност. Користејќи ја најсовремената обработка на природниот јазик на OpenAI, BabyAGI може да формулира нови задачи усогласени со специфични цели и може да се пофали со интегриран пристап до базата на податоци, овозможувајќи му да складира, потсетува и користи релевантни информации.

Во неговото јадро, BabyAGI претставува рационализирана верзија на автономниот агент управуван од задачи, инкорпорирајќи значајни карактеристики од платформи како GPT-4, пребарување на вектор на Pinecone и рамката LangChain за самостојно креирање и извршување задачи. Неговиот оперативен тек се состои од четири клучни чекори: извлекување на најважната задача од списокот со задачи што чека, пренесување на задачата на посветен агент за извршување за обработка, рафинирање и складирање на добиениот резултат и формулирање нови задачи додека динамички се прилагодува приоритетот на списокот со задачи. за севкупната цел и резултатите од претходно извршените задачи.

AgentGPT: Autonomous AI Agent Creation and Deployment AgentGPT е робусна платформа прилагодена за создавање и распоредување на автономни AI агенти. Откако ќе се дефинира одредена цел за овие агенти, тие се впуштаат во немилосрдна јамка на генерирање и извршување задачи, неуморно стремејќи се да ја исполнат предвидената цел. Во срцето на неговото работење лежи синџир на меѓусебно поврзани јазични модели (или агенти) кои заеднички ги подготвуваат оптималните задачи за да се исполнат целта, ги извршуваат, критички ја оценуваат нивната изведба и повторливо ги осмислуваат следните задачи. Овој рекурзивен пристап осигурува дека AgentGPT останува адаптивен, учи и ги усовршува своите стратегии со секоја јамка до инчи поблиску до целта.

Компаративен приказ на СОП за развој на софтвер помеѓу MetaGPT и човечкиот тим од реалниот свет

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

Код асистенти: подобрување на продуктивноста на програмерите

Асистентите за кодови се напредни алатки дизајнирани да им помогнат на програмерите во процесот на пишување код, често имплементирани како приклучоци, екстензии или додатоци за интегрирано развојно опкружување (IDE). Овие асистенти се способни да предлагаат комплетирање на кодот, да идентификуваат и поправаат грешки, да даваат препораки за оптимизација и да ги поедноставуваат повторливите задачи за кодирање. Со инкорпорирање на генеративни модели на вештачка интелигенција, тие ги анализираат шемите на кодирање и обезбедуваат увиди што го рационализираат работниот тек на развојот, забрзувајќи го генерирањето код и подигнувајќи го квалитетот на излезот.

GitHub копилот: Програмскиот придружник GitHub Copilot со AI, развиен преку соработка помеѓу GitHub и OpenAI, ги користи можностите на генеративниот модел Codex, помагајќи им на програмерите поефикасно да пишуваат код. Опишан како програмски придружник на ВИ, тој прикажува предлози за автоматско комплетирање за време на развојот на кодот. GitHub Copilot внимателно го забележува контекстот на активната датотека и нејзините поврзани документи, предлагајќи предлози директно во текстуалниот уредувач. Може да се пофали со владеење на сите јазици претставени во јавните складишта.

Копилот X, подобрена верзија на Copilot, се надоврзува на оваа основа, нудејќи збогатено искуство со интерфејси за разговор и терминали, подобрена поддршка за барања за повлекување и искористување на моделот GPT-4 на OpenAI. И Copilot и Copilot X се компатибилни со Visual Studio, Visual Studio Code, Neovim и целиот софтверски пакет JetBrains.

AWS CodeWhisperer: Препораки за кодирање во реално време Amazon CodeWhisperer е генератор на код управуван од машинско учење кој нуди препораки за кодирање во реално време. Како скрипта за програмери, таа проактивно прикажува предлози под влијание на тековниот код. Овие предлози се движат од концизни коментари до детално структурирани функции. Во моментов, CodeWhisperer е усогласен со мноштво програмски јазици, вклучувајќи Java, Python, JavaScript, TypeScript и многу други. Алатката беспрекорно се интегрира со платформи како Amazon SageMaker Studio, JupyterLab, Visual Studio Code, JetBrains, AWS Cloud9 и AWS Lambda.

Bard to Code: Разговорна вештачка интелигенција за генерирање кодови Бард, често категоризирана како разговорна вештачка интелигенција или чет-бот, демонстрира умешност во производството на текстуални одговори слични на човекот на разновиден спектар на инструкции, благодарение на неговата обемна обука за огромен број текстуални податоци. Покрај тоа, тој поседува умешност да произведува код на различни програмски јазици, вклучувајќи, но не ограничувајќи се на Python, Java, C++ и JavaScript.

SWE-Agent vs. Competitors: Демократизирање на пристапот до напредни програмски способности

Во пејзаж во кој доминираат сопственички решенија како Devin AI и Devika, SWE-Agent блеска како алтернатива со отворен код, демократизирајќи го пристапот до врвните програмски способности за вештачка интелигенција. И SWE-Agent и Devin може да се пофалат со импресивни перформанси на реперот на SWE-клупата, при што SWE-Agent постигнува конкурентна стапка на резолуција од 12.29%. Сепак, природата на отворен код на SWE-Agent го издвојува, усогласувајќи се со заедничкиот етос на заедницата за развој на софтвер.

Ставајќи ја својата база на кодови достапна за програмерите ширум светот, SWE-Agent поканува придонеси и поттикнува екосистем на иновации и споделување знаење. Програмерите можат слободно да го интегрираат SWE-Agent во нивните работни текови, искористувајќи ја неговата моќ да ги насочат процесите за развој на софтвер додека истовремено придонесуваат за неговата еволуција. Овој заеднички пристап им дава овластување на програмерите од сите позадини и нивоа на вештини да ги оптимизираат нивните работни текови, да го подобрат квалитетот на кодот и со сигурност да се движат низ комплексноста на современиот развој на софтвер.

Надвор од својата техничка моќ, SWE-Agent има потенцијал да катализира промена на парадигмата во образованието за софтверско инженерство и соработката во заедницата. Како алатка со отворен код, SWE-Agent може да се интегрира во образовните програми, обезбедувајќи им на студентите практично искуство во развојот на софтвер со помош на вештачка интелигенција. Оваа изложеност може да помогне во обликувањето на следната генерација софтверски инженери, опремувајќи ги со вештини и начин на размислување неопходни за да напредуваат во индустријата што се повеќе автоматизирана и водена од ВИ.

Освен тоа, колаборативната природа на SWE-Agent ги охрабрува програмерите да ги споделат своите искуства, најдобри практики и увиди, поттикнувајќи енергична заедница на размена на знаење. Преку придонеси со отворен код, извештаи за грешки и барања за функции, програмерите можат активно да учествуваат во обликувањето на иднината на софтверското инженерство со ВИ. Овој заеднички пристап не само што го забрзува темпото на иновации, туку исто така гарантира дека SWE-Agent останува релевантен и приспособлив на постојано развивачките потреби на екосистемот за развој на софтвер.

Иднината на развој на софтвер

Иако појавата на софтверски инженери со вештачка интелигенција, како што е SWE-Agent, претставува возбудливи можности, исто така покренува важни прашања и предизвици кои мора да се решат. Едно критично размислување е потенцијалното влијание врз работната сила за развој на софтвер. Како што системите за вештачка интелигенција стануваат поспособни за автоматизирање на различни аспекти на процесот на развој, може да има загриженост во врска со преместувањето на работните места и потребата од иницијативи за преквалификација и надградба.

Сепак, важно е да се признае дека вештачката интелигенција не е замена за човечките програмери, туку моќна алатка за зголемување и подобрување на нивните способности. Со претоварување на повторувачки и долготрајни задачи на системи за вештачка интелигенција како SWE-Agent, човечките програмери можат да се фокусираат на задачи на повисоко ниво кои бараат критичко размислување, креативност и вештини за решавање проблеми. Оваа промена на фокусот може да доведе до поисполнителни и наградувачки улоги за софтверските инженери, овозможувајќи им да се справат со посложени предизвици и да поттикнат иновации.

Друг предизвик лежи во тековниот развој и усовршување на системи за вештачка интелигенција како SWE-Agent. Бидејќи комплексноста на софтверот продолжува да се зголемува и се појавуваат нови програмски парадигми, овие системи за вештачка интелигенција мора постојано да се обучуваат и ажурираат за да останат релевантни и ефективни. Ова бара заеднички напор од истражувачката заедница, како и тесна соработка помеѓу академската заедница и индустријата, за да се осигура дека софтверските инженери напојувани со вештачка интелигенција остануваат во првите редови на технолошкиот напредок.

Покрај тоа, како што системите за вештачка интелигенција стануваат се повеќе интегрирани во процесот на развој на софтвер, мора да се решат грижите околу безбедноста, приватноста и етичките размислувања. Мора да се преземат силни мерки за да се обезбеди интегритет и доверливост на генерираниот код, како и да се ублажат потенцијалните предрасуди или несакани последици. Тековните истражувања и дијалог во рамките на заедницата за софтверско инженерство ќе бидат клучни за навигација на овие предизвици и воспоставување на најдобри практики за одговорен развој и распоредување на софтверски инженери со ВИ.

Заклучок

Подемот на софтверски инженери со вештачка интелигенција како SWE-Agent претставува клучен момент во еволуцијата на развојот на софтверот. Со искористување на моќта на големите јазични модели и алгоритмите за машинско учење, овие системи за вештачка интелигенција имаат потенцијал да го револуционизираат начинот на кој софтверот се дизајнира, развива и одржува. Со нивната извонредна брзина, прецизност и способност да го насочат животниот циклус на развој, софтверските инженери со вештачка интелигенција ветуваат дека ќе ја подобрат продуктивноста на програмерите и ќе го забрзаат темпото на иновации.

Сепак, вистинското влијание на софтверските инженери со вештачка интелигенција се протега надвор од само техничките можности. Со оглед на тоа што решенијата со отворен код како SWE-Agent добиваат на сила, тие имаат моќ да го демократизираат пристапот до напредните програмски способности, поттикнувајќи заеднички екосистем на споделување знаење и зајакнување на развивачите од сите потекла и нивоа на вештини.

Додека ја прифаќаме ерата на развој на софтвер со помош на вештачка интелигенција, од клучно значење е да се препознаат предизвиците и можностите што претстојат. Иако постојат грижи за преместување на работните места и потребата за преквалификација, системите за вештачка интелигенција како SWE-Agent исто така претставуваат можност за редефинирање на улогата на софтверските инженери, овозможувајќи им да се фокусираат на задачи на повисоко ниво кои бараат критичко размислување и креативност.

На крајот на краиштата, успешната интеграција на софтверски инженери со ВИ во екосистемот за развој на софтвер ќе бара колективен напор од истражувачите, програмерите и лидерите во индустријата.

Изминатите пет години ги поминав потопувајќи се во фасцинантниот свет на машинското учење и длабокото учење. Мојата страст и експертиза ме наведоа да придонесам за над 50 различни проекти за софтверско инженерство, со посебен фокус на AI/ML. Мојата постојана љубопитност, исто така, ме привлече кон Обработка на природни јазици, поле кое јас сум желен да го истражам понатаму.