Vzpon inženirjev programske opreme AI: SWE-Agent, Devin AI in prihodnost kodiranja

Področje umetne inteligence (AI) še naprej premika meje tega, kar se je nekoč zdelo nemogoče. Od samovozečih avtomobilov do jezikovnih modelov, ki lahko sodelujejo v človeških pogovorih, umetna inteligenca hitro spreminja različne industrije in razvoj programske opreme ni izjema. Pojav programskih inženirjev, ki jih poganja AI, kot je npr SWE-Agent ki ga je razvila NLP skupina Univerze Princeton, Devin AI, predstavlja prelomen premik v tem, kako se načrtuje, razvija in vzdržuje programska oprema.

SWE-Agent, najsodobnejši sistem umetne inteligence, obljublja, da bo revolucioniral proces programskega inženiringa z avtonomnim prepoznavanjem in reševanjem težav GitHub z izjemno hitrostjo in natančnostjo. To izjemno orodje uporablja najsodobnejše jezikovne modele, kot je GPT-4, s čimer poenostavi razvojni cikel in poveča produktivnost razvijalcev.

Prihod inženirjev programske opreme AI

Tradicionalno je bil razvoj programske opreme delovno intenziven proces, ki je od skupin usposobljenih programerjev zahteval natančno pisanje, pregledovanje in testiranje kode. Vendar pa lahko pojav programskih inženirjev, ki jih poganja AI, kot je SWE-Agent, zmoti to prastaro paradigmo. Z izkoriščanjem moči velikih jezikovnih modelov in algoritmov strojnega učenja lahko ti sistemi umetne inteligence ne samo ustvarijo kodo, temveč tudi prepoznajo in popravijo hrošče, s čimer racionalizirajo celoten življenjski cikel razvoja.

Ena od ključnih prednosti SWE-Agenta je njegova sposobnost samostojnega reševanja težav z GitHub z izjemno učinkovitostjo. V povprečju lahko analizira in odpravi težave v 93 sekundah, pri čemer se ponaša z impresivno 12.29-odstotno stopnjo uspešnosti na obsežnem testnem nizu SWE-bench. Ta stopnja hitrosti in natančnosti je brez primere na področju programskega inženiringa, saj obljublja znatno pospešitev razvojnih rokov in zmanjšanje skupnih stroškov programskih projektov.

V središču uspeha SWE-Agent je inovativni vmesnik Agent-Computer Interface (ACI), paradigma oblikovanja, ki optimizira interakcije med programerji AI in repozitoriji kode. S poenostavitvijo ukazov in formatov povratnih informacij ACI olajša brezhibno komunikacijo, s čimer omogoča SWE-Agentu izvajanje nalog, ki segajo od preverjanja sintakse do izvajanja testov z izjemno učinkovitostjo. Ta uporabniku prijazen vmesnik ne le izboljša zmogljivost, ampak tudi pospeši sprejemanje med razvijalci, zaradi česar je razvoj programske opreme s pomočjo umetne inteligence bolj dostopen in dosegljiv.

SWE agent LLM

LLM Agenti: Orkestracija avtomatizacije nalog

LLM agenti so sofisticirane programske entitete, zasnovane za avtomatizacijo izvajanja kompleksnih nalog. Ti agenti so opremljeni z dostopom do celovitega nabora orodij ali nabora virov, kar jim omogoča, da inteligentno določijo najboljše orodje ali metodo za uporabo na podlagi specifičnega vhoda, ki ga prejmejo.

Delovanje LLM agenta je mogoče vizualizirati kot dinamično zaporedje korakov, ki so natančno orkestrirani za izpolnitev dane naloge. Pomembno je, da imajo ti agenti zmožnost uporabe izhodnih podatkov enega orodja kot vhodnih podatkov za drugo, kar ustvarja kaskadni učinek med seboj povezanih operacij.

BabyAGI: Task Management Powerhouse Eden najbolj opaznih agentov LLM je BabyAGI, napreden sistem za upravljanje opravil, ki ga poganjajo vrhunske zmogljivosti umetne inteligence OpenAI. V tandemu z vektorskimi bazami podatkov, kot sta Chroma ali Weaviate, se BabyAGI odlikuje pri upravljanju, določanju prioritet in izvajanju nalog z izjemno učinkovitostjo. Z izkoriščanjem najsodobnejše obdelave naravnega jezika OpenAI lahko BabyAGI oblikuje nove naloge, ki so usklajene s posebnimi cilji, in se ponaša z integriranim dostopom do baze podatkov, kar mu omogoča shranjevanje, priklic in uporabo ustreznih informacij.

BabyAGI v svojem bistvu predstavlja poenostavljeno različico avtonomnega agenta, ki ga vodijo naloge, ki vključuje pomembne funkcije iz platform, kot so GPT-4, vektorsko iskanje Pinecone in ogrodje LangChain za neodvisno ustvarjanje in izvajanje nalog. Njegov operativni tok obsega štiri ključne korake: ekstrahiranje najpomembnejše naloge s seznama čakajočih nalog, posredovanje naloge namenskemu izvršilnemu posredniku za obdelavo, izboljšanje in shranjevanje izpeljanega rezultata ter oblikovanje novih nalog ob dinamičnem prilagajanju prioritete seznama opravil na podlagi o krovnem cilju in rezultatih predhodno izvedenih nalog.

AgentGPT: Agent za ustvarjanje in uvajanje avtonomnega agenta AIGPT je robustna platforma, prilagojena za ustvarjanje in uvajanje avtonomnih agentov AI. Ko je za te agente definiran določen cilj, se podajo v neusmiljeno zanko ustvarjanja in izvajanja nalog ter si neumorno prizadevajo doseči zastavljeni cilj. V središču njegovega delovanja je veriga medsebojno povezanih jezikovnih modelov (ali agentov), ​​ki skupaj razmišljajo o optimalnih nalogah za dosego cilja, jih izvajajo, kritično ocenjujejo njihovo uspešnost in iterativno oblikujejo nadaljnje naloge. Ta rekurzivni pristop zagotavlja, da AgentGPT ostane prilagodljiv, se uči in izpopolnjuje svoje strategije z vsako zanko, da se približa cilju.

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

Pomočniki za kodo: izboljšanje produktivnosti razvijalcev

Pomočniki kode so napredna orodja, zasnovana za pomoč razvijalcem pri procesu pisanja kode, pogosto implementirana kot vtičniki, razširitve ali dodatki za integrirano razvojno okolje (IDE). Ti pomočniki lahko predlagajo dokončanje kode, prepoznajo in popravijo hrošče, zagotovijo priporočila za optimizacijo in poenostavijo ponavljajoča se opravila kodiranja. Z vključitvijo generativnih modelov umetne inteligence analizirajo vzorce kodiranja in zagotavljajo vpoglede, ki poenostavijo potek dela v razvoju, pospešijo ustvarjanje kode in dvignejo kakovost izhoda.

Kopilot GitHub: Spremljevalec programiranja, ki ga poganja AI GitHub Copilot, razvit s sodelovanjem med GitHub in OpenAI, izkorišča zmožnosti generativnega modela Codex in razvijalcem pomaga pri učinkovitejšem pisanju kode. Opisan kot programski spremljevalec, ki ga poganja AI, med razvojem kode predstavlja predloge za samodejno dokončanje. GitHub Copilot natančno razloči kontekst aktivne datoteke in z njo povezanih dokumentov ter predlaga predloge neposredno v urejevalniku besedil. Ponaša se z znanjem vseh jezikov, predstavljenih v javnih repozitorijih.

kopilot X, izboljšana različica Copilota gradi na tej podlagi in ponuja obogateno izkušnjo s klepetalnimi in terminalskimi vmesniki, izboljšano podporo za zahteve po vleku in izkorišča model GPT-4 OpenAI. Tako Copilot kot Copilot X sta združljiva z Visual Studio, Visual Studio Code, Neovim in celotno zbirko programov JetBrains.

AWS CodeWhisperer: Priporočila za kodiranje v realnem času Amazon CodeWhisperer je generator kode, ki temelji na strojnem učenju in ponuja priporočila za kodiranje v realnem času. Kot skript razvijalca proaktivno predstavlja predloge, na katere vpliva tekoča koda. Ti predlogi segajo od jedrnatih komentarjev do natančno strukturiranih funkcij. Trenutno je CodeWhisperer prilagojen množici programskih jezikov, vključno z Javo, Python, JavaScript, TypeScript in mnogimi drugimi. Orodje se brezhibno integrira s platformami, kot so Amazon SageMaker Studio, JupyterLab, Visual Studio Code, JetBrains, AWS Cloud9 in AWS Lambda.

Bard to Code: Pogovorni AI za ustvarjanje kode Bard, pogosto kategoriziran kot pogovorni AI ali chatbot, dokazuje spretnost pri ustvarjanju človeških podobnih besedilnih odzivov na raznolik spekter pozivov, zaradi svojega obsežnega usposabljanja na neštetih besedilnih podatkih. Poleg tega ima spretnost za ustvarjanje kode v različnih programskih jezikih, vključno, a ne omejeno na Python, Javo, C++ in JavaScript.

SWE-Agent proti konkurentom: Demokratizacija dostopa do naprednih programskih zmogljivosti

V pokrajini, kjer prevladujejo lastniške rešitve, kot sta Devin AI in Devika, SWE-Agent blesti kot odprtokodna alternativa, ki demokratizira dostop do najsodobnejših zmogljivosti programiranja AI. Tako SWE-Agent kot Devin se ponašata z impresivno uspešnostjo na merilu uspešnosti SWE-benchmark, pri čemer je SWE-Agent dosegel konkurenčno 12.29-odstotno stopnjo reševanja težav. Vendar pa odprtokodna narava SWE-Agenta ločuje od drugih in se ujema z etosom sodelovanja skupnosti za razvoj programske opreme.

Z dajanjem kodne baze na voljo razvijalcem po vsem svetu SWE-Agent vabi k prispevkom in spodbuja ekosistem inovacij in izmenjave znanja. Razvijalci lahko prosto integrirajo SWE-Agent v svoje poteke dela in izkoristijo njegovo moč za poenostavitev procesov razvoja programske opreme, hkrati pa prispevajo k njenemu razvoju. Ta sodelovalni pristop omogoča razvijalcem vseh ozadij in ravni spretnosti, da optimizirajo svoje poteke dela, izboljšajo kakovost kode in samozavestno krmarijo po zapletenosti sodobnega razvoja programske opreme.

Poleg svoje tehnične zmogljivosti ima SWE-Agent potencial, da spodbudi spremembo paradigme v izobraževanju programskega inženiringa in sodelovanju skupnosti. Kot odprtokodno orodje je SWE-Agent mogoče integrirati v izobraževalne učne načrte, ki študentom nudi praktične izkušnje pri razvoju programske opreme s pomočjo umetne inteligence. Ta izpostavljenost lahko pomaga oblikovati naslednjo generacijo programskih inženirjev ter jih opremiti z veščinami in miselnostjo, potrebnimi za uspeh v vse bolj avtomatizirani industriji, ki jo poganja AI.

Poleg tega sodelovalna narava SWE-Agent spodbuja razvijalce, da delijo svoje izkušnje, najboljše prakse in vpoglede, kar spodbuja živahno skupnost izmenjave znanja. Z odprtokodnimi prispevki, poročili o napakah in zahtevami po funkcijah lahko razvijalci dejavno sodelujejo pri oblikovanju prihodnosti programskega inženiringa, ki ga poganja AI. Ta sodelovalni pristop ne le pospešuje tempo inovacij, ampak tudi zagotavlja, da SWE-Agent ostaja ustrezen in prilagodljiv na nenehno razvijajoče se potrebe ekosistema za razvoj programske opreme.

Prihodnost razvoja programske opreme

Medtem ko pojav programskih inženirjev, ki jih poganja AI, kot je SWE-Agent, predstavlja vznemirljive priložnosti, odpira tudi pomembna vprašanja in izzive, ki jih je treba obravnavati. Eden kritičnih dejavnikov je potencialni vpliv na delovno silo za razvoj programske opreme. Ker sistemi umetne inteligence postajajo bolj sposobni avtomatizirati različne vidike razvojnega procesa, se lahko pojavijo pomisleki glede zamenjave delovnih mest in potrebe po pobudah za ponovno usposobljenost in izpopolnjevanje.

Vendar se je pomembno zavedati, da umetna inteligenca ni nadomestilo za človeške razvijalce, temveč močno orodje za povečanje in izboljšanje njihovih zmogljivosti. S prenosom ponavljajočih se in zamudnih nalog na sisteme umetne inteligence, kot je SWE-Agent, se lahko človeški razvijalci osredotočijo na naloge višje ravni, ki zahtevajo kritično razmišljanje, ustvarjalnost in veščine reševanja problemov. Ta premik v fokusu bi lahko vodil do bolj izpolnjujočih in nagrajujočih vlog za inženirje programske opreme, kar bi jim omogočilo, da se spopadejo z bolj zapletenimi izzivi in ​​spodbujajo inovacije.

Drug izziv je stalen razvoj in izpopolnjevanje sistemov AI, kot je SWE-Agent. Ker se kompleksnost programske opreme še naprej povečuje in se pojavljajo nove paradigme programiranja, je treba te sisteme AI nenehno usposabljati in posodabljati, da ostanejo ustrezni in učinkoviti. To zahteva usklajeno prizadevanje raziskovalne skupnosti ter tesno sodelovanje med akademskimi krogi in industrijo, da bi zagotovili, da programski inženirji, ki jih poganja AI, ostanejo v ospredju tehnološkega napredka.

Poleg tega, ko postajajo sistemi umetne inteligence bolj integrirani v proces razvoja programske opreme, je treba obravnavati pomisleke glede varnosti, zasebnosti in etičnih vprašanj. Vzpostaviti je treba stroge ukrepe za zagotovitev celovitosti in zanesljivosti ustvarjene kode ter za ublažitev morebitnih pristranskosti ali nenamernih posledic. Stalne raziskave in dialog znotraj skupnosti programskega inženiringa bodo ključnega pomena pri obvladovanju teh izzivov in vzpostavljanju najboljših praks za odgovoren razvoj in uvajanje inženirjev programske opreme, ki jih poganja AI.

zaključek

Vzpon programskih inženirjev, ki jih poganja AI, kot je SWE-Agent, predstavlja ključni trenutek v razvoju razvoja programske opreme. Z izkoriščanjem moči velikih jezikovnih modelov in algoritmov strojnega učenja lahko ti sistemi AI spremenijo način oblikovanja, razvoja in vzdrževanja programske opreme. S svojo izjemno hitrostjo, natančnostjo in zmožnostjo racionalizacije življenjskega cikla razvoja programski inženirji AI obljubljajo, da bodo povečali produktivnost razvijalcev in pospešili tempo inovacij.

Vendar resnični vpliv inženirjev programske opreme AI presega zgolj tehnične zmogljivosti. Ko se odprtokodne rešitve, kot je SWE-Agent, vse bolj uveljavljajo, imajo moč demokratizirati dostop do naprednih programskih zmožnosti, spodbujati sodelovalni ekosistem izmenjave znanja in opolnomočiti razvijalce vseh ozadij in ravni spretnosti.

Ko sprejemamo dobo razvoja programske opreme s pomočjo umetne inteligence, je ključnega pomena prepoznati izzive in priložnosti, ki so pred nami. Medtem ko obstajajo pomisleki glede premestitev na delovnem mestu in potreba po ponovnem usposabljanju, sistemi umetne inteligence, kot je SWE-Agent, predstavljajo tudi priložnost za ponovno opredelitev vloge inženirjev programske opreme, ki jim omogoča, da se osredotočijo na naloge višje ravni, ki zahtevajo kritično razmišljanje in ustvarjalnost.

Konec koncev bo uspešna integracija programskih inženirjev, ki jih poganja AI, v ekosistem za razvoj programske opreme zahtevala skupna prizadevanja raziskovalcev, razvijalcev in vodilnih v industriji.