การเพิ่มขึ้นของวิศวกรซอฟต์แวร์ AI: SWE-Agent, Devin AI และอนาคตของการเข้ารหัส

สาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงผลักดันขอบเขตของสิ่งที่ครั้งหนึ่งเคยคิดว่าเป็นไปไม่ได้ ตั้งแต่รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองไปจนถึงโมเดลภาษาที่สามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาเหมือนมนุษย์ AI กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างรวดเร็ว และการพัฒนาซอฟต์แวร์ก็ไม่มีข้อยกเว้น การเกิดขึ้นของวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น SWE-ตัวแทน พัฒนาโดยกลุ่ม NLP ของมหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน Devin AI แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งยิ่งใหญ่ในการออกแบบ พัฒนา และบำรุงรักษาซอฟต์แวร์

SWE-Agent ซึ่งเป็นระบบ AI ที่ล้ำสมัย สัญญาว่าจะปฏิวัติกระบวนการทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์โดยการระบุและแก้ไขปัญหา GitHub โดยอัตโนมัติด้วยความเร็วและความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อน เครื่องมือที่โดดเด่นนี้ใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาที่ล้ำสมัย เช่น GPT-4 ซึ่งทำให้วงจรการพัฒนาคล่องตัวขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนา

การถือกำเนิดของวิศวกรซอฟต์แวร์ AI

เดิมที การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นกระบวนการที่ต้องใช้แรงงานมาก โดยกำหนดให้ทีมโปรแกรมเมอร์ผู้มีทักษะต้องเขียน ทบทวน และทดสอบโค้ดอย่างพิถีพิถัน อย่างไรก็ตาม การถือกำเนิดของวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น SWE-Agent มีศักยภาพที่จะทำลายกระบวนทัศน์เก่านี้ ด้วยการควบคุมพลังของโมเดลภาษาขนาดใหญ่และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ระบบ AI เหล่านี้ไม่เพียงแต่สามารถสร้างโค้ดเท่านั้น แต่ยังระบุและแก้ไขข้อบกพร่อง ซึ่งทำให้วงจรการพัฒนาทั้งหมดคล่องตัวขึ้น

ข้อดีที่สำคัญประการหนึ่งของ SWE-Agent คือความสามารถในการแก้ไขปัญหา GitHub โดยอัตโนมัติด้วยประสิทธิภาพที่โดดเด่น โดยเฉลี่ยแล้ว สามารถวิเคราะห์และแก้ไขปัญหาได้ภายใน 93 วินาที โดยมีอัตราความสำเร็จที่น่าประทับใจถึง 12.29% ในชุดทดสอบ SWE-bench ที่ครอบคลุม ความเร็วและความแม่นยำระดับนี้ไม่เคยมีมาก่อนในขอบเขตวิศวกรรมซอฟต์แวร์ โดยสัญญาว่าจะเร่งกำหนดเวลาการพัฒนาได้อย่างมาก และลดต้นทุนโดยรวมของโครงการซอฟต์แวร์

หัวใจสำคัญของความสำเร็จของ SWE-Agent คือนวัตกรรม Agent-Computer Interface (ACI) ซึ่งเป็นกระบวนทัศน์การออกแบบที่ปรับการโต้ตอบระหว่างโปรแกรมเมอร์ AI และที่เก็บโค้ดให้เหมาะสม ด้วยการลดความซับซ้อนของคำสั่งและรูปแบบผลตอบรับ ACI อำนวยความสะดวกในการสื่อสารที่ราบรื่น เพิ่มขีดความสามารถ SWE-Agent เพื่อดำเนินงานต่างๆ ตั้งแต่การตรวจสอบไวยากรณ์ไปจนถึงการทดสอบการดำเนินการด้วยประสิทธิภาพที่น่าทึ่ง อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายนี้ไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานเท่านั้น แต่ยังเร่งการยอมรับในหมู่นักพัฒนา ทำให้การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI เข้าถึงและเข้าถึงได้มากขึ้น

ตัวแทน SWE LLM

ตัวแทน LLM: การจัดการงานอัตโนมัติ

เอเจนต์ LLM เป็นเอนทิตีซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อดำเนินการงานที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ ตัวแทนเหล่านี้ได้รับการติดตั้งให้สามารถเข้าถึงชุดเครื่องมือหรือชุดทรัพยากรที่ครอบคลุม ช่วยให้พวกเขาสามารถกำหนดเครื่องมือหรือวิธีการที่ดีที่สุดที่จะใช้ได้อย่างชาญฉลาดโดยอิงตามข้อมูลเฉพาะที่พวกเขาได้รับ

การทำงานของตัวแทน LLM สามารถมองเห็นเป็นลำดับขั้นตอนแบบไดนามิก ซึ่งจัดเตรียมอย่างพิถีพิถันเพื่อให้งานที่ได้รับมอบหมายสำเร็จ สิ่งที่สำคัญคือเอเจนต์เหล่านี้มีความสามารถในการใช้เอาต์พุตจากเครื่องมือหนึ่งเป็นอินพุตสำหรับอีกเครื่องมือหนึ่ง ทำให้เกิดเอฟเฟกต์แบบเรียงซ้อนของการดำเนินการที่เชื่อมโยงกัน

เบบี้เอจี: Task Management Powerhouse หนึ่งในตัวแทน LLM ที่โดดเด่นที่สุดคือ BabyAGI ซึ่งเป็นระบบจัดการงานขั้นสูงที่ขับเคลื่อนโดยความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์ที่ล้ำสมัยของ OpenAI เมื่อรวมกับฐานข้อมูลเวกเตอร์ เช่น Chroma หรือ Weaviate แล้ว BabyAGI ก็มีความเป็นเลิศในการจัดการ จัดลำดับความสำคัญ และดำเนินงานด้วยประสิทธิภาพที่โดดเด่น BabyAGI ใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ล้ำสมัยของ OpenAI โดยสามารถกำหนดงานใหม่ๆ ที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์เฉพาะ และมีการเข้าถึงฐานข้อมูลแบบรวม ทำให้สามารถจัดเก็บ เรียกคืน และใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้

โดยพื้นฐานแล้ว BabyAGI เป็นตัวแทนของ Task-Driven Autonomous Agent เวอร์ชันปรับปรุงใหม่ โดยผสมผสานฟีเจอร์เด่นจากแพลตฟอร์ม เช่น GPT-4, การค้นหาเวกเตอร์ Pinecone และเฟรมเวิร์ก LangChain เพื่อสร้างและดำเนินงานอย่างอิสระ ขั้นตอนการดำเนินงานประกอบด้วยสี่ขั้นตอนสำคัญ: แยกงานที่สำคัญที่สุดออกจากรายการงานที่รอดำเนินการ ส่งต่องานไปยังตัวแทนดำเนินการเฉพาะสำหรับการประมวลผล ปรับแต่งและจัดเก็บผลลัพธ์ที่ได้รับ และกำหนดงานใหม่ในขณะที่ปรับลำดับความสำคัญของรายการงานแบบไดนามิกตาม เกี่ยวกับวัตถุประสงค์ที่ครอบคลุมและผลลัพธ์ของงานที่ดำเนินการก่อนหน้านี้

ตัวแทน GPT: การสร้างและปรับใช้เอเจนต์ AI อัตโนมัติ GPT เป็นแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งซึ่งออกแบบมาเพื่อการสร้างและการปรับใช้เอเจนต์ AI อัตโนมัติ เมื่อมีการกำหนดวัตถุประสงค์เฉพาะสำหรับตัวแทนเหล่านี้แล้ว พวกเขาก็จะเริ่มสร้างและดำเนินการงานอย่างไม่หยุดยั้ง โดยมุ่งมั่นอย่างไม่เหน็ดเหนื่อยเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ หัวใจสำคัญของการดำเนินงานอยู่ที่กลุ่มโมเดลภาษา (หรือตัวแทน) ที่เชื่อมโยงถึงกัน ซึ่งร่วมกันระดมความคิดในงานที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ ดำเนินการ ประเมินผลการปฏิบัติงานอย่างมีวิจารณญาณ และวางแผนงานต่อๆ ไปซ้ำๆ วิธีการเรียกซ้ำนี้ช่วยให้แน่ใจว่า AgentGPT ยังคงปรับตัว เรียนรู้ และปรับปรุงกลยุทธ์โดยแต่ละวงจะเข้าใกล้วัตถุประสงค์มากขึ้น

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

ผู้ช่วยโค้ด: เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนา

ผู้ช่วยโค้ดคือเครื่องมือขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อช่วยนักพัฒนาในกระบวนการเขียนโค้ด ซึ่งมักนำไปใช้เป็นปลั๊กอิน ส่วนขยาย หรือส่วนเสริมของ Integrated Development Environment (IDE) ผู้ช่วยเหล่านี้สามารถแนะนำการเติมโค้ดให้สมบูรณ์ การระบุและแก้ไขจุดบกพร่อง ให้คำแนะนำในการเพิ่มประสิทธิภาพ และลดความซับซ้อนของงานการเขียนโค้ดที่เกิดซ้ำ ด้วยการรวมโมเดล AI ทั่วไปเข้าด้วยกัน พวกเขาวิเคราะห์รูปแบบการเขียนโค้ดและจัดหาข้อมูลเชิงลึกที่ปรับปรุงขั้นตอนการทำงานการพัฒนา เร่งการสร้างโค้ด และยกระดับคุณภาพของเอาต์พุต

นักบิน GitHub: GitHub Copilot ซึ่งเป็นคู่หูในการเขียนโปรแกรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งพัฒนาผ่านความร่วมมือระหว่าง GitHub และ OpenAI ควบคุมความสามารถของโมเดลการสร้าง Codex ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น อธิบายว่าเป็นคู่หูในการเขียนโปรแกรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยนำเสนอคำแนะนำในการเติมข้อความอัตโนมัติในระหว่างการพัฒนาโค้ด GitHub Copilot แยกแยะบริบทของไฟล์ที่ใช้งานอยู่และเอกสารที่เกี่ยวข้องได้อย่างดีเยี่ยม โดยเสนอคำแนะนำโดยตรงภายในโปรแกรมแก้ไขข้อความ มีความเชี่ยวชาญในทุกภาษาที่แสดงในที่เก็บข้อมูลสาธารณะ

นักบิน X, Copilot เวอร์ชันปรับปรุงสร้างขึ้นบนรากฐานนี้ โดยนำเสนอประสบการณ์ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นด้วยอินเทอร์เฟซการแชทและเทอร์มินัล การสนับสนุนที่เพิ่มขึ้นสำหรับคำขอดึงข้อมูล และใช้ประโยชน์จากโมเดล GPT-4 ของ OpenAI ทั้ง Copilot และ Copilot X เข้ากันได้กับ Visual Studio, Visual Studio Code, Neovim และชุดซอฟต์แวร์ JetBrains ทั้งหมด

AWS CodeWhisperer: คำแนะนำการเขียนโค้ดตามเวลาจริง Amazon CodeWhisperer คือตัวสร้างโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย Machine Learning ซึ่งให้คำแนะนำการเขียนโค้ดตามเวลาจริง ในฐานะสคริปต์ของนักพัฒนา สคริปต์นี้จะนำเสนอข้อเสนอแนะที่ได้รับอิทธิพลจากโค้ดที่กำลังดำเนินการอยู่ ข้อเสนอเหล่านี้มีตั้งแต่ความคิดเห็นที่กระชับไปจนถึงฟังก์ชันที่มีโครงสร้างซับซ้อน ปัจจุบัน CodeWhisperer ได้รับการปรับให้เข้ากับภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย รวมถึง Java, Python, JavaScript, TypeScript และอื่นๆ อีกมากมาย เครื่องมือนี้ผสานรวมกับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Amazon SageMaker Studio, JupyterLab, Visual Studio Code, JetBrains, AWS Cloud9 และ AWS Lambda ได้อย่างราบรื่น

กวีถึงรหัส: AI การสนทนาสำหรับ Code Generation Bard ซึ่งมักจัดอยู่ในประเภท AI การสนทนาหรือแชทบอต แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างการตอบกลับข้อความที่เหมือนกับมนุษย์ต่อการแจ้งเตือนที่หลากหลาย เนื่องมาจากการฝึกอบรมที่กว้างขวางเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมากมาย นอกจากนี้ ยังมีความชำนาญในการสร้างโค้ดในภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง Python, Java, C++ และ JavaScript

SWE-Agent กับคู่แข่ง: การทำให้การเข้าถึงความสามารถการเขียนโปรแกรมขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย

ในสภาพแวดล้อมที่เต็มไปด้วยโซลูชันที่เป็นกรรมสิทธิ์เช่น Devin AI และ Devika นั้น SWE-Agent ถือเป็นทางเลือกแบบโอเพ่นซอร์ส ทำให้เกิดประชาธิปไตยในการเข้าถึงความสามารถในการเขียนโปรแกรม AI ที่ล้ำสมัย ทั้ง SWE-Agent และ Devin ต่างโดดเด่นด้วยประสิทธิภาพที่น่าประทับใจบนเกณฑ์มาตรฐาน SWE-bench โดย SWE-Agent มีอัตราการแก้ไขปัญหาที่แข่งขันได้ 12.29% อย่างไรก็ตาม ลักษณะโอเพ่นซอร์สของ SWE-Agent ทำให้สิ่งนี้แตกต่างออกไป โดยสอดคล้องกับหลักการทำงานร่วมกันของชุมชนการพัฒนาซอฟต์แวร์

ด้วยการทำให้โค้ดเบสพร้อมใช้งานสำหรับนักพัฒนาทั่วโลก SWE-Agent ขอเชิญมีส่วนร่วมและส่งเสริมระบบนิเวศของนวัตกรรมและการแบ่งปันความรู้ นักพัฒนาสามารถรวม SWE-Agent เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของตนได้อย่างอิสระ โดยใช้ประโยชน์จากพลังเพื่อปรับปรุงกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ ในขณะเดียวกันก็มีส่วนช่วยในการวิวัฒนาการไปพร้อมๆ กัน วิธีการทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้นักพัฒนาทุกภูมิหลังและทุกระดับทักษะเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ ปรับปรุงคุณภาพโค้ด และนำทางความซับซ้อนของการพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่ด้วยความมั่นใจ

นอกเหนือจากความสามารถทางเทคนิคแล้ว SWE-Agent ยังมีศักยภาพในการกระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในการศึกษาด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และการทำงานร่วมกันในชุมชน ในฐานะเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส SWE-Agent สามารถบูรณาการเข้ากับหลักสูตรการศึกษาได้ ช่วยให้นักศึกษาได้รับประสบการณ์จริงในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI การเปิดรับนี้สามารถช่วยสร้างวิศวกรซอฟต์แวร์รุ่นต่อไป โดยเตรียมพวกเขาให้มีทักษะและกรอบความคิดที่จำเป็นต่อการเติบโตในอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยอัตโนมัติและ AI มากขึ้น

นอกจากนี้ ลักษณะการทำงานร่วมกันของ SWE-Agent ยังสนับสนุนให้นักพัฒนาแบ่งปันประสบการณ์ แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด และข้อมูลเชิงลึก ส่งเสริมชุมชนการแลกเปลี่ยนความรู้ที่มีชีวิตชีวา นักพัฒนาสามารถมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการกำหนดอนาคตของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านการสนับสนุนโอเพ่นซอร์ส รายงานข้อบกพร่อง และการร้องขอคุณสมบัติ วิธีการทำงานร่วมกันนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเร่งให้เกิดนวัตกรรมเท่านั้น แต่ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่า SWE-Agent ยังคงมีความเกี่ยวข้องและปรับตัวให้เข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของระบบนิเวศการพัฒนาซอฟต์แวร์

อนาคตของการพัฒนาซอฟต์แวร์

แม้ว่าการเกิดขึ้นของวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น SWE-Agent นำมาซึ่งโอกาสที่น่าตื่นเต้น แต่ก็ยังทำให้เกิดคำถามและความท้าทายที่สำคัญที่ต้องแก้ไข ข้อพิจารณาที่สำคัญประการหนึ่งคือผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับบุคลากรด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ เนื่องจากระบบ AI มีความสามารถในการดำเนินการด้านต่างๆ ของกระบวนการพัฒนาโดยอัตโนมัติมากขึ้น จึงอาจมีข้อกังวลเกี่ยวกับการโยกย้ายงานและความจำเป็นในการปรับปรุงทักษะใหม่และความคิดริเริ่มในการยกระดับทักษะ

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่า AI ไม่ได้มาแทนที่นักพัฒนาที่เป็นมนุษย์ แต่เป็นเครื่องมืออันทรงพลังในการเพิ่มพูนและเพิ่มขีดความสามารถของพวกเขา ด้วยการถ่ายงานที่ซ้ำซากและใช้เวลานานไปยังระบบ AI เช่น SWE-Agent นักพัฒนาที่เป็นมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่งานระดับสูงกว่าที่ต้องใช้การคิดเชิงวิพากษ์ ความคิดสร้างสรรค์ และทักษะการแก้ปัญหา การเปลี่ยนแปลงจุดมุ่งเน้นนี้อาจนำไปสู่บทบาทที่สมหวังและให้ผลตอบแทนมากขึ้นสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ ช่วยให้พวกเขาสามารถรับมือกับความท้าทายที่ซับซ้อนมากขึ้นและขับเคลื่อนนวัตกรรม

ความท้าทายอีกประการหนึ่งอยู่ที่การพัฒนาและปรับแต่งระบบ AI เช่น SWE-Agent อย่างต่อเนื่อง เนื่องจากความซับซ้อนของซอฟต์แวร์เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องและกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมใหม่เกิดขึ้น ระบบ AI เหล่านี้จึงต้องได้รับการฝึกอบรมและอัปเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มีความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ต้องอาศัยความพยายามร่วมกันจากชุมชนการวิจัย เช่นเดียวกับความร่วมมืออย่างใกล้ชิดระหว่างนักวิชาการและอุตสาหกรรม เพื่อให้แน่ใจว่าวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังคงอยู่ในระดับแนวหน้าของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

ยิ่งไปกว่านั้น เนื่องจากระบบ AI มีการบูรณาการเข้ากับกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์มากขึ้น จึงต้องคำนึงถึงข้อกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และจริยธรรมด้วย ต้องมีมาตรการที่เข้มงวดเพื่อรับรองความสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือของโค้ดที่สร้างขึ้น รวมถึงบรรเทาอคติที่อาจเกิดขึ้นหรือผลที่ตามมาที่ไม่ได้ตั้งใจ การวิจัยและการพูดคุยอย่างต่อเนื่องภายในชุมชนวิศวกรรมซอฟต์แวร์จะมีความสำคัญอย่างยิ่งในการเผชิญกับความท้าทายเหล่านี้ และสร้างแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการพัฒนาที่รับผิดชอบและการใช้งานวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

สรุป

การเพิ่มขึ้นของวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น SWE-Agent แสดงให้เห็นถึงช่วงเวลาสำคัญในวิวัฒนาการของการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของโมเดลภาษาขนาดใหญ่และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ระบบ AI เหล่านี้มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีการออกแบบ พัฒนา และบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ ด้วยความเร็ว ความแม่นยำ และความสามารถในการปรับปรุงวงจรการพัฒนาที่โดดเด่น วิศวกรซอฟต์แวร์ AI สัญญาว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาและเร่งฝีเท้าของนวัตกรรม

อย่างไรก็ตาม ผลกระทบที่แท้จริงของวิศวกรซอฟต์แวร์ AI ขยายไปไกลกว่าความสามารถด้านเทคนิคเท่านั้น เนื่องจากโซลูชันโอเพ่นซอร์ส เช่น SWE-Agent ได้รับความสนใจ โซลูชันเหล่านี้จึงมีอำนาจในการเข้าถึงความสามารถด้านการเขียนโปรแกรมขั้นสูงอย่างเท่าเทียมกัน ส่งเสริมระบบนิเวศการทำงานร่วมกันในการแบ่งปันความรู้ และเสริมศักยภาพนักพัฒนาทุกภูมิหลังและทุกระดับทักษะ

ในขณะที่เรายอมรับยุคของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงความท้าทายและโอกาสที่รออยู่ข้างหน้า แม้ว่าข้อกังวลเรื่องการถูกแทนที่งานและความจำเป็นในการเปลี่ยนทักษะยังคงมีอยู่ ระบบ AI เช่น SWE-Agent ยังนำเสนอโอกาสในการกำหนดบทบาทของวิศวกรซอฟต์แวร์ใหม่ ทำให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่งานระดับสูงขึ้นที่ต้องใช้การคิดอย่างมีวิจารณญาณและความคิดสร้างสรรค์

ท้ายที่สุดแล้ว การบูรณาการวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับระบบนิเวศการพัฒนาซอฟต์แวร์ได้สำเร็จนั้น จะต้องอาศัยความพยายามร่วมกันจากนักวิจัย นักพัฒนา และผู้นำในอุตสาหกรรม