伊利亚·斯莫利延科（Illia Smoliienko）是一位工程领导者和人工智能与工业物联网（AI & IIoT）的专家，领导团队开发综合的预测性维护解决方案。拥有十多年的经验，他专攻可扩展的技术架构，并曾为特斯拉、米其林和雀巢等企业领导全球条件监测部署。
AI 代理已经成为许多 IT 公司开发中的一个重要组成部分，承诺更快的流程、更少的错误和解放开发人员从重复性任务中。但是，它们是否真的像创造者声称的那样有效呢？在我的职业生涯中，我曾领导开发使用 IIoT、ML、AI 和云技术来检测工业设备性能中的偏差并防止故障的产品。我的团队已经获得了将 GitHub Copilot 代理和其他工具集成到日常工作流程中的实践经验。在这篇文章中，我想分享我们的经验，并概述可以帮助将 AI 代理集成到常规流程中的步骤，使它们成为真正的助手，而不是问题的来源。Ai 代理真的能加快开发速度吗？AI 代理 通常被宣传为近乎自治的开发者：它们可以编写代码、生成测试、执行代码审查、优化性能，甚至创建完整的应用程序原型。例如，GitHub Copilot 代理可以分析项目结构、适应开发人员的风格并提出现成的解决方案 —— 从单元测试到重构。根据我的团队的经验，Replit 代理擅长创建可以用来验证业务理念的演示项目。GitHub Copilot 代理在使用 Node.js、TypeScript 和 JavaScript 的前端项目中表现出色：代理处理代码审查、编写测试并在拉取请求中添加注释，允许团队领导快速审查和批准更改。生产力明显提高：测试和审查更快，开发人员花在重复性任务上的时间更少。同时，使用 PHP...
当 Meta 开始 扩展其大型语言模型时，很快就清楚地表明该公司现有的 AI 基础设施无法承受负载。 训练 模型曾经需要数百个 GPU，现在需要数千个。网络带宽限制、同步延迟和硬件可靠性问题使扩展成为一个重大的技术挑战。Meta 最终 不得不从根本上重建 其堆栈 — 创建 新的集群，拥有数千个 GPU，优化它们之间的通信，实施自动恢复系统，并加快检查点程序。这样的故事并不少见 — 人工智能技术的快速演变经常 超过 现有基础设施的准备度。也许这就是为什么 只有大约 1% 的领导者认为他们的组织在 AI 实施方面是“成熟”的 —...
