Преобразование разработки программного обеспечения с помощью крупных языковых моделей (КЯМ)
Быстрый прогресс крупных языковых моделей (КЯМ) революционизирует разработку программного обеспечения. За последние несколько лет КЯМ превратились из сложных инструментов автозавершения кода в мощные ИИ-агенты, способные проектировать, реализовывать и отлаживать целые модули программного обеспечения. Эта эволюция позволяет разработчикам значительно повысить свою продуктивность.
Хотя некоторые восторги по поводу программной инженерии на основе ИИ могут быть преувеличены, несомненно, существует значительная ценность для разработчиков, готовых использовать эти передовые ИИ-инструменты. Используя КЯМ, разработчики могут добитьсяRemarkable efficiency в своей работе.
ИИ-ассистенты по программированию: Улучшение процесса кодирования
КЯМ трансформируют процесс программирования тремя основными способами. Во-первых, разработчики используют современные модели, такие как ChatGPT и Claude, в качестве кодовых ассистентов. Эти ИИ-интерфейсы становятся эффективными в генерации кода из текстовых описаний, улучшении существующих фрагментов кода и помощи в отладке.
Чтобы улучшить опыт разработчиков, провайдеры моделей постоянно добавляют новые функции. Например, функция Artifacts от Claude позволяет пользователям просматривать и запускать код в процессе итерации, упрощая процесс разработки.
Более сложное применение ИИ-ассистентов по программированию – это их интеграция в интегрированные среды разработки (IDE) в качестве плагинов. Эти плагины используют файлы проектов и базы кода для предоставления точных ответов и решения более сложных задач.
Tabnine, основанная в 2013 году, стала пионером инструментов программирования с поддержкой ИИ, утверждая, что миллионы пользователей генерируют 30% до 40% своего кода с помощью платформы. Microsoft последовала примеру с GitHub Copilot, который начинался как генератор фрагментов кода и превратился в универсального помощника для различных задач разработки. Q от Amazon предлагает аналогичные возможности, включая автозавершение кода и поддержку миграции между языками программирования.
Другие игроки в области ИИ-программирования включают Replit с его собственным окружением программирования, основанным на КЯМ, и Codeium, ассистент, совместимый с многими IDE.
Агентные структуры: Будущее разработки программного обеспечения
КЯМ также усиливают разработку программного обеспечения через агентные структуры. ИИ-агенты, состоящие из нескольких КЯМ, сотрудничают для завершения проектов. Один агент может сосредоточиться на высокоуровневом дизайне, в то время как другие занимаются детальным планированием, написанием кода, проверкой качества и интеграцией.
Теоретически эти агенты программной инженерии могут выполнить проект от начала до конца. Ярким примером является Devin от Cognition, который позиционируется как "первый ИИ-программист". Devin использует различные инструменты, включая браузеры, IDE и компиляторы, для исследования, обоснования, кодирования и оценки результатов. Демонстрации показали, что Devin эффективно выполняет задачи, вызывая спекуляции о том, что ИИ-агенты могут потенциально заменить программистов.
Хотя Devin в настоящее время не является открытым кодом, он вдохновил проекты, такие как OpenDevin, предлагающий аналогичные возможности. Вышли также другие агенты разработки программного обеспечения, такие как GPT-engineer, которые продемонстрировали впечатляющие результаты.
Слухи против реальности в ИИ-разработке программного обеспечения
Исследования показывают, что ИИ-ассистенты, такие как GitHub Copilot, увеличивают продуктивность разработчиков и помогают поддерживать концентрацию, сокращая время, затрачиваемое на поиск решений. ChatGPT и Claude все чаще используют для создания идей по проектированию программного обеспечения, разработки первых версий кода и освоения новых навыков программирования.
Тем не менее, существует скептицизм относительно некоторого восторга по поводу ассистентов ИИ в разработке программного обеспечения. Критики отмечают, что демонстрации таких инструментов, как Devin, могут не точно отражать их возможности, так как эти агенты в настоящее время не способны выполнять весь спектр задач, ожидаемый от программистов среднего или старшего уровня.
Сохраняются опасения о том, что код, генерируемый ИИ, может содержать уязвимости, возникающие из его обучающих данных или исходного кода пользователя. Провайдеры активно внедряют меры предосторожности, чтобы снизить риск генерирования небезопасного кода. Более того, "слепота автоматизации" может возникать, когда разработчики чрезмерно полагаются на код, генерируемый ИИ, что приводит к непредсказуемым результатам, требующим дополнительного времени на отладку.
В заключение, хотя ИИ не собирается заменять разработчиков программного обеспечения, начальные этапы ассистентов по программированию на основе ИИ обещают значительное повышение продуктивности. Поскольку спрос на разработчиков программного обеспечения продолжает расти наряду с интеграцией ИИ в различные сферы, мы можем ожидать большей эффективности в разработке программного обеспечения по мере развития этих инструментов.
Конференция VB Transform 2024 углубит обсуждение этих трансформационных тем, включая экспертные панели о взаимосвязанном будущем ИИ. Мы с нетерпением ждем вашего участия!
Рейтинг
