Развитие автономной разработки программного обеспечения: революция в SWE-агентах

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Towards Autonomous Software Development: The SWE-agent Revolution

«`html

Внедрение и использование языковых моделей в разработке программного обеспечения

Практическое применение языковых моделей (ЯМ) в разработке ПО

Языковые модели (ЯМ) нашли широкое применение в разработке программного обеспечения, где пользователи выступают в качестве посредников между ЯМ и компьютерами, уточняя сгенерированный ЯМ код на основе обратной связи от компьютера. Недавние достижения показывают, что ЯМ могут функционировать автономно в компьютерных средах, что потенциально ускоряет разработку программного обеспечения. Однако практическое применение этого автономного подхода все еще требует изучения.

Роль бенчмарков в оценке производительности ЯМ

Бенчмарки для генерации кода служат важными метриками для оценки производительности ЯМ, развиваясь для включения разнообразных задач, таких как перевод проблем на разные языки программирования и интеграция сторонних библиотек. Недавние усилия исследуют более сложный ландшафт разработки программного обеспечения, что привело к появлению бенчмарков, отражающих реальные вызовы разработки программного обеспечения, демонстрируя потенциал ЯМ в практических сценариях.

Применение SWE-agent в разработке программного обеспечения

Исследователи из Princeton Language and Intelligence (PLI), Принстонский университет представили SWE-agent — автономную систему на основе ЯМ, которая решает реальные задачи разработки программного обеспечения из SWE-bench. Она работает, генерируя команды и получая обратную связь от выполнения команд в среде ReAct. Основная идея заключается в создании интерфейса агента-компьютера (ACI), адаптированного к ЯМ, который превосходит традиционные интерфейсы, такие как оболочка Linux. Недостаточность оболочки Linux для взаимодействия с ЯМ способствует созданию эффективного ACI для SWE-agent, значительно улучшая производительность с командами для манипуляции файлами и информативной обратной связью.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.

Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах поможет отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru — будущее уже здесь!

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта