Что если бы был инструмент кодирования ИИ, который имел такие сложные алгоритмы, как и Тикток? Этот мыслительный эксперимент теперь является реальностью, с сегодняшним запуском китайского инструмента кодирования ИИ под названием Verdent.
Генеральным директором -основателем является Чжиджи Чен, ранее глава алгоритмов в Байтедэнсе, где был создан Тикток. По словам Чена, Verdent стремится «переосмыслить, как написано программное обеспечение».
Я провел интервью с Ченом, чтобы узнать, как его опыт ведущего разработки алгоритма Tiktok помог ему создать этот новый инструмент кодирования искусственного интеллекта. Чен также был главным техническим архитектором в Baidu (2010-2019), поэтому не будет преувеличением сказать, что он один из ведущих интернет-технологов в Китае.
«Мы рассматриваем кодирование ИИ как просто пролог гораздо большей революции программного обеспечения».
— Zhijie Chen, генеральный директор, Verdent
Прежде чем мы доберемся до интервью, быстрое введение в продукт. Он поставляется в двух вкусах: плагин для кода Visual Studio и настольное приложение под названием Verdent Deck. По словам компании, плагин «для разработчиков, которые хотят оставаться близко к коду», в то время как настольное приложение «для разработчиков, организующих несколько проектов или большие партии задач параллельно».
Оплаченные планы начинаются с 19 долларов в месяц. (Дэвид Истман из нового стека в ближайшее время появится полное руководство.)
Чем волененен отличается от других инструментов?
Я начал с того, что спросил Чэнь, чем воленем отличается от существующих кодирующих агентов, таких как курсор, Claude Code и Codex Openai?
«Волочная колода значительно отличается от курсора или других продуктов, кодирующих AI»,-ответил Чен. «По сути, Verdent-это двигатель AI с полным стеком с параллельным выполнением, настраиваемыми рабочими процессами и пуленевой доставкой, поэтому каждый инженер работает так, как будто у них есть своя элитная команда искусственного интеллекта».
Одной из ключевых функций является то, что Чен называет «адаптивной функцией, называемой« оркестровкой », которая позволяет пользователям создавать свои собственные рабочие процессы.
«Пользователи могут настроить [Model Context Protocols] и суб-агенты в нашей секции оркестровки,-добавил он. «Мы также предоставляем несколько встроенных оркестровки для новичков, и они могут удобно использовать их».
Достойная многозадачность.
Применение уроков из алгоритма Tiktok к кодированию ИИ
Теперь к вопросу о миллиарде долларов: какие уроки из знаменитого алгоритма Тиктока принесли Чен в «Волном»?
«Любая передовая система рекомендаций, такая как Tiktok, Facebook или YouTube, представляет собой массовый проект системного проектирования»,-ответил он. «Это не полагается на единую унифицированную модель« все в одном », а имеет сотни моделей для моделирования различных целей, таких как лайки, антипатии и т. Д.
«Самые большие модели еще больше, чем [large language models]Полем В то же время внутри существует различная сложная бизнес -логика и стратегии, и вся система может включать миллионы строк кода ».
«Продукты AI-SWE также являются системными проектами за кулисами, а не только проблемы, которые могут быть решены путем обертывания оболочки LLM».
— Чен
«На самом деле, рекомендации, реклама и сценарии поиска основаны на алгоритме»,-продолжил Чен,-и они следуют аналогичным моделям системной инженерии. Поэтому мы считаем, что то же самое относится и к сценариям AI-Software Engineering. Как вы оцениваете количественную оценку, хорошо ли выполняется задача? Как количественно оценивать опыт продукта?
«Это не может быть описано единой метрикой, и это не может быть решено исключительно путем полагательства на модели фундамента. Следовательно, продукты AI-SWE также являются системными проектами за кулисами, а не только проблемы, которые могут быть решены путем завершения оболочки LLM. За ним должно быть несколько моделей и стратегий, чтобы достичь лучших результатов продукта».
Подход «количественно оценить», который описал выше Чен, возможно, иллюстрируется в другой функции, о котором сказал мне Чен: тестирование в реальном времени.
«На этапе доставки результатов Verdent Deck дает пользователям всеобъемлющее резюме, которое включает в себя результаты кода и результаты проверки», — сказал он. «Каждая часть резюме соответствует коду Diff, так что пользователи могут легко понять каждый код.
Двойные продукты Verdent: VS -код и настольное приложение
Как уже отмечалось, Fardant имеет две формы продукта: расширение кода VS и настольное приложение. По словам Чена, вы можете использовать оба продукта одновременно.
«Когда вам нужно мелкозернистое сотрудничество с ИИ, вы можете напрямую использовать Verdent для VS-кода»,-сказал он. «Когда у вас есть задача, которую вы хотите, чтобы агент обрабатывал относительно независимо, вы можете использовать Verdent Deck.
«Кроме того, Verdent Deck и Verdent для VS-кода могут обмениваться памятью агента, правила агента и персонализированные пользователи конфигурации, связанные с заданиями, предоставляя пользователям постоянный опыт в разных сценариях».
Весло как расширение кода VS.
Типичный рабочий процесс разработчика с водным
Я попросил Чена описать типичный рабочий процесс, который будет иметь разработчик с Verdent — например, что, если они используют его для создания нового приложения для своей компании?
По его словам, разработчик начнет с предоставления описания естественного языка. Например: «Создайте систему билетов на поддержку клиентов с помощью пользовательской аудитории, чата в реальном времени и административной панели».
Затем в программном обеспечении «Водном» анализируется эти требования и предлагает разбивку структурированной задачи с архитектурными решениями. Разработчик рассмотрит этот план, и, Чен, сказал: «Добавить ограничения, изменять приоритеты, установить правила соответствия».
Затем наступает то, что он называет фазой «автономного развития», которую он описал следующим образом:
- Параллельное исполнение: Многочисленные военнослужащие работают одновременно на разных компонентах.
- Отслеживание в реальном времени: Dashboard Task показывает прогресс (завершены, не выполняют неудачные задачи).
- Контекстное осознание: Агенты поддерживают согласованность между файлами, следуя существующим шаблонам и архитектурным решениям.
Весел в действии.
Следуйте этому автоматизированному тестированию и обзору кода-наряду с «функцией дорожной карты» под названием «Цикл проверки», где «Неудачные тесты запускают автоматические исправления и повторное тестирование до тех пор, пока не соответствовали критерии принятия».
Последним шагом является обзор разработчика, когда DEV «может утвердить все модификации решения или запросить на конкретные компоненты». Также существует интеграция GIT, предоставляя «Чистые запросы на привлечение с самоокупаемыми коммитами и тестовым покрытием».
Будущее ИИ в разработке программного обеспечения
Verdent представляет свой новый продукт как «нового мощного автономного кодирующего агента, созданного для изменения способа создания разработчиков программного обеспечения». Я попросил Чена расширить это-каково его видение будущего кодирования, связанного с Аи,?
«Текущий [AI coding] Системы все еще далеки от прикосновения к всему сфере разработки программного обеспечения ».
— Чен
«Кодирование — это только одна часть всего рабочего процесса по разработке программного обеспечения», — ответил он. «Весь цифровой мир основан на основе программного обеспечения. Если AI делает только кодирование, это решает лишь небольшую часть проблем индустрии программного обеспечения.
«В то же время значимость и ценность AI + SWE — это не только агенты, которые называют еще несколько инструментов. Мы рассматриваем кодирование искусственного интеллекта как просто пролог гораздо большей революции программного обеспечения. Текущие системы все еще далеки от полного объема разработки программного обеспечения».
Затем он говорил о двух отдельных «революциях» в AI+SWE. Первый, «AI-SWE как оркестратор», представляется, к чему стремится настоящая версия Verdent.
«Агенты AI-SWE не будут просто автозаполнять код; они будут действовать в качестве планировщиков и контроллеров по всему жизненному циклу программного обеспечения-проектирование, разработка, тестирование, строительство, развертывание, операции и обновления. Это превращает их в оркестраторы на уровне рабочего процесса, изменяя всю индустрию программного обеспечения».
Вторая революция, которую он назвал «Ай-коренной инфраструктурой».
«Производство и техническое обслуживание программного обеспечения перейдет с ориентированного на человека к AI-ориентированному»,-сказал он, сравнивая его с тем, как поезда обновлены до высокоскоростной железной дороги.
Чен предсказал, что будет «будущий язык программирования ИИ», наряду с языками программирования, которые само по себе создаст ИИ.
«Сегодняшняя инфраструктура — языки программирования, рамки, трубопроводы DevOps и инженерные принципы — была построена для понимания, управления и обслуживания людей», — сказал Чен. «Агент Agi-Level AI-SWE не нуждается в этих ограничениях; он может работать через самые прямые каналы инструкции с высокой пропускной способностью.
«Нам нужно не« человеческие инструменты, переведенные для ИИ », но специально построенная, аи-коренная инфраструктура, предназначенная для создания и итерации программного обеспечения с гиперскородом».
Он предположил, что будет «будущий язык программирования, нативный ИИ», наряду с языками программирования, которые сам ИИ будет генерировать. Еще один вопрос еще без ответа: «Какие новые принципы разработки программного обеспечения будут регулировать индустрию AI-Prirst?»
Таким образом, у Verdent явно есть грандиозные амбиции и долгосрочное представление о том, как ИИ изменит разработку программного обеспечения. Тем не менее, Чен, соответственно, смиренно относительно нынешнего состояния водного запуска.
«Любой великий продукт постепенно уточняется через итерацию», — сказал он. «Честно говоря, в первой версии Verdent будут недостатки, и мы прослушиваем подлинную обратную связь пользователей по улучшению нашего продукта, чтобы во главе могла максимизировать эффективность разработчиков».
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Ричард Макманус — старший редактор нового стека и пишет о тенденциях разработки веб -и приложений. Ранее он основал ReadWriteWeb в 2003 году и встроил его в один из самых влиятельных технологических новостей в мире. С самого раннего … Подробнее от Ричарда Макмануса
