AWS спонсировала этот пост.
Что, если бы ваш ИИ-помощник мог наблюдать за тем, как вы кодируете, выявлять ошибки по мере их возникновения и исправлять их еще до того, как вы об этом спросите? Именно такое будущее видит Дэвид Цю, член Совета безопасности Jupyter и инженер-программист Amazon Web Services, для Jupyter AI — и оно ближе, чем вы думаете.
В этом эпизоде The New Stack Makers «В дороге» Цю и Пиюш Джайн, главный инженер AWS и выдающийся участник Jupyter, встретились с главным редактором TNS Хизер Джослин на JupyterCon в Сан-Диего, чтобы обсудить только что выпущенный Jupyter AI v3 и дальнейшие планы.
Что такое персонажи ИИ?
Ключевым дополнением к версии 3 являются персонажи ИИ: настраиваемые конфигурации помощников ИИ в расширении Jupyter AI для JupyterLab. Эти персонажи представляют собой специализированные агенты, которые могут использовать различные модели и платформы, чтобы помогать пользователям решать различные задачи непосредственно в среде Jupyter.
«В отличие от многих других расширений ИИ, Jupyter AI уникальным образом позволяет использовать несколько именованных агентов — персонажей ИИ — в каждом чате», — сказал Цю, который занимается сопровождением Jupyter AI с момента его дебюта на Jupytercon 2023. «Пользователи могут сами выбирать, каких агентов они хотят вызвать, например, персонаж Клода Кода или персонаж OpenAI Codex».
Разработчики также могут создавать свои собственные персонажи в виде локальных агентов ИИ, которые загружаются в реальном времени в чат JupyterLab, или в виде распространяемого пакета, который другие разработчики могут установить через pip, как и любой другой пакет Python.
Что стало возможным благодаря разделению кодовой базы Jupyter AI
Создание персонажей ИИ стало возможным только тогда, когда огромная исходная кодовая база Jupyter AI была разделена на несколько более мелких и более управляемых пакетов для версии 3.
«Сотрудникам было очень трудно понять код, какая часть какую работу выполняет», — сказал Джайн. «Теперь вы можете выбирать, какие пакеты вы хотите установить в своей среде».
Пользователи также могут полностью заменять основные компоненты, отметил Цю: «Рассмотрим вариант использования, когда предприятие хочет иметь собственный маршрутизатор сообщений. В версии 3 они могут просто удалить наш пакет маршрутизатора и предоставить свой собственный».
Заглядывая в будущее, Цю предполагает, что Jupyter AI превратится в «экосистему ИИ-персонажей», которая обеспечит настоящее многоагентное сотрудничество.
«Представьте, что у вас есть доступ к целой команде агентов», — сказал он, описывая будущее, в котором высокопоставленные лица смогут отправлять запросы специализированным агентам. «Вы можете иметь личность специалиста по анализу данных, инженера-программиста, а также специалиста по обеспечению качества и тестировщика, и фактически управлять всем этим так же, как менеджер программного обеспечения».
Благодаря представителям AWS, Quansight, Apple и связям с заинтересованными сторонами в Meta и Netflix, сообщество Jupyter AI готово к росту. Модульная архитектура проекта позволяет организациям как никогда проще добавлять персонализированных персонажей и специализированные пакеты обратно в более широкую экосистему.
Посмотрите полный выпуск, чтобы узнать больше о документации по серверу Jupyter, о том, как работает оптимизация производительности Jupyter AI v3, и о планах дальнейших действий.
С момента своего создания Amazon Web Services (AWS) была для клиентов лучшим местом для создания и запуска программного обеспечения с открытым исходным кодом в облаке. AWS гордится тем, что поддерживает проекты с открытым исходным кодом, фонды и партнеров. Узнайте больше Последние новости AWS TRENDING STORIES YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одного эпизода. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Мишель Гиноу — бывшая журналистка, ставшая разработчиком программного обеспечения. Она использует обе профессии, чтобы писать на глубокие технические темы, от K8 до Kotlin. Мишель является соавтором книги «Облачная трансформация: практические модели инноваций» от O’Reilly Media и… Читать далее от Мишель Гиноу
