Несколько недель назад курсор, популярный редактор кодов ИИ и инструмент управления проектами, который конкурирует с такими, как Atlassian JIRA, объявили о интеграции, которая позволит линейным пользователям привести агента курсора прямо в свои потоки управления проектами, чтобы исправить проблемы, внедрить изменения в проектирование и многое другое.
Чтобы узнать больше об этой интеграции, а также о том, как лучше всего использовать эти автономные кодирующие агенты в любой среде, я поговорил с руководителем инженерии Linear, Томом Мур и руководителем продуктов, Эндрю Милихом, для нашего последнего эпизода новых агентов стека.
Ни Мур, ни Милич не могли вспомнить, кто обратился к тому, кому начать это партнерство, но, поскольку команда курсора уже использовала линейную в качестве инструмента выбора для отслеживания задач и проблем, привлекая агента курсора прямо в линейный, должен был ощущаться как естественное соответствие.
Между тем, Linear также работала над своей платформой, чтобы агенты могли стать первоклассными гражданами внутри линейного.
В конце концов, с ростом кодирующих агентов на заднем плане мы увидели немало аналогичных интеграций в такие инструменты, как GitHub, и, поскольку Cursor недавно запустил свой фоновый агент, у него были все необходимые части для этой интеграции.
С помощью интеграции разработчики теперь могут назначить задачу в линейном агенте курсора, а затем заставить агента работать над этим в фоновом режиме.
Лучшие практики для фоновых агентов
Не секрет, что мы все еще в первые дни работы с фоновыми агентами. Многие разработчики все еще создают свою интуицию, например, как наилучшим образом назначить проблемы агенту.
«На самом деле люди, в сотнях тысяч или миллионов, включают эти вещи и получают от них большую ценность», — сказал Милих. «И даже для обычного пользователя курсора в курсоре, видя, что он запрашивает проблемы с GitHub, или запрашивает линейные проблемы, затем откройте браузер и проверяйте часовые, все с [Model Context Protocol] Или на заднем плане, довольно удивительно ».
Но, как отметил Мур, многие текущие работы должны быть о обучении разработчикам, на что способны эти инструменты. Разработчики по -прежнему должны потратить некоторое время на размышления о проблеме, чтобы направить агента.
«Это не необычно, даже в нашей собственной команде видеть проблему, в которой есть только титул, а потом кто -то говорит:« @cursor, исправьте это », — сказал Мур:« Что вы ожидали, что это произойдет именно здесь? Как это не волшебство. Вам все еще нужно дать ему представление о том, как сделать что -то.
Одним из советов Мур было указать агента на существующий запрос на притяжение, где либо агент, либо разработчик сделал что -то похожее на то, над чем должен работать агент.
Милих добавил, что есть некоторые варианты использования, когда для агента все легче, особенно когда речь идет о таких вещах, как обновление документов, исправление зависимостей или работа с данными.
Создание API для агентов
Что интересно здесь, так это то, что, как сказал Мур, линейный фактически создал API, специально для агентов, чтобы обеспечить эту интеграцию.
«Для первой версии у нас только что агенты использовали наш существующий API GraphQL, который очень обширный и то, что мы строим уже пять лет», — сказал Мур. «Вы могли бы в значительной степени клонировать линейную поверх нашего API без особых проблем».
Но команда также поняла, что внутри такого инструмента, как линейный инструмент, есть много поверхностей, к которым должен иметь доступ к таким функциям, как общение с комментариями, ответами и темами комментариев.
«Таким образом, мы вроде как переосмыслили это и создали эту идею агентской сессии в нашем API, что, я не думаю, является уникальной концепцией. Я думаю, что у большинства агентов есть что -то подобное», — сказал Мур. «Таким образом, мы хотели кодифицировать это, когда, когда пользователь упоминает вас, упоминает агента, упоминает курсор или назначает курсор, мы отправляем курсор этой концепции сеанса агента со всем контекстом.
«А потом курсор просто должен нанести наш API с вещами, которые он думает, и его ответами с этим идентификатором сеанса агента, и он в большей степени отказывается от пользовательского интерфейса. Вы все равно можете использовать полный API GraphQL, чтобы сделать все, что может иметь смысл, хотя».
Для курсора это был запуск API агента Linear, который заставил команду решить продолжить интеграцию.
«Я думаю, что все эти вещи были в основном построены, и мы создали версию со старым API», — сказал Мур. «Но затем, первоклассная поддержка агента с агентом разговором и позволила пользователям отправлять последующие последствия и увидеть панель агента на стороне, я думаю, что у нас было много ввода в нашу команду, что мы можем построить то, что я считаю действительно хорошим».
Милих также отметил, что будет интересно посмотреть, заканчиваются ли больше компаний, которые создают API специально для агентов.
Для большего количества нашего разговора, включая мысли Милиха и Мур о том, как мы взаимодействуем с этими агентами в будущем, создание многоагентных систем и то, что они хотели бы сделать, чтобы облегчить свою жизнь, посмотрите видео нашего разговора на YouTube или подписаться на наш подкаст здесь.
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. Прежде чем присоединиться к новому стеку в качестве старшего редактора для ИИ, Фредерик был редактором предприятия в TechCrunch, где он освещал все, от роста облака и самых ранних дней Kubernetes до появления квантовых вычислений …. Подробнее от Frederic Lardinois
