Ajanlık kodlama, açıklandı: otomatik tamamlamadan otonom ajanlara

Dört yıl önce, 'AI coding' otomatik tamamlamayı ifade ediyordu: bir model imleç bağlamına göre kodun sonraki satırını tahmin ediyordu. Şimdi çok daha büyük bir şey ifade ediyor. Ajanlık kodlama araçları çok dosyalı değişiklikleri planlar, testleri çalıştırır, logları okur, API'leri çağırır, pull request yazar ve ne zaman durup size soru sormaya karar verir. İki kategori arasındaki boşluk, çoğu geliştiricinin fark ettiğinden daha büyüktür.

Otomatik tamamlama vs ajan: kısa versiyon

Otomatik tamamlama tepkiseldir. İmlecinizi bekler, tahmin eder ve durur. Bir ajan proaktiftir. Ona bir hedef verirsiniz ('bu modülü yeni kimlik doğrulama deseni kullanacak şekilde yeniden yapılandır, testleri çalıştır, bir PR aç'), ve bunu adımlara böler, her birini yürütür, kendi işini kontrol eder ve geri bildirimde bulunur. Aynı alt modeller ikisini de yapabilir — fark aracın onları nasıl sardığındadır.

Bir aracı 'ajanlık' yapan şey bir döngüdür: planla, eyleme geç, gözlemle, karar ver. Her turda ajan bir araç seçer (bir dosya oku, bir dosya yaz, bir test çalıştır, web'de ara, sana sor), onu yürütür, sonuca bakar ve ne yapacağını kararlaştırır. Bir bilet kapatmak için altmış araç çağrısı normaldir.

Neden tek bir model her isteğe uymaz

İyi bir ajan her isteği aynı tür sorun olarak işlemeyi. 'Bu yazım hatasını düzelt' ile 'kimlik doğrulama katmanını token sızıntısı için denetle' aynı şekil değildir. Farklı modeller, farklı araçlar ve farklı miktarlarda dikkat isterler.

Ava Supernova bunu yedi mod ile halleder — düşünce durumları, UI derileri değil. Her modun farklı bir zihniyeti, farklı bir araç paleti ve birçok durumda altında çalışan farklı uzman kişilikleri vardır.

• Çalışma — inşaatçı zihniyeti, 120'den fazla tam araç paleti, kod yazar ve gönderir.
• Plan — mimar zihniyeti, salt okunur, bir şeye dokunmadan önce düşünür.
• Sohbet — arkadaş zihniyeti, beyninizin kodlama yapmayan yarısı için (hafıza, günlük, hava durumu, haberler).
• Öğret — öğretmen zihniyeti, müfredat oluşturan, içerik yazan, gerçekleri kontrol eden, sınav hazırlayan ve ders veren beş uzman.
• Güvenlik — denetçi zihniyeti, keşif + tarayıcı + CVE araştırmacısı + doğrulayıcı + raporlayıcı.
• Fikir Üretimi — fikir üretme zihniyeti, keşfeden, araştırma yapan, fikir üreten, bunları sorgulayan ve geliştiren beş uzman.

Bir ajan için "hafıza" ne anlama gelir?

Otomatik tamamlama araçları durumsuzdur — her istek baştan başlar. Ajanların haftalar ve aylar boyunca gerçek iş yapabilmesi için hafızaya ihtiyacı vardır. Bunun olmadan her oturumda projeyi yeniden açıklamanız gerekir. Ava, sizin hakkında, projeleriniz, tercihleriniz ve verdiğiniz geri bildirimler hakkında önemli olanı inşa eden 5 katmanlı bir hafıza kullanır (çıkar, yansıt, biriktir, analiz et, konsolide et).

Nasıl ajan zihniyetiyle düşünmeye başlarsınız?

Eğer otomatik tamamlama kullanıyor ve ajan tarzı işlere geçmek istiyorsanız, değişim daha çok komut mühendisliğinden ziyade görev çerçevelemesiyle ilgilidir. "X işini yapan bir fonksiyon yaz" yerine, "işte bir hedef ve kısıtlamalar, oraya nasıl ulaşılacağını kararlaştırın ve duvara takılırsanız bana söyleyin" deneyin. İyi ajanlar bunu bir plana dönüştürür, hesap gücünü boşa harcamadan önce duvarı ortaya çıkarır ve zamanla güveninizi kazanır.

Ajan hafıza biriktirdikçe güvene geçişteki sürtünme. Başlangıçta daha fazla kontrol eder; geri bildiriminiz geldiğinde daha az sorar. Yüksek riskli eylemler asla tamamen devredilmez — ajan yıkıcı hamlelerden önce her zaman duraksar.

Ajan kodlaması daha büyük bir otomatik tamamlama değildir. Araçlarınızla farklı bir ilişkidir — klavye kısayolundan çok bir ekip arkadaşı gibidir. Bunu ilk kavrayan araçlar, yazılımın nasıl inşa edildiğini yeniden şekillendirecek.