我通常同時處理多個專案,管理所有這些專案可能會變得非常忙碌和難以承受。所以,我想要一個解決方案來減少我的工作量。
考慮到過去幾年人工智慧的重大進展,我專門尋找一種可以
存取我的 GitHub 儲存庫。
自主解決任何給定問題。
測試程式碼並將修復程式推送到儲存庫。
因此,我開始研究並偶然發現了許多解決方案。以下是我使用這些解決方案的經驗。
但在此之前,讓我們先來了解什麼是 AI 和 SWE(軟體工程)代理。
人工智慧代理是由人工智慧模型支援的系統,可以自主執行任務,與環境交互,並根據其編程和處理的資料做出決策。
人工智慧代理有三個關鍵組成部分。
推理引擎:推理引擎是負責規劃與決策的人工智慧模型。
記憶體:記憶體元件允許代理管理短期和長期資訊以追蹤工作流程。
工具:工具使代理程式能夠與外部環境互動。例如,GitHub 工具允許代理從儲存庫中提取資訊並進行必要的變更。
那麼,是什麼讓 AI 代理成為 SWE 代理呢?
SWE 代理是一種模仿人類軟體開發人員的品質和特徵的 AI 代理,例如
長期規劃與推理
使用標準開發工具。
透過測試和回饋提高程式碼品質。
自主除錯並解決問題。
在需要時與人類同行進行協作。
與任何 AI 代理類似,SWE 代理具有
強大的推理引擎。最好是最先進的程式碼模型。
用於追蹤事件的記憶體元件。
用於編寫、偵錯和執行程式碼的特定工具(隔離程式碼環境、網際網路、GitHub、檔案工具等)
在討論可以編碼的人工智慧代理時,你首先會發現 Devin。這是 Cognition Labs 的 SWE 代理,它是這一切的開始。它引起了開發商、創始人和投資者的廣泛關注,並迅速成為全城的熱門話題。
然而,有幾件事讓我放棄了它。
閉源:它是一個閉源。因此,沒有定制的餘地。
僅 OpenAI :考慮到 Llama 3 400b 的發布,它專門使用 OpenAI 模型。我想要更靈活的東西。
不公開:它仍在等待名單上,很少有人可以存取它。
雖然企業可能更喜歡它,但我需要更透明和靈活的東西。
下一個明顯的選擇是 Devin 的所有開源替代品。雖然他們在LLM提供者方面更加透明和靈活。他們還是沒有跟我合拍。
大多數開源解決方案是
臃腫:它們附帶了許多我可能永遠不會使用的東西。
複雜:執行這些工具就像是一項工作。
不可擴展:我無法使用外部工具和整合來擴展他們的功能。
話雖這麼說,他們當然有自己的優點。
經過廣泛的搜尋和研究,我傾向於自己建立它,直到我偶然發現了這個框架。
SweKit是Composio的一個開源框架,可協助您建立簡單且可擴充的 SWE 代理程式。
它符合我正在尋找的所有標準。
可自訂:它很簡單且高度可自訂。您可以使用您選擇的法學碩士提供者並更改提示以滿足您的要求。
與框架無關:它適用於所有流行的代理框架,例如 LangChain 和 LlamaIndex。
可擴充:新增更多工具,例如瀏覽和抓取,可以輕鬆擴展代理程式的功能。您可以新增 Composio 生態系統中的工具。
開源:不用說,程式碼是開源的,因此您可以分叉並加入自訂更改。
多語言支援:SweKit 原生支援 Python 和 Typescript。您可以使用您選擇的語言。
SweKit 可以存取任何公共或私人儲存庫,處理提供的問題,並將變更推送到儲存庫。
SWE 代理程式預設在 Docker 中執行,以實現安全性和隔離。這會沙箱代理的操作,防止任意程式碼執行的意外後果。您也可以在本機上執行它,但要小心,因為它沒有 Docker 的保護層。
我已經開始在我的專案中使用它,我無法強調它為我節省了多少時間和精力。
我與 Composio 的團隊進行了交談,我可以自信地說這將改變遊戲規則。
我無法給它們足夠的星號,所以請幫我一個忙,存取存儲庫,使用該產品並給它們一顆星。
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原文出處:https://dev.to/github20k/i-10xd-my-coding-productivity-using-this-ai-tool-i-wish-i-had-known-it-earlier-2eoo