Могут ли агенты ИИ преодолеть самые большие ограничения генеративного ИИ?

Генеративные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и GitHub Copilot произвели революцию в разработке программного обеспечения, оптимизировав рабочие процессы, ускорив кодирование и сократив ручной труд. Эти мощные инструменты помогают разработчикам, генерируя шаблонный код, выполняя отладку и предлагая рекомендации. Однако у них есть ограничения.

Несмотря на свои обещания, GenAI в значительной степени зависит от человеческого вклада. Он не может планировать задачи автономно, адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам или сохранять контекст в долгосрочной перспективе. Не имея автономии, GenAI существенно ограничен в обработке сложных, динамических задач или текущих проектов, требующих стратегического планирования и выполнения. Вот где появляются агенты ИИ — предлагая решения для этих самых ограничений, предлагая большую автономию, контекстную осведомленность и адаптивность. Отчет Делойта обнаружили, что по крайней мере 26% организаций уже изучают возможности агентов ИИ для улучшения своих процессов. Сообщается, что агентский ИИ способствует повышению производительности, что приводит к экономии сотен миллионов долларов в год в различных отраслях.

Ограничения GenAI в разработке программного обеспечения

Генеративный ИИ отлично справляется с реагированием на инструкции пользователя, но не может инициировать задачи самостоятельно или принимать независимые решения. Чтобы GenAI был эффективным, разработчики должны предоставлять высокоструктурированные входные данные для получения осмысленного результата. Хотя это хорошо работает для простых, повторяющихся задач, это становится менее эффективным для более сложных, ориентированных на цель действий, которые требуют непрерывной итерации и адаптации. Это ограничение очевидно в таких инструментах, как GitHub Copilot, где генерация кода часто по-прежнему требует подробных подсказок.

Другим ключевым ограничением GenAI является его неспособность динамически подстраиваться под непредвиденные ситуации. Он не может адаптировать свое поведение на основе предыдущего опыта или изменений в окружающей среде. Например, если фрагмент кода ломается из-за внешних изменений, генеративной модели понадобятся явные инструкции для его исправления или внесения корректировок, а не для того, чтобы самостоятельно идентифицировать проблему и адаптироваться.

Генеративные модели ИИ, такие как Copilot, эффективны в рамках одного сеанса, но не могут сохранять контекст в течение нескольких сеансов. Это делает их менее полезными для долгосрочных проектов, требующих устойчивого, последовательного понимания развивающегося состояния работы. Отсутствие памяти в этих моделях ограничивает их полезность для текущих усилий по разработке программного обеспечения, которые охватывают дни, недели или месяцы.

Как агенты ИИ расширяют возможности GenAI

В отличие от генеративного ИИ, агенты ИИ могут автономно планировать задачи, управлять контекстом и адаптироваться к текущим ситуациям. Они опираются на мощь генеративных моделей, интегрируя возможности принятия решений в реальном времени, память и целенаправленные действия. Эти агенты могут самостоятельно выполнять задачи, корректировать планы и решать проблемы с минимальным вмешательством человека. Например, агенты ИИ могут управлять несколькими шагами в задаче, адаптироваться к новым входным данным и поддерживать контекст с течением времени, как демонстрируют такие фреймворки, как Авто-GPT .

Агенты ИИ идут дальше, сохраняя непрерывную память о своих действиях и корректируя их на основе обратной связи. Это позволяет им управлять сложными рабочими процессами и обеспечивать долгосрочную согласованность в проектах. Например, агент ИИ, работающий в конвейере разработки, может анализировать предыдущие коммиты, учиться на изменениях и принимать решения на основе как исторического, так и реального контекста. Эта способность объединять память и системы оркестровки инструментов позволяет агентам рассуждать о проблемах, используя прошлые данные и внешние инструменты.

После настройки агенты ИИ могут работать с минимальным постоянным человеческим вмешательством, хотя регулярный надзор и корректировки все еще полезны. Например, агенту ИИ могут потребоваться начальные инструкции о том, как расставить приоритеты в техническом долге, прежде чем автономно выявлять и устранять проблемы кода.

Практические примеры использования – агенты ИИ в действии

Вариант использования 1: Техническое урегулирование задолженности
Агентские платформы, такие как АвтономияИИ может автономно определять и разрешать технический долг. Его Agentic Context Engine (ACE) анализирует организационные кодовые базы, позволяя набору агентов ИИ принимать решения на основе конкретных операционных стандартов и уникальных требований каждой системы.

Между тем, такая платформа, как SonarQube предоставляет ценный статический анализ, но все еще требует человеческих разработчиков для действий по его результатам. Агенты ИИ, такие как AutonomyAI, могут использовать отчеты SonarQube в качестве входных данных и автономно выполнять исправления кода, что значительно снижает необходимость ручного вмешательства. Эта способность автоматически адаптироваться к кодовой базе дает явные преимущества в оптимизации разрешения технического долга.

Вариант использования 2: непрерывная автоматизация контроля качества
Агенты ИИ могут автоматически выявлять проблемы, запускать тесты и предлагать исправления на основе результатов, обеспечивая автоматизацию непрерывного контроля качества (QA). Такие инструменты, как CircleCI обрабатывают рабочие процессы непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD), в то время как агенты ИИ анализируют журналы, диагностируют сбои и предлагают или внедряют исправления. Для этого варианта использования Лангчейн может обрабатывать файлы журналов и применять рассуждения для автономного решения проблем.

Вариант использования 3: документирование кода и рефакторинг
Агенты ИИ, такие как CrewAI может автоматически генерировать документацию на основе анализа кода и рефакторить устаревшие системы с минимальным вводом. Интегрируясь с инструментами поиска и разведки кода, агенты ИИ могут очищать старые кодовые базы и обеспечивать надлежащее документирование нового кода.

Этические и практические соображения

Хотя агенты ИИ обладают огромным потенциалом, они поднимают важные этические проблемы, особенно в отношении подотчетности и прозрачности. Поскольку эти агенты принимают решения, логика их действий должна быть проверяемой и понятной. Подотчетность — еще один ключевой вопрос: в случае ошибок или несоответствующих результатов должны существовать четкие механизмы для определения ответственности. Кроме того, предвзятость в решениях, принимаемых агентами ИИ, может представлять значительные риски, особенно когда модели обучаются на существующих данных, которые могут содержать предвзятость. В таких случаях модели с участием человека могут помочь обеспечить прозрачность и подотчетность.

Будущее агентов ИИ в разработке программного обеспечения

Заглядывая вперед, мы, вероятно, увидим конвергенцию генеративного вывода и автономных рабочих процессов. Гибридные модели, которые объединяют креативность генеративного ИИ со стратегическими возможностями исполнения агентов ИИ, окажут большое влияние на разработку программного обеспечения. Это позволит командам создавать более сложные и масштабируемые решения. Агенты ИИ станут модульными, с компонентами plug-and-play, интегрированными в конвейеры разработки, что сделает их основной частью рабочих процессов разработки программного обеспечения.

Агенты ИИ являются ключом к преодолению многих текущих ограничений генеративного ИИ. Они обеспечивают автономность, постоянство и адаптивность, что делает их важным расширением генеративных моделей. Сокращая ручную рабочую нагрузку, повышая эффективность и оптимизируя разработку, они намерены преобразовать способ создания программного обеспечения. Задача заключается в ответственном использовании агентов ИИ, соблюдении этических стандартов и обеспечении подотчетности по мере развития технологий. Будущее разработки программного обеспечения будет определяться сотрудничеством между инженерами-людьми, генеративными помощниками и автономными агентами.