Агенты ИИ, нанятые в качестве инженеров
В революционном ходе, который раздвигает границы разработки программного обеспечения, Агенты ИИ, нанятые в качестве инженеров теперь реальность. FireCRAWL, поддерживаемый комбинатором, вкладывает 1 миллион долларов наличными и капиталом, чтобы набирать трех агентов по ИИ в качестве членов команды, работающих на полный рабочий день. Эти агенты возьмут на себя основные обязанности, обычно управляемые человеческими разработчиками. Задачи включают код письма и отладки, повышение производительности и обеспечение соответствия кибербезопасности. По мере созревания генеративного ИИ, смелая инициатива FireCRAWL могла бы изменить стратегии найма, культуру рабочего места в технологии и дополнительно интегрировать ИИ в современные методы развития.
Ключевые выводы
- FireCRAWL нанимает трех агентов AI в качестве наемных и компенсируемых акционерным программным обеспечением.
- Агенты выполнят такие задачи, как отладка, тестирование и работа над повышением производительности и безопасности.
- Цель состоит в том, чтобы оценить, как генеративный ИИ работает в активных средах разработки, а не только контролируемые настройки тестирования.
- Это может повлиять на то, как стартапы обрабатывают работу и структурируют свои инженерные команды в будущем.
Также читайте: наем и развитие таланта ИИ
Кто такой FireCRAWL и почему этот шаг значитель?
FireCRAWL-это стартап на ранней стадии, поддерживаемый Y Combinator. Компания использует ИИ для индексации и организма веб -контента. Он делает заголовки, предлагая комбинированную компенсацию в размере 1 млн. Долл. США, чтобы нанять трех агентов AI в рамках своей основной инженерной группы. В отличие от стандартных реализаций искусственного интеллекта, которые обеспечивают поддержку в ограниченном объеме, FireCRAWL назначает эти агенты официальные роли с определенными задачами и долгосрочными обязанностями.
Это знаменует собой изменение в том, как инструменты ИИ доверяют и интегрированы. Он проверяет, может ли генеративный ИИ работать независимо, добавлять ценность с течением времени и обеспечить аналогичную производительность, как инженеры -люди. Решение FireCRAWL представляет как символические, так и стратегические намерения, поскольку оно углубляется в развитие A-ассистента.
Также читайте: Понимание агентов ИИ: будущее инструментов ИИ
Что на самом деле будут делать эти агенты ИИ?
Агенты ИИ, вероятно, на основе таких моделей, как GPT-4, будут выполнять ряд инженерных задач. К ним относятся:
- Отладка и рефакторирование кода на уровне производства
- Запуск тестов и анализ выходов
- Улучшение производительности и безопасности веб -сервисов
- Управление назначенными задачами с автономией с использованием внутренних инструментов и API
Каждый ИИ будет оснащен компонентами памяти для отслеживания прогресса задач и будет получать доступ к инструментам через API или панели мониторинга. Они будут генерировать предложения кода, отправлять запросы на привлечение и обрабатывать билеты аналогично коллегам -людьми.
Сравнение: Инженеры ИИ от FirecRawl против прошлых примеров
Инструменты разработчика, такие как Github Copilot и прототипы, такие как познание Девин Поделились системы искусственного интеллекта, способствующие программным проектам. Разница в постоянстве и автономии. FireCRAWL интегрирует агентов ИИ в качестве постоянных частей команды и распределяет денежные средства и капитал, чтобы отразить ответственность и стоимость. Эти агенты будут измерены и управляются с использованием стандартных инженерных метрик.
Это превращает их роль от полезных помощников в членов команды сотрудничества. Он устанавливает прецедент для обработки ИИ как неотъемлемой частью инженерных рабочих процессов.
Также прочитайте: 5 способов трансформируют разработку программного обеспечения
Количественная оценка стоимости ИИ в инженерных рабочих процессах
Производительность получает выгоду от ИИ в разработке программного обеспечения часто обсуждается, но редко измеряется в полных производственных средах. Исследование McKinsey 2023 по генеративному ИИ сообщило, что разработчики, использующие инструменты искусственного интеллекта, имели до 40 процентов более быстрых выводов кода для повторяющихся задач. Опрос Stack Ouplow в 2023 году показал, что почти 60 процентов разработчиков использовали помощника по кодированию ИИ за последние шесть месяцев.
Эти инструменты по -прежнему в основном являются входными данными для людей. Подход FireCRAWL представляет агентов ИИ в качестве независимых владельцев задач с минимальным надзором. Их влияние на скорость, частоту ошибок и сотрудничество разработчиков будет генерировать свежие данные, которые могут повлиять на будущие стандарты принятия.
Экспертные перспективы на автономные разработчики ИИ
Эксперты выражают осторожный оптимизм. Д-р Елена Патель, исследователь искусственного интеллекта в Центре интернета и общества Беркмана Кляйн, сказала: «Основное ценностное предложение-масштаб. Если агенты искусственного интеллекта действительно могут принять 30 процентов рабочей нагрузки типичного разработчика, мы смотрим на экспоненциальные улучшения пропускной способности для стартапов на ранней стадии».
Кевин Чжао, технический директор компании по производству инструментов AI в Сан -Франциско, объяснил, что управление агентами ИИ требует новой формы руководства команды. «Вы не просто назначаете билеты JIRA моделям. Вам необходимо разработать протоколы быстрого разработки, обеспечить их доступ к внутренним библиотекам и отслеживать дрейф модели или галлюцинации.
Текущая тенденция показывает, что эти системы ИИ работают лучше всего при улучшении инженеров -людей, а не заменяют их. Экспериментирование стартапов теперь может получить будущие преимущества в контроле затрат и скорости доставки продукта.
Также читайте: как ИИ меняет охоту на работу?
Проблемы и юридические соображения найма агентов ИИ
Это развитие вводит юридические и оперативные вопросы. Инструменты искусственного интеллекта не могут подписать контракты или претендовать на права на занятость. Они не могут нести ответственность за ущерб. Если агент ИИ вводит уязвимость или делает несанкционированный доступ, кто несет ответственность?
В настоящее время компании управляют этими рисками, рассматривая модели искусственного интеллекта как расширения своих инструментов. Агенты FireCRAWL контролируются инженерами и работают при внутренней политике. По мере того, как ИИ становится более автономным, фирмам может понадобиться новые подходы к управлению данными, интеллектуальной собственностью и подотчетностью.
FAQ: Общие вопросы о агентах искусственного интеллекта в инженерии
- Можно ли нанять AI как человек?
Нет. Инструменты искусственного интеллекта не являются юридическими лицами и не имеют права на работу. FireCRAWL рассматривает этих агентов как на постоянные инструменты с владением и интеграцией на уровне проекта, а не как буквальные сотрудники. - Как агенты ИИ используются в разработке программного обеспечения?
Они генерируют и тестируют код, предоставляют предложения по оптимизации и работают с помощью назначенных задач, используя инструменты для совместной работы и внутренние API. - Какие компании экспериментируют с этой моделью?
FireCRAWL возглавляет эту модель. Познание построило Девин, автономный инженер -прототип. Microsoft и Openai также предлагают инструменты, встроенные в среды разработки, чтобы помочь с производством кода. - Заменят ли агенты искусственного интеллекта человеческих застройщиков?
Системы ИИ лучше всего подходят для автоматизации предсказуемых или повторяющихся задач. Проблемное обрамление, архитектурный дизайн и критическая отладка по -прежнему требуют человеческой интуиции и опыта.
Более широкий взгляд на инженерные команды
Действия FireCRAWL могут вдохновить структурные изменения в том, как компании развертывают инженерные ресурсы. Меньшие команды могут использовать агенты ИИ, чтобы умножить их мощность без пропорционального роста затрат. Поскольку публикации скорости спринта и качества кода, другие команды будут оценивать свою готовность к моделям гибридного сотрудничества.
Человеческие разработчики могут постепенно работать бок о бок с автономными системами ИИ. Команды, которые эффективно управляют таким сотрудничеством, могут видеть более быстрые циклы доставки и снижение рабочих скоростей.
Заключение
Привлечение агентов ИИ в инженерные команды представляет собой потенциальную веху в принятии искусственного интеллекта. Инвестиции FireCRAWL в 1 миллион долларов не только финансовые. Это также отражает уверенность в зрелости генеративных моделей и готовность переписать традиционные стратегии развития. Хотя остаются проблемы, этот подход может установить шаблон для будущего командного состава в техническом секторе. Основным вопросом теперь является то, насколько хорошо эти сотрудники ИИ могут быть направлены, измерены и масштабированы в реальных программных экосистемах.
