#Qoder

1天前

阿里巴巴推出基于大型语言模型（LLM）的自主智能编程代理（Autonomous AI Programming Agent）Qoder。它的核心理念超越了传统的代码补全工具（如 GitHub Copilot），旨在成为一个能够理解复杂需求、自主规划、执行并最终完成整个软件工程任务的AI智能体。你可以把它想象成一位由AI驱动的“虚拟软件工程师”，你只需要提出高级别的任务或需求，它就能独立完成从设计、编码、测试到调试的全过程。 AI编程工具 Qoder ，具备代码库语义搜索、架构洞察、持续记忆、动态模型路由等功能，支持自然语言任务委派与一键"维基化"代码库。预览阶段全功能免费开放。传统编程工具只是帮你"写代码"，Ooder 则像一个"读过你全部代码、记得你全部习惯、能跨系统替你干活”的资深同事。核心功能和特点： 1.自主性与任务分解（Autonomy & Task Decomposition）功能：用户只需提供一个自然语言描述的高级任务（例如：“为一个电商网站创建一个用户登录系统”），Qoder 能够自动将该任务分解成一系列具体的子任务（如：设计数据库表、创建后端API、编写前端页面、实现安全验证等）。特点：这与需要开发者一步步写提示词的ChatGPT不同，Qoder 自己会做“规划”，体现了“智能体（Agent）”的核心能力。 2.多代理协作框架（Multi-Agent Collaboration）功能： Qoder 的内部可能由多个 specialized 的“子智能体”组成，每个智能体负责不同的职责，例如：架构师代理：负责技术选型和系统设计。编码代理：负责编写代码。测试代理：负责编写单元测试、运行测试并检查代码覆盖率。评审代理：负责代码审查，检查代码质量、潜在bug和安全漏洞。特点：这些代理会相互协作、互相验证，模拟了一个微型开发团队的工作流程，从而生成更可靠、更健壮的程序。 3.工具使用与外部集成（Tool Usage & Integration）功能：作为一个真正的智能体，Qoder 应该能够调用外部工具，例如：执行Shell命令来运行程序、安装依赖。读写项目文件，在不同文件间交叉引用。执行SQL查询来验证数据库操作。调用API来获取数据或进行部署。特点：这使得它不再是一个孤立的文本生成器，而是一个能够与现实软件开发环境交互的“行动者”。 4.持续学习与反馈循环（Continuous Learning & Feedback Loop）功能： Qoder 能够运行它自己编写的代码。如果运行失败（遇到编译错误或运行时异常），它会自动分析错误信息（stack trace），进行调试并重新尝试修改代码，直到程序成功运行。特点：这种“试错-学习”的循环是智能体区别于简单代码生成器的关键，极大地提高了任务的成功率。 5.上下文感知与知识共享（Context Awareness）功能： Qoder 在开发过程中会维护一个丰富的上下文，包括项目结构、已有代码、技术栈要求等，确保新生成的代码与现有项目完美融合，而不是生成孤立的、无法运行的代码片段。

#阿里巴巴 #Qoder #AI编程 #自主智能编程代理 #软件工程