sitin
5个月前
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。
Austin
5个月前
最近推上独立开发的讨论又火了,分享下我的经历和看法。 本科毕业后,我在校招公司干了4个月。之前习惯了远程工作,线下上班压力太大,果断辞职。后来赶上AI热潮,做了几个项目,有些小有成绩。毕业两年多,几乎没上过班,自称“独立开发者”应该没问题吧? 劝人辞职? 有些人热衷劝别人裸辞,别看现在闹得欢,以后劝不动了他自己也得去上班。(请勿对号入座) 晒收入截图? 赚到钱时确实开心,虚荣心驱使我也晒过几张。后来我就不晒了——证明自己后,没必要靠截图博眼球。 推上有些夸张的收入图,水分少说50%,甚至可能是P的。打造“成功人设”,多半是为了卖课或专栏。卖课不一定没价值,但得自己擦亮眼分辨真假。 如何看待独立开发本身? 独立开发就是独立创业,利润嘛小了点,但是风险很大。如果你按耐不住想开发产品的想法,那你可能是适合走这条路的人。 没失业可以在下班时间每天抽两三个小时开发,日拱一卒,当成爱好慢慢来,等拿到合适结果再辞职。 或者失业的话,趁机给自己定个截止日期,比如 3 个月,耐心一点的 6 个月。到了时间还没有拿到结果,直接找班上吧。这样和自己约定好,不太会焦虑。 大部分人为上班学习了十几二十年,但是为了创业却没什么准备,甚至没准备好失败,所以注定大多数都是失败的。
在Stripe播客中,OpenAI 联创兼总裁Greg Brockman 透露了OpenAI发展的关键内幕。他表示规模假说并非OpenAI的初始战略,而是2017年在 Dota 2 项目中意外发现——每当计算资源翻倍,AI表现就相应提升,这一发现彻底改变了AI研究方向。 OpenAI 的发展路径颠覆了传统的创业模式。它并非始于一个待解决的商业问题,而是源于对前沿技术的纯粹追求。这一“技术先行”的理念在 Dota 2 AI 项目中得到了充分验证。该项目不仅证实了“规模化假设”——即计算能力的指数级增长能带来性能的同步飞跃,更在管理上提供了宝贵启示:应专注于控制投入与实验过程,而非强求特定结果。当其 AI 以出人意料的策略击败世界顶级玩家时,更向世界展示了深度学习深不可测的创造潜力。 “AI项目需要"过程导向"而非"结果导向",因为AI结果不可控。” 在商业化探索上,OpenAI 再次选择了非传统路径。当拥有强大的 GPT-3 模型却面临产品化难题时,团队最初感到绝望,他们没有自行开发应用,而是推出了 API 接口,将应用场景的探索权交给了广阔的市场。这种在当时看来“完全颠倒”的商业模式(因为做API违背传统创业原则),最初甚至引来了关于付费意愿的质疑。然而,随着 AI Dungeon 等首批付费用户的出现,该模式被证明是成功的。 技术足够强大时市场会自己找到出路。 他预测AI将在2-5年内解决千禧年数学难题,能源将成为AI发展主要瓶颈,而数据不足的障碍会通过合成数据等新方法突破。 目前的操作系统和接口限制了 AI 产品的用户体验,但 Brockman 相信,随着 AI 能力的增强,便捷性问题将逐步解决。