←К новостям

Создание собственного помощника по написанию кода обеспечивает быстрый результат и помогает избежать ошибок.

 Как создать своего помощника по написанию кода: быстрый результат и избегание ошибок

“`html

Создание вашего собственного агента по написанию кода

Ваш персональный агент по написанию кода: оптимизация и эволюция

В этом блог-посте мы расскажем о нашем пути создания агента по написанию кода на основе LLM с нуля – настроенного под ваши потребности и процессы, и поделимся опытом по его итеративному улучшению.

Введение

Эта статья является второй частью в нашей серии о Кодирующих Агентах. Первая часть предоставляет подробный обзор существующих решений, изучая их уникальные особенности и врожденные ограничения. Мы рекомендуем начать с неё, чтобы получить полную картину.

Оценка

Для измерения и сравнения нашего открытого AI агента и других мы подготовили набор бенчмарк-задач. Мы оценили агенты по написанию кода на семи проектах по маломасштабной науке о данных, включая задачи, такие как:

  • Обнаружение номеров автомобилей на изображении (CV)
  • Суммирование текста (NLP)
  • Классификация жанров на Spotify (табличные данные)

Оценка проводилась в два этапа: количественные аспекты и человеческий обзор.

Выводы

Мы выявили MetaGPT и 3-ю итерацию нашего подхода A как лучших исполнителей в создании высококачественного кода, с небольшим отставанием GPT Engineer.

Наше решение блестит в планировании благодаря эффективной подготовке запросов с небольшим числом примеров. План надежен, обеспечивая модель постоянно производит правильный JSON, что другие решения не всегда могут гарантировать.

В плане эффективности затрат наша модель не справилась так хорошо, как GPT Engineer и MetaGPT, с относительно незначительной разницей.

Лимитации

Хотя AI агенты проявляют удивительную автономию в выполнении задач по кодированию, у них все же есть несколько ограничений, включая недостаточно точный выбор оптимального инструмента для задачи, приводящий к сбоям в решении проблем; несовершенства существующих реализаций памяти в агентах, особенно в предоставлении обширной информации LLM из-за ограниченной длины контекста; трудности при столкновении с вариациями или нестандартными форматами данных.

Извлеченные уроки

Мы хотим поделиться некоторыми нашими идеями и полезными трюками, которые мы узнали из наших экспериментов, и которые могут быть вам полезны при экспериментировании с вашими собственными AI агентами.

  • GPT-4 – лучшая модель для генерации кода, но также одна из самых дорогих.
  • Специализация превосходит обобщение – попробуйте использовать специализированные роли в вашем агенте: рецензент кода, писатель кода, менеджер проекта и т.д.
  • Структурированные ответы лучше обычного текста: некоторые проблемы легче/намного дешевле, когда просто реализованы в коде.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от aidone.ru. Будущее уже здесь!

Полезные ссылки: