國產(chǎn)AI程序員亮相！給需求就能自主寫代碼，分鐘級(jí)完成應(yīng)用開發(fā)，來自阿里云

魚羊 2024-06-21 13:28:18 來源：量子位

魚羊 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

能自主寫代碼的國產(chǎn)AI程序員來了！

不是根據(jù)提示續(xù)寫代碼的Copilot，而是你給出需求，它真能自個(gè)兒完成任務(wù)理解：

編寫代碼：

到Debug全流程的那種。

多輪交互也不在話下。需求有變，同樣在對(duì)話框里直接告知AI程序員，它就會(huì)主動(dòng)上手修改代碼。

如上所示，僅用10分鐘，這位AI程序員就能搞定一款?yuàn)W運(yùn)賽事日程應(yīng)用的開發(fā)，網(wǎng)頁成品長(zhǎng)這樣：

整個(gè)過程涉及網(wǎng)頁開發(fā)、編寫Python文件處理程序以及運(yùn)行、調(diào)試、修改代碼等工作，按照傳統(tǒng)開發(fā)方式，怎么著也得半天才能完成。

這就是阿里云剛剛帶來的通義大模型家族最新成果。

我們第一時(shí)間和產(chǎn)品背后的開發(fā)者聊了聊。

多智能體協(xié)同的AI程序員

先來看技術(shù)細(xì)節(jié)。

實(shí)際上，這樣一位能分鐘級(jí)完成應(yīng)用開發(fā)的AI程序員，并不是“一個(gè)人”，而是多個(gè)智能體的集合。

官方介紹，阿里云的這位AI程序員是基于通義大模型構(gòu)建的多智能體，每個(gè)智能體分別負(fù)責(zé)需求理解、任務(wù)拆解、代碼編寫、測(cè)試、問題修復(fù)、提交發(fā)布等軟件開發(fā)任務(wù)。

這樣做的好處是，一方面，AI程序員背后的人類程序員可以針對(duì)工作流上不同的關(guān)鍵角色去開發(fā)特性。

另一方面，每個(gè)智能體能夠?qū)Ｗ⑻囟ㄈ蝿?wù)，大幅提升系統(tǒng)工作效率，同時(shí)在互相博弈中更好地完成工作目標(biāo)。

比如，在編碼智能體中，AI程序員首創(chuàng)代碼倉庫知識(shí)圖結(jié)構(gòu)，不僅能理解用戶需求，還能精準(zhǔn)定位代碼對(duì)應(yīng)的修改位置并自動(dòng)給出修改方案，大大簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)軟件開發(fā)的過程。

那么，與同樣基于通義大模型技術(shù)打造的“阿里1號(hào)AI員工”通義靈碼相比，AI程序員究竟有何不同？

阿里云資深技術(shù)專家、通義靈碼產(chǎn)品技術(shù)負(fù)責(zé)人神秀給出的關(guān)鍵詞是“交互方式”。

阿里云認(rèn)為，“人機(jī)協(xié)同模式的改變”是大模型給軟件研發(fā)帶來的最重要的變化，而變化會(huì)隨著技術(shù)的更新迭代，基于以下三種模式演進(jìn)：

• LLM as Copilot：不改變軟件工程專業(yè)分工，AI工具通過與人協(xié)同賦能開發(fā)提效，解決單點(diǎn)事務(wù)性工作效率問題，通義靈碼就是基于Copilot模式；
• LLM as Agent：隨著AI能力升級(jí)，AI Agent作為單一領(lǐng)域職能專家，能夠自主使用工具完成預(yù)定任務(wù)，人主要負(fù)責(zé)給定上下文，完成知識(shí)對(duì)齊；
• LLM as Multi-Agent：隨著AI持續(xù)發(fā)展，多智能體協(xié)同模式出現(xiàn)，多個(gè)Agent可以相互協(xié)作完成復(fù)雜任務(wù)的開發(fā)，人只需負(fù)責(zé)創(chuàng)意、糾偏和確認(rèn)。阿里云此次推出的AI程序員就處于該階段。

也就是說，通義靈碼主要還是以IDE插件的形式存在，編程的主要完成者還是人類程序員。而AI程序員則不依賴于IDE，交互入口可以是網(wǎng)頁，也可以是Devops平臺(tái)等等，執(zhí)行任務(wù)的主體也變成了AI本身。

“讓人類程序員成為超級(jí)個(gè)體”

值得關(guān)注的是，神秀提到，在檢驗(yàn)大模型開發(fā)能力的SWE-bench上，多智能體架構(gòu)下AI展現(xiàn)的編程能力正在飛速進(jìn)步。

在SWE-bench Lite榜單上，SOTA模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)超過30%的問題解決率，相比年初10+%甚至不到10%的成績(jī)進(jìn)展明顯。

我們認(rèn)為，多智能體在SWE-bench上的問題解決率有望很快突破50%。那么在一些簡(jiǎn)單、重復(fù)的編碼場(chǎng)景下，AI程序員這樣的產(chǎn)品將是完全可用的。

阿里云AI程序員的產(chǎn)品架構(gòu)分為三層：第一層是多智能體協(xié)同的產(chǎn)品和工程框架；中間層是針對(duì)編碼場(chǎng)景的數(shù)據(jù)訓(xùn)練；最底層是通義大模型。目前我們已經(jīng)構(gòu)建好了工程基礎(chǔ)，隨著基礎(chǔ)模型能力的提升，預(yù)計(jì)幾個(gè)月內(nèi)就會(huì)推出邀測(cè)版本。

神秀坦言，在現(xiàn)階段討論“AI程序員能否通過阿里面試”這樣的話題，有點(diǎn)“預(yù)期過高了”：

現(xiàn)在，AI程序員已經(jīng)能夠端到端地完成一個(gè)需求，并在這個(gè)過程中跟人類進(jìn)行多輪交互。

它能夠使用工具，使用編譯器，完成自我調(diào)試，但這還只是第一步。

未來發(fā)展的關(guān)鍵，在于基礎(chǔ)模型的理解力、對(duì)全局代碼的分析能力，以及工程方面的執(zhí)行效率、成本性能。搭建起工程框架的意義在于，一旦學(xué)術(shù)界實(shí)現(xiàn)了整體突破，作為產(chǎn)品建設(shè)方，可以以最快的速度去將最新的技術(shù)轉(zhuǎn)化為工程。

我們判斷半年內(nèi)一個(gè)可以真正上手的產(chǎn)品就會(huì)出現(xiàn)。

這種樂觀并非沒有數(shù)據(jù)佐證。

去年11月，阿里云發(fā)布了AI編程助手通義靈碼。到現(xiàn)在，通義靈碼每天輔助開發(fā)者生成代碼已經(jīng)超過3000萬次。在阿里云內(nèi)部，AI代碼生成占比達(dá)到26%，超過了此前預(yù)計(jì)的20%的目標(biāo)。

根據(jù)企業(yè)客戶的反饋，通義靈碼大概能實(shí)現(xiàn)10%-15%的綜合人效提升。

但我們還不是特別滿足。開發(fā)者日常工作中有70%都是重復(fù)的事務(wù)性工作，可以用AI來替代，讓開發(fā)者們可以更聚焦30%的價(jià)值創(chuàng)造。

阿里云通義大模型業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人徐棟也在阿里云上海AI峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng)表示，軟件應(yīng)用的開發(fā)范式正在發(fā)生改變：

通過AI編程助手和AI程序員的加持，每一位人類程序員都將成為超級(jí)個(gè)體。

那么，你看好AI程序員的發(fā)展嗎？

— 完 —