奥运会Ⅱ---谁会先抢走你的工作?
Devin AI 与 Microsoft AutoDev,谁会先抢走你的工作?
软件开发领域正处于一场革命的风口浪尖。Devin AI和Microsoft AutoDev 的出现,是人工智能编码领域的两项突破性进步,有望重塑软件构建方式。但是,在如此截然不同的方法中,哪一种占主导地位?让我们深入研究 Devin 和 AutoDev 的复杂细节,探索它们的优势、劣势和合作潜力:
Devin AI:自主 AI 工程师
Devin AI 由 Cognition 开发,它不仅仅是一个助手,更是一个独立的编码天才。以下是其功能细分:
- 独立解决问题:与许多需要不断人工输入的大型语言模型 (LLM) 不同,Devin 从头开始处理整个项目。它拥有先进的推理和规划能力,可以自主设计和构建复杂的软件应用程序。
- 端到端开发环境: Devin 拥有一个安全的虚拟工作区,配备了代码编辑器、Web 浏览器和自己独特的系统。这使其能够处理开发的各个方面,从编写代码到与 API 和外部库交互。
- 机器学习专业知识: Devin 利用机器学习自动执行重复任务、分析数据集并不断提高其编码效率。这种持续学习循环使其能够适应新的挑战和编程语言。
- SWE-Bench 冠军:在严格的软件工程 (SWE) 基准测试中,Devin 在解决编码问题方面表现出色,超越了之前有无人工协助的模型。
Devin AI 的底层原理:
尽管 Devin 的具体内部工作原理仍属专有,但我们可以从中一窥端倪:
- 神经网络架构: Devin 可能使用专为软件开发任务设计的复杂神经网络架构。该神经网络可以在代码库、项目文档和软件工程最佳实践的海量数据集上进行训练。
- 代码生成和推理: Devin 可能会利用多种技术进行代码生成。一种方法可能涉及根据自然语言描述和过去的经验生成代码片段。此外,它还可以采用高级推理算法来了解项目的背景并就代码结构和功能做出明智的决策。
- 机器学习集成:机器学习在 Devin 的运作中起着至关重要的作用。强化学习算法可用于改进 Devin 的决策过程并随着时间的推移指导其代码生成。此外,监督学习技术可用于训练 Devin 掌握特定的编程语言和编码最佳实践。
Devin AI的优势:
- 独立编码: Devin 擅长单独编码项目,这使其非常适合需要专用 AI 协助完成特定开发任务的场景。
- 端到端功能:其全面的开发环境使 Devin 能够处理软件开发的各个方面,减少人工干预。
- 机器学习实现持续改进:通过机器学习进行学习和适应的能力使 Devin 随着时间的推移成为一名更熟练的程序员。
关于 Devin AI 的详细文章: 点击此处
Microsoft AutoDev:自动化的协调器
微软的 AutoDev 则采用了截然不同的方法。它专注于自动化复杂的软件工程任务,而不是单独的编码项目。下面详细介绍一下它的功能:
- 项目管理能力: AutoDev 擅长规划和执行复杂的软件开发工作流程。它可以将大型项目分解为较小的任务,将其分配给各种 AI 代理,并精心管理整个开发生命周期。
- Docker 容器化专业知识: AutoDev 可在 Docker 环境中无缝运行,Docker 是一种容器化软件应用程序的技术。这可确保整个开发过程中的代码隐私和安全。
- 超越代码生成:与 GitHub Copilot 等主要提供代码片段建议的工具不同,AutoDev 的功能不仅限于代码生成。它可以在集成开发环境 (IDE) 中执行各种操作,例如构建项目、运行自动化测试以及通过 Git 管理版本控制。
- 全面访问:与大多数 AI 程序员相比,AutoDev 可以访问更广泛的资源。这不仅包括代码存储库,还包括编译器输出、构建日志和测试日志。这种全面访问使 AutoDev 能够更深入地了解整个开发生态系统,从而做出更明智的决策。
Microsoft AutoDev 内部原理:
AutoDev 的内部运作可能涉及以下几方面的组合:
- 工作流自动化引擎:从本质上讲,AutoDev 拥有一个复杂的工作流自动化引擎,能够解析项目需求、将其分解为可操作的步骤并将其分配给专门的 AI 代理。
- AI 代理池: AutoDev 可能会管理一个由各种 AI 代理组成的池子,每个代理都具有针对不同软件开发任务量身定制的特定技能。例如,一个代理可能专注于代码生成,另一个专注于测试,还有一个专注于管理 Git 中的版本控制。
- 机器学习优化:机器学习可以在 AutoDev 的优化过程中发挥作用。它可以用来分析过去的项目数据,并确定工作流程自动化和代理性能方面需要改进的地方。
Microsoft AutoDev 的优势:
- 自动化实力: AutoDev 擅长自动执行重复任务和管理复杂的工作流程,显著提高开发人员的工作效率。
- 团队合作和协作: AutoDev 无缝集成到现有的开发团队中,利用 AI 代理协助项目的各个方面。
- 增强开发人员体验:通过自动执行日常任务,AutoDev 可以让开发人员专注于创造性的问题解决和核心开发活动。
合作的力量:硅谷的绝配
虽然 Devin AI 和 Microsoft AutoDev 采取了不同的方法,但它们的优势是互补的。以下是这些 AI 程序员如何合作组建一支强大的开发团队:
- 梦之队:Devin 担任架构师,AutoDev 担任建造者:想象一下这样的场景:Devin 担任架构师,设计软件架构和核心功能。而 AutoDev 则扮演建造者的角色,一丝不苟地处理实施细节,自动化开发流程,并确保高效的工作流程执行。这种组合方法可以显著加快软件开发速度,同时保持高质量水平。
- 技能互补: Devin 独立解决问题的能力可以与 AutoDev 的项目管理专长无缝结合。这种协同作用将打造一支高效的开发团队,能够以惊人的速度和准确性处理复杂的项目。
人工智能编码的未来:一个新世界
Devin AI 和 Microsoft AutoDev 的出现标志着人工智能驱动软件开发的重大飞跃。虽然这些工具仍在开发中,但它们在以下几个方面具有重塑软件开发格局的巨大潜力:
- 前所未有的开发人员生产力:通过自动执行重复任务并协助解决复杂的编码挑战,Devin 和 AutoDev 可以显著提高开发人员的产出。然后,开发人员可以将宝贵的时间集中在创造性解决问题和创新上。
- 软件开发的民主化:这些人工智能程序员有可能降低软件开发的门槛。在他们的帮助下,编程经验较少的人也可以为软件项目做出有意义的贡献。
- 加速创新:通过处理开发中的日常事务,人工智能程序员可以让人类开发人员自由地探索尖端技术并突破软件的极限。这可能会加快软件行业的创新步伐。
结论:共生的未来
Devin AI 和 Microsoft AutoDev 的出现标志着软件开发的新时代。随着这些 AI 工具的不断发展,见证它们如何改变我们设计、开发和部署软件应用程序的方式将会非常有趣。
然而,它们对开发者格局的影响将是多方面的:
1. 提高效率和创新能力: Devin 和 AutoDev 可以自动执行重复任务并协助解决复杂的编码难题,从而显著提高开发人员的工作效率。这让人类开发人员可以专注于创造性解决问题和创新。
2. 再培训和适应:随着人工智能程序员接管更多常规任务,对某些开发人员技能的需求可能会减少。这可能会迫使技能较低的开发人员适应并学习新技能,以在就业市场上保持竞争力。
欢迎前往我们的公众号,时事资讯
创作不易,觉得不错的话,点个赞吧!!!
相关文章:

奥运会Ⅱ---谁会先抢走你的工作?
Devin AI 与 Microsoft AutoDev,谁会先抢走你的工作? 软件开发领域正处于一场革命的风口浪尖。Devin AI和Microsoft AutoDev 的出现,是人工智能编码领域的两项突破性进步,有望重塑软件构建方式。但是,在如此截然不同的…...
用Python打造精彩动画与视频,4.3 创建动态文本和字幕
第四章:深入MoviePy 4.3 创建动态文本和字幕 在视频编辑中,动态文本和字幕是传达信息、增强观众体验的重要元素。MoviePy 提供了丰富的工具来添加和自定义文本和字幕,包括字体、颜色、动画效果等。本节将介绍如何在视频中添加动态文本和字幕…...

spring boot + vue3 接入钉钉实现扫码登录
1:准备工作 1.1:进入钉钉开放平台创建开发者应用。应用创建和类型介绍,参考下方。 应用类型介绍 - 钉钉开放平台 (dingtalk.com) 应用能力介绍 - 钉钉开放平台 (dingtalk.com) 扫码登录第三方网站 - 钉钉开放平台 (dingtalk.com) 1.2&…...

二叉树构建(从3种遍历中构建)python刷题记录
R3-树与二叉树篇. 目录 从前序与中序遍历序列构造二叉树 算法思路: 灵神套路 从中序与后序遍历序列构造二叉树 算法思路: 灵神套路 从前序和后序遍历序列构造二叉树 算法思路: 灵神套路 从前序与中序遍历序列构造二叉树 算法…...
计算机网络中协议与报文的关系
协议和报文在网络通信中扮演着不同的角色,但它们是紧密相关的。 协议是计算机网络中实现通信的“约定”,它规定了计算机之间如何进行通信,包括数据传输的格式、步骤和规则。协议确保了不同厂商的设备、不同的CPU和操作系统之间的计算机能够相…...

机器学习 第8章-集成学习
机器学习 第8章-集成学习 8.1 个体与集成 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统(multi-classifersystem)、基于委员会的学习(committee-based learning)等。 图8.1显示出集成学习的一般结构:先产生一组“…...

Docker 安装 GitLab教程
本章教程,主要介绍如何在Docker 中安装GitLab。 GitLab 是一个开源的 DevOps 平台,提供了一整套工具,用于软件开发生命周期的各个阶段,从代码管理到 CI/CD(持续集成和持续交付/部署),再到监控和安全分析。 一、拉取镜像 docker pull gitlab/gitlab-ce:latest二、创建 G…...
如何在生产环境中千万表添加索引并保证数据一致性
技术分享文档:如何在生产环境中千万表添加索引并保证数据一致性 目录 引言添加索引的挑战解决方案概述详细步骤 4.1 创建新表并添加索引 4.2 批量导入数据 4.3 处理增量数据 4.4 表名切换确保数据一致性 5.1 暂停写操作 5.2 记录增量数据 5.3 应用增量数据设置回滚…...

Uni-APP页面跳转问题(十六)
【背景】最近在做公司一个PAD端,谁被点检功能,主要时为了移动端点检设备和打印标签,需求比较简单就是扫描设备二维码,问题在于扫描后要能够重复进行多设备的扫描;早期开发的设备点检能够满足需求但是当连续扫描五六十个设备后,APP卡死,必须重启才能使用。 界面原图: 输…...

Java新特性(二) Stream与Optional详解
Java8新特性(二) Stream与Optional详解 一. Stream流 1. Stream概述 1.1 基本概念 Stream(java.util.stream) 是Java 8中新增的一种抽象流式接口,主要用于配合Lambda表达式提高批量数据的计算和处理效率。Stream不是…...

springboot系列教程(三十一):springboot整合Nacos组件,环境搭建和入门案例详解
一、Nacos基础简介 1、概念简介 Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应用架构,如微服务范式、云原生范式等服务基础设施。聚焦于发现、配置和管理微服务。Nacos提供一组简单易用的特性集,帮助开发者快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管…...

Traefik系列
一、入门Traefik系列——基础简介 官方文档 https://doc.traefik.io/traefik/[1] 简介 Traefik是一个为了让部署微服务更加便捷而诞生的现代HTTP反向代理、负载均衡工具。它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, Marathon, Mesos, Consul, Etcd, Zookeeper, BoltDB, Re…...
【力扣】3128. 直角三角形 JAVA
一、题目描述 给你一个二维 boolean 矩阵 grid 。 请你返回使用 grid 中的 3 个元素可以构建的 直角三角形 数目,且满足 3 个元素值 都 为 1 。 注意: 如果 grid 中 3 个元素满足:一个元素与另一个元素在 同一行,同时与第三个元素…...
如何全面提升企业安全意识
引言 在当今数字化和信息化的时代,网络安全已成为企业运营不可忽视的核心问题。员工的安全意识直接关系到企业的数据安全和整体网络防护能力。即使企业采用了先进的安全技术,如果员工缺乏足够的安全意识,仍然容易成为攻击者的突破口。本文将…...
全球支持与无界服务:跨越地域的数据采集与分析
在当今企业运营中,IT 监控系统的全球支持和无界服务变得至关重要。随着企业业务的全球化扩展,传统的监控工具往往因地域限制而无法满足全球统一监控的需求。观测云通过其全球部署的数据采集点和多语言支持,确保了无论数据产生于何处ÿ…...

Java面试八股之简述spring boot的目录结构
简述spring boot的目录结构 Spring Boot 项目遵循标准的 Maven 或 Gradle 项目布局,并且有一些约定的目录用于组织不同的项目组件。下面是一个典型的 Spring Boot 项目目录结构: src/main/java:包含所有的 Java 源代码,通常按包组…...
python == 与 is区别
刷到一个面试题 python中 与 is 的区别 根据以往的经验,这个问题应该考察的是运算符根据地址 还是值进行比较的 s1 [a] s2 [a] s3 s1 print(s1 s2) # True 值相等 print(s1 s3) # True 值相等 print(s1 is s2) # False 值相等,引用地址不相…...

STM32学习笔记1---LED,蜂鸣器
目录 GPIO LED 蜂鸣器 RCC外设 GPIO外设 总概 操作STM32的GPIO 代码 LED闪烁 LED流水灯 蜂鸣器! 连接方式 GPIO GPIO输出:向外驱动控制 GPIO输入:读取,捕获(信息)(控制)…...
动手学强化学习 第 15 章 模仿学习 训练代码
基于 https://github.com/boyu-ai/Hands-on-RL/blob/main/%E7%AC%AC15%E7%AB%A0-%E6%A8%A1%E4%BB%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0.ipynb 理论 模仿学习 修改了警告和报错 运行环境 Debian GNU/Linux 12 Python 3.9.19 torch 2.0.1 gym 0.26.2 运行代码 #!/usr/bin/env pythonimpor…...

第一阶段面试问题(前半部分)
1. 进程和线程的概念、区别以及什么时候用线程、什么时候用进程? (1)线程 线程是CPU任务调度的最小单元、是一个轻量级的进程 (2)进程 进程是操作系统资源分配的最小单元 进程是一个程序动态执行的过程,包…...
java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系
1. spring-cloud-starter-gateway 作用:作为微服务架构的网关,统一入口,处理所有外部请求。 核心能力: 路由转发(基于路径、服务名等)过滤器(鉴权、限流、日志、Header 处理)支持负…...
DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理
哈喽,大家好,我是左手python! Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库,用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...

《通信之道——从微积分到 5G》读书总结
第1章 绪 论 1.1 这是一本什么样的书 通信技术,说到底就是数学。 那些最基础、最本质的部分。 1.2 什么是通信 通信 发送方 接收方 承载信息的信号 解调出其中承载的信息 信息在发送方那里被加工成信号(调制) 把信息从信号中抽取出来&am…...
ffmpeg(四):滤镜命令
FFmpeg 的滤镜命令是用于音视频处理中的强大工具,可以完成剪裁、缩放、加水印、调色、合成、旋转、模糊、叠加字幕等复杂的操作。其核心语法格式一般如下: ffmpeg -i input.mp4 -vf "滤镜参数" output.mp4或者带音频滤镜: ffmpeg…...

视频字幕质量评估的大规模细粒度基准
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用,因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型(VLMs)在字幕生成方面…...

WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成
厌倦手动写WordPress文章?AI自动生成,效率提升10倍! 支持多语言、自动配图、定时发布,让内容创作更轻松! AI内容生成 → 不想每天写文章?AI一键生成高质量内容!多语言支持 → 跨境电商必备&am…...

【Java_EE】Spring MVC
目录 Spring Web MVC 编辑注解 RestController RequestMapping RequestParam RequestParam RequestBody PathVariable RequestPart 参数传递 注意事项 编辑参数重命名 RequestParam 编辑编辑传递集合 RequestParam 传递JSON数据 编辑RequestBody …...

让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理
让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理 MCP(Model Context Protocol)是一种创新的通信协议,旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天,MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作
在科学计算和工程领域,向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能,能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作,并通过具体…...
Java线上CPU飙高问题排查全指南
一、引言 在Java应用的线上运行环境中,CPU飙高是一个常见且棘手的性能问题。当系统出现CPU飙高时,通常会导致应用响应缓慢,甚至服务不可用,严重影响用户体验和业务运行。因此,掌握一套科学有效的CPU飙高问题排查方法&…...