虛擬AI工程師「Devin」 臥底工作群組,不只幫忙修 bug 還能跟 CTO 打破砂鍋問到底

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當AI技術越來越成熟,寫程式碼也沒有難度,很多公司是否都開始考慮聘請一位AI虛擬工程師了呢?新創公司「Cognition」就看準這個機會,打造了名叫「Devin」的AI工程師,可以幫公司寫軟體、架站,還能幫忙除BUG。

Devin 的創造者之一,拿過多面國際資訊奧林匹亞競賽(International Olympiad in Informatics,IOI)金牌得主 Steven Hao ,讓 Devin 使用他的社群帳號,加入了客戶(工作協作服務Slack)的工作群組

下面的截圖中的 akshat 就是 AI 基礎設施創業公司 Modal Labs 的 CTO Akshat Bubna。為解決一個技術問題,Devin 可以與Akshat Bubna交流,並根據回覆調整了程式碼方案。對話之專業,圍觀者看了直呼這個世界太瘋狂。

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對話的開始,AI 程式設計師 Devin 正在詢問有關 Modal Lab 平台的金鑰的生命週期問題,特別是金鑰更新後傳播到正在運行的應用程式所需的時間。

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Devin 表示自己已經查閱了文件,包括金鑰和環境變數指南、CLI 命令參考、API 參考以及容器生命週期鉤子和參數,但依舊沒有找到關於金鑰傳播時間的明確資訊

Devin 詢問了更新的金鑰通常需要多長時間才能被運行中的應用程式使用,因為這對於他們的營運至關重要,瞭解這一點將有助於管理他們的部署流程

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人類 CTO 解釋說,當金鑰更新時,他們不會使已經運行的 Modal 容器失效,但是新啟動的容器將會讀取更新後的值。

Devin 對此表示感謝,並決定暫時採用手動方法來管理 Modal 中的金鑰,即在需要時呼叫 modal deploy 命令來觸發相關應用程式容器的重啟

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看完整個過程後,同樣是 AI 創業者的 Raunak Chowdhuri 評價:「發現問題、建立工單、調整程式碼,最好的人類開發者就是這麼工作的。」

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Devin 更多實測結果

拿到 Devin 早期測試資格的人和公司並不多,不過還是陸陸續續有人曬出實測結果。

熱衷 AI 的沃頓商學院教授 Ethan Molick 試過後,認為其新穎的即時互動方式是最值得關注的。

您可以隨時與它「交談」,就像與人交談一樣,它會在後台不斷地執行和偵錯您的想法。

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在測試中,Ethan Mollick 要求 Devin 開發一個解釋「創業公司融資中的股權稀釋」的網站。

不過他透露,AI 還無法在沒有任何幫助的情況下,自主且無差錯地完成這項工作。

要想把一個重大項目交給人工智慧來完成,還有很長的路要走,但這仍然是一個令人著迷的開始。

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另一位曬出測試過程的創業者 Mckay Wrigley 更激動一些。

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在他曬出的 27 分鐘測試中,只發了一個 GitHub 連接,讓 Devin 部署來自開放原始碼專案的程式碼。

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Devin 自主把任務拆解成一系列子步驟,並一步步開始執行。

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執行過程中,Devin 在安裝 Supabase 資料庫時遇到了障礙,自己打開了對應的 Github 倉庫開始查閱文件……

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從後續終端反饋中可以看出,Devin 查到了運行 Supabase 所需的各種連接埠和密匙都應該填什麼。

(裝過的都知道,確實挺麻煩……)

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與此同時,Devin 還在根據實際情況不斷修改自己的後續計畫

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一段時間過後,一個本地的聊天機器人程式就跑起來了。

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測試一段時間後 Mckay Wrigley 認為,Devin 已經可以算 Agent 的 ChatGPT 時刻。

復現 Devin 計畫 ing

Devin 這邊大夥還在接連測試,另一邊開源「復現」方案也在進行中……

這不,GitHub 三萬 Star 項目 MetaGPT 就上新了「開源版 Devin」。

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名為資料直譯器(Data Interpreter):

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同 Devin 一樣,Data Interpreter 也能實現自主程式,能迭代式觀察資料,預測分析病情進展、機器運行狀態;還能建構機器學習模型、進行數學推理、自動回覆電子郵件、仿寫網站……

比如從 NVIDIA 股價資料中分析收盤價格趨勢:

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分析資料預測葡萄酒品質:

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除此以外,阿里 Qwen 成員 Binyan Hui 等人開啟了 OpenDevin 項目,剛剛起步已獲得 1.2k Star。

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Binyan Hui 發推文表示,已有一個初步的路線圖和一群優秀的人在努力工作,在很短的時間內就完成了前端原型。

同時項目團隊也在招新成員:

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另外,還一個名為 Maisa AI 的團隊推出了 Maisa KPU(Knowledge Processing Unit),被網友認為與 Devin 有一些競爭。

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目前 Maisa KPU 處於測試階段,它可以解決複雜問題和推理,團隊發佈的基準測試結果如下:

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根據 demo 展示,KPU 可以成為「智慧客服」,在客戶沒有正確寫好訂單號的情況下,幫助客戶解決訂單未送達的問題:

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Devin 基準測試技術報告發佈

最近,Devin 創始團隊 Cognition 還發佈關於 SWE-bench 測試的技術報告。

除了之前已公佈的測試結果之外,團隊還透露了一些新消息。

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比如,Cognition 的目標之一是讓 Devin 這個專門從事軟體開發的 AI 智慧體能夠成功地為大型、複雜的程式碼庫貢獻程式碼。

選擇在 SWE-bench 上端到端運行智慧體,也是考慮了它更接近現實世界的軟體開發。

此外,研發團隊還透露,為了防止 Devin 在測試中作弊,比如尋找外部的 pull requests 資訊,測試已做相關設定,確保 Devin 無法訪問相關資訊,並且在此過程中也已人工手動檢查了 Devin 運行情況。

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最後團隊強調 Devin 仍處於起步階段,還有很大改進空間:

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更多細節感興趣的讀者們可查看報告詳情。

Devin 發佈不到一週,網友們的討論已十分熱烈。

比如,這位大兄弟表示自己一年前擔心的事兒終究還是發生了。

以後 Stack Overflow 上都是各種 Devin 在提問,人,就只能被擠出去(Stack Overflow危!!!):

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有網友回應:它們可以互相回答問題。

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還有網友發現 Devin 背後團隊 Cognition 正在招全職軟體工程師,於是緩緩打出一個問號:Devin 不是應該填補這些職位空缺來為他們省錢嗎?

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最後,你會用 Devin 來做些什麼嗎?

 

 

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