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Open source AI to tackle your backlog
2025/4/17
Practical AI: Machine Learning, Data Science, LLM
G
Graham Neubig
R
Robert Brennan
Robert Brennan: 我将代码生成工具分为两类：一类是用于快速原型设计的工具，目标用户是非专业程序员，例如设计师或产品经理，他们可以使用这些工具快速构建游戏或网站原型。另一类工具则面向资深工程师，用于生产环境代码的开发。这些工具可以帮助工程师提高效率，例如GitHub Copilot可以提供即时的代码建议。此外，代码辅助工具还可以分为战术型和代理型两种。战术型工具，例如GitHub Copilot，在IDE中提供代码建议；而代理型工具则可以独立完成任务，例如接受一个问题描述，然后在后台运行一段时间，最终返回解决方案。All Hands AI属于代理型工具，专注于帮助资深工程师处理生产环境代码库中的复杂任务，并支持更自主的工作流程。
我个人使用AI辅助开发的经历也经历了三个阶段：首先是使用代码自动补全功能，然后是在IDE外部使用LLM生成代码，最后是使用代理型工具自动完成整个开发流程。使用代理型工具可以极大地提高效率，但需要记住的是，即使使用AI工具，也仍然需要保持代码质量控制，例如代码审查。对于初级工程师或非程序员来说，在使用AI工具快速构建MVP时，更需要有人审查代码，以避免代码腐化。
Graham Neubig: 在开发All Hands AI的过程中，我们最初尝试构建多个专用代理（例如调试代理、软件架构代理等），但发现这种模式效率低下，维护成本高。因此，我们最终转向单一多功能代理模式，该模式的效率更高，并且更容易维护。单一代理能够访问所有必要信息，并能够编写代码、使用网络浏览器收集信息和执行代码，从而完成各种任务。为了增强单一代理的功能，我们开发了一个名为“微代理”的框架，允许为特定任务添加新的提示或工具。
关于代理型工作流程，与传统的开发流程相比，最大的区别在于，开发者不再需要逐行编写代码，而是可以将任务描述交给代理，由代理自动完成代码编写、测试和迭代等工作。这使得开发者可以专注于更高级别的任务，例如架构设计和需求分析。
All Hands AI选择开源部分核心组件的原因是：我们相信AI将彻底改变软件开发，而开源可以促进社区协作，让更多开发者参与到这一变革中来。此外，开源也有利于学术研究，因为学术界对AI辅助编程非常感兴趣。我们通过指派任务、开展长期研究项目等方式，吸引开发者参与开源项目。
在大型现有代码库中使用AI代理需要解决以下技术问题：语言模型的代码编辑能力、代码文件识别能力、测试运行和迭代能力，以及避免模型陷入循环的能力。语言模型能够利用类似grep的工具在大型代码库中导航，但代码搜索工具可以提高效率。我们正在努力改进这些方面，并通过各种基准测试来衡量All Hands AI的性能。
Deep Dive
This chapter explores the impact of AI on coding workflows, focusing on tools like All Hands AI. It differentiates between tools for rapid prototyping and those for senior developers working on production code, highlighting All Hands AI's focus on agentic workflows.
- AI is transforming software development, impacting productivity and workflows.
- Tools are categorized into rapid prototyping and production code assistance.
- All Hands AI focuses on agentic workflows for senior engineers working with production-grade codebases.
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