Ожидания рынка в отношении агентов ИИ всегда были высокими.Помимо агентов с различными односторонними задачами, предыдущий эксперимент Стэнфордского университета и Google продемонстрировал виртуальный город (Виртуальный город), состоящий из 25 агентов ИИ, которые действуют совместно самостоятельно. , Составляйте ежедневные графики, назначайте встречи и планируйте мероприятия и вечеринки в этом виртуальном городе.
Однако недавний исследовательский эксперимент показал, что виртуальная компания, созданная **7 агентами искусственного интеллекта, завершила полный процесс разработки за 7 минут и стоимостью около 1 доллара США. **Этот эксперимент основан на последней статье, опубликованной исследователями из Университета Цинхуа, Пекинского университета почты и телекоммуникаций, Даляньского технологического университета, Университета Брауна и отечественной стартап-компании по искусственному интеллекту Wall-Facing Intelligence.
Они создали виртуальную компанию под названием ChatDev, состоящую из 7 агентов искусственного интеллекта, чьи роли — генеральный директор, технический директор, CPO, программист, дизайнер, тестировщик и рецензент кода.Эти агенты поддерживаются моделью ChatGPT 3.5.
Модель «Водопад», основанная на последовательности разработки программного обеспечения, делит весь процесс на 4 этапа: проектирование, программирование, тестирование и документирование. Исследователи определили роли, поставили задачи и протоколы связи, которые необходимо соблюдать для каждого Агента через слова подсказки, а также критерии и ограничения завершения.
После этого каждый агент в компании ChatDev будет участвовать в работе над разработкой на разных этапах: например, на этапе проектирования генеральный директор, CPO и технический директор будут работать вместе, а на этапе программирования в основном будут участвовать технический директор, программисты и дизайнеры.
Конкретное распределение ролей на каждом этапе примерно так, как показано на рисунке ниже. Выше показано распределение задач на основе процесса разработки программного обеспечения, а следующая цепочка чата представляет собой процесс принятия решений и обратной связи:
После распределения ролей компания ChatDev получила заказ на разработку игры "Гомоку". Сразу все перешли к первой стадии проектирования. Генеральный директор, CPO и CTO провели простой разговор о типе продукта и языке программирования. Решение было принято. сделано, и процесс принятия решения очень похож на то, что происходит в реальности:
CEO: Чтобы удовлетворить потребности клиентов, давайте обсудим конкретные языки программирования продуктов и реализации;
CPO: Я рекомендую разработать эту игру как настольную версию, потому что тогда в нее можно будет играть на компьютере, и она будет иметь очень дружественный пользовательский интерфейс и интерактивный интерфейс. Учитывая наш опыт, я рекомендую использовать язык Python.
CEO: Я согласен с вашим предложением. @CTO, не могли бы вы дать мне конкретный совет по выбору языка программирования?
Технический директор: Python хорошо подходит и является хорошим выбором.
Генеральный директор: Простота и читабельность языка Python сделали его лучшим выбором как для новичков, так и для опытных разработчиков.
*Технический директор: Давайте начнем!
После этого генеральный директор и CPO начали совместный мозговой штурм, чтобы определить конкретные детали продукта:
После завершения этого этапа начинается этап программирования. В основе лежит процесс разработки и диалог между техническим директором, программистами, дизайнерами и рецензентами кода, а работа по разработке игры завершается посредством сотрудничества.
После завершения различных процессов разработки и тестирования продукта технический директор, программисты, генеральный директор и CPO будут вместе писать подробный документ по взаимодействию программного обеспечения для взаимодействия с клиентами.
Весь процесс разбивает задачи на более чем 70 подзадач.После выполнения разделения задач разработка продукта завершается почти за 7 минут (обычный цикл разработки может занять 2-4 недели), а через память * и ** функции саморефлексии*, которые выявляют некоторые потенциальные уязвимости и устраняют их.
Эти исследователи составили статистику стоимости каждого этапа всего процесса разработки.Помимо того, что весь процесс занимает в среднем менее 7 минут, вся стоимость составляет менее 1 доллара США**, демонстрируя очень высокий уровень программного обеспечения. эффективность разработки. Ниже приведен простой процесс реализации данного игрового продукта:
Согласно документу, 86,66% AI-агента выполнялись идеально в течение всего процесса, а в той части, где выполнение не удалось, 50% случаев были вызваны ограничением длины токена API Этот тип сбоя Ограничение не позволяет получить полный исходный код в пределах указанного диапазона длины для генерации кода. Эти проблемы особенно очевидны при работе со сложными программными системами или ситуациями, требующими обширной генерации кода.
Остальные 50% сбоев в основном связаны с проблемами внешних зависимостей. Проблемы возникнут, когда некоторые зависимости не могут быть найдены в облаке или имеют неправильную версию. Но в целом результаты этого эксперимента относительно успешны. Возможно, в ближайшем будущем многие наши рабочие места смогут полагаться на агентов ИИ.
Полную версию статьи можно посмотреть здесь:
Публичный код можно посмотреть на GitHub:
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Компания из 7 агентов завершила разработку игры за 7 минут.
Ожидания рынка в отношении агентов ИИ всегда были высокими.Помимо агентов с различными односторонними задачами, предыдущий эксперимент Стэнфордского университета и Google продемонстрировал виртуальный город (Виртуальный город), состоящий из 25 агентов ИИ, которые действуют совместно самостоятельно. , Составляйте ежедневные графики, назначайте встречи и планируйте мероприятия и вечеринки в этом виртуальном городе.
Однако недавний исследовательский эксперимент показал, что виртуальная компания, созданная **7 агентами искусственного интеллекта, завершила полный процесс разработки за 7 минут и стоимостью около 1 доллара США. **Этот эксперимент основан на последней статье, опубликованной исследователями из Университета Цинхуа, Пекинского университета почты и телекоммуникаций, Даляньского технологического университета, Университета Брауна и отечественной стартап-компании по искусственному интеллекту Wall-Facing Intelligence.
Они создали виртуальную компанию под названием ChatDev, состоящую из 7 агентов искусственного интеллекта, чьи роли — генеральный директор, технический директор, CPO, программист, дизайнер, тестировщик и рецензент кода.Эти агенты поддерживаются моделью ChatGPT 3.5.
Модель «Водопад», основанная на последовательности разработки программного обеспечения, делит весь процесс на 4 этапа: проектирование, программирование, тестирование и документирование. Исследователи определили роли, поставили задачи и протоколы связи, которые необходимо соблюдать для каждого Агента через слова подсказки, а также критерии и ограничения завершения.
После этого каждый агент в компании ChatDev будет участвовать в работе над разработкой на разных этапах: например, на этапе проектирования генеральный директор, CPO и технический директор будут работать вместе, а на этапе программирования в основном будут участвовать технический директор, программисты и дизайнеры.
Конкретное распределение ролей на каждом этапе примерно так, как показано на рисунке ниже. Выше показано распределение задач на основе процесса разработки программного обеспечения, а следующая цепочка чата представляет собой процесс принятия решений и обратной связи:
После распределения ролей компания ChatDev получила заказ на разработку игры "Гомоку". Сразу все перешли к первой стадии проектирования. Генеральный директор, CPO и CTO провели простой разговор о типе продукта и языке программирования. Решение было принято. сделано, и процесс принятия решения очень похож на то, что происходит в реальности:
После этого генеральный директор и CPO начали совместный мозговой штурм, чтобы определить конкретные детали продукта:
После завершения этого этапа начинается этап программирования. В основе лежит процесс разработки и диалог между техническим директором, программистами, дизайнерами и рецензентами кода, а работа по разработке игры завершается посредством сотрудничества.
После завершения различных процессов разработки и тестирования продукта технический директор, программисты, генеральный директор и CPO будут вместе писать подробный документ по взаимодействию программного обеспечения для взаимодействия с клиентами.
Весь процесс разбивает задачи на более чем 70 подзадач.После выполнения разделения задач разработка продукта завершается почти за 7 минут (обычный цикл разработки может занять 2-4 недели), а через память * и ** функции саморефлексии*, которые выявляют некоторые потенциальные уязвимости и устраняют их.
Эти исследователи составили статистику стоимости каждого этапа всего процесса разработки.Помимо того, что весь процесс занимает в среднем менее 7 минут, вся стоимость составляет менее 1 доллара США**, демонстрируя очень высокий уровень программного обеспечения. эффективность разработки. Ниже приведен простой процесс реализации данного игрового продукта:
Согласно документу, 86,66% AI-агента выполнялись идеально в течение всего процесса, а в той части, где выполнение не удалось, 50% случаев были вызваны ограничением длины токена API Этот тип сбоя Ограничение не позволяет получить полный исходный код в пределах указанного диапазона длины для генерации кода. Эти проблемы особенно очевидны при работе со сложными программными системами или ситуациями, требующими обширной генерации кода.
Остальные 50% сбоев в основном связаны с проблемами внешних зависимостей. Проблемы возникнут, когда некоторые зависимости не могут быть найдены в облаке или имеют неправильную версию. Но в целом результаты этого эксперимента относительно успешны. Возможно, в ближайшем будущем многие наши рабочие места смогут полагаться на агентов ИИ.
Полную версию статьи можно посмотреть здесь:
Публичный код можно посмотреть на GitHub: