人工智慧代理能否克服生成人工智慧的最大限制？

生成式人工智慧工具，例如 ChatGPT 和 GitHub Copilot 徹底改變了軟體開發方式，簡化了工作流程，加快了編碼速度，並減少了體力勞動。這些強大的工具透過產生樣板程式碼、調試和提供建議來幫助開發人員。然而，它們確實有局限性。

儘管 GenAI 前景光明，但它很大程度上依賴人類的輸入。它無法自主規劃任務、適應不斷變化的環境或長期保留背景。由於缺乏自主性，GenAI 在處理複雜、動態的任務或需要策略規劃和執行的正在進行的專案方面受到很大限制。這就是人工智慧代理的作用所在——透過提供更大的自主性、情境感知和適應性來為這些限制提供解決方案。一個 德勤報告 發現至少 26% 的組織已經在探索 AI 代理功能以增強其流程。據報道，Agentic AI 正在推動生產力的提高，每年為各行各業節省數億美元的生產力。

GenAI 在軟體開發上的局限性

生成式人工智慧擅長回應使用者指令，但無法自行啟動任務或做出獨立決策。為了使 GenAI 有效，開發人員必須提供高度結構化的輸入才能獲得有意義的輸出。雖然這對於簡單、重複的任務很有效，但對於需要不斷迭代和適應的更複雜、更目標導向的活動來說，效果就沒那麼好了。這種限制在 GitHub Copilot 等工具中很明顯，其中程式碼產生通常仍然需要詳細的提示。

GenAI 的另一個主要限制是它無法動態適應不可預見的情況。它無法根據先前的經驗或環境的變化來調整自己的行為。例如，如果一段程式碼因外部變更而中斷，產生模型將需要明確的指令來修復它或進行調整 - 而不是識別問題並自行調整。

像 Copilot 這樣的生成式 AI 模型在單一會話中有效，但無法在多個會話中保留上下文。這使得它們對於需要持續、連貫地了解工作進度狀態的長期專案來說用處不大。這些模型缺乏內存，限制了它們在持續數天、數週或數月的軟體開發工作中的實用性。

AI代理程式如何擴展GenAI的功能

與生成式人工智慧不同，人工智慧代理可以自主規劃任務、管理環境並適應正在發生的情況。它們透過整合即時決策能力、記憶和目標導向行動，發揮生成模型的強大功能。這些代理可以獨立執行任務、調整計劃並在最少的人為幹預下解決問題。例如，人工智慧代理可以管理一項任務中的多個步驟，適應新的輸入，並隨著時間的推移保持上下文——正如以下框架所展示的那樣 汽車-GPT .

人工智慧代理可以更進一步，持續記憶自己的行為，並根據回饋進行調整。這使他們能夠管理複雜的工作流程並確保專案的長期一致性。例如，在開發流程中工作的 AI 代理可以分析先前的提交，從變化中學習，並根據歷史和即時情況做出決策。這種結合記憶和工具編排系統的能力使得代理人能夠使用過去的資料和外部工具來推理問題。

一旦配置完成，人工智慧代理就可以在最少的持續人工輸入下運行，但定期的監督和調整仍然是有益的。例如，人工智慧代理可能需要關於如何確定技術債優先順序的初步指示，然後才能自主識別和修復程式碼問題。

實際用例－AI代理的實際應用

用例 1：技術債修復
代理平台例如 自主人工智慧 能自主辨識和解決技術債。其 Agentic Context Engine (ACE) 分析組織程式碼庫，使一套 AI 代理程式能夠根據特定的操作標準和每個系統的獨特要求做出決策。

同時，像 聲納 提供了有價值的靜態分析，但仍需要人類開發人員根據其發現採取行動。像 AutonomyAI 這樣的人工智慧代理可以使用 SonarQube 報告作為輸入並自主執行程式碼修復，從而大大減少了對人工幹預的需求。這種自動適應程式碼庫的能力在簡化技術債解決方面具有明顯的優勢。

用例 2：持續 QA 自動化
AI 代理程式可以自動識別問題、執行測試並根據結果提出修復方案，確保持續的品質保證 (QA) 自動化。類似的工具 圓環CI 處理持續整合和部署 (CI/CD) 工作流程，而 AI 代理程式分析日誌、診斷故障並建議或實施修復。對於此用例， 浪鏈 可以處理日誌檔案並運用推理自主解決問題。

用例 3：程式碼文件和重構
人工智慧 船員人工智慧 可以根據程式碼分析自動產生文件並以最少的輸入重構遺留系統。透過與程式碼搜尋和智慧工具集成，AI 代理可以清理舊的程式碼庫並確保新程式碼正確記錄。

道德和實際考慮

雖然人工智慧代理具有巨大的潛力，但它們引發了重要的道德問題，特別是在問責制和透明度方面。當這些代理人做出決策時，其行為背後的邏輯必須是可審計和可理解的。問責是另一個關鍵問題——在出現錯誤或結果不一致的情況下，必須有明確的機制來確定責任。此外，人工智慧代理所做的決策中的偏見可能會帶來重大風險，尤其是當模型從可能包含偏見的現有數據中學習時。在這種情況下，人機互動模型可以幫助確保透明度和責任感。

人工智慧代理在軟體開發的未來

展望未來，我們很可能會看到生成輸出和自主工作流程的整合。將生成式人工智慧的創造力與人工智慧代理的策略執行能力相結合的混合模型將對軟體開發產生重大影響。這將允許團隊建立更複雜和可擴展的解決方案。人工智慧代理將變得模組化，即插即用元件將整合到開發流程中，使其成為軟體工程工作流程的核心部分。

人工智慧代理是克服生成式人工智慧目前諸多限制的關鍵。它們實現了自主性、持久性和適應性——使它們成為生成模型的重要擴展。透過減少手動工作量、提高效率和簡化開發，他們將改變軟體的建置方式。挑戰在於負責任地利用人工智慧代理，遵守道德標準，並在技術發展過程中確保問責制。軟體開發的未來將由人類工程師、生成助手和自主代理之間的合作塑造。