Google taikosi į Mechanize: kodavimo agentų karas jau vyksta per talentus
·
Google Mechanize šiandien nėra teorinis žaislas. Tai jau darbas, pinigai, duomenys ir kartais labai žemiškas klausimas: kas prisiims atsakomybę, kai DI pradės veikti už žmogų?
Business Insider rugpjūčio 5 d. praneša, kad Google derasi dėl daugiau nei 1,5 mlrd. dolerių vertės susitarimo su DI kodavimo agentų startuoliu Mechanize.
Turiu prisipažinti, tokias naujienas skaitau ne kaip blizgančią vitriną. Skaitau kaip žmogus, kuris iš karto galvoja apie komandą pirmadienio rytą. Kas iš to bus naudinga? Kur bus painiava? Ir kur po mėnesio kas nors pasakys: „mes galvojom, kad čia automatiškai susitvarkys“.
KAS NUTIKO
Pagal pranešimą, sandoris apimtų ne išskirtinę technologijos licenciją ir dalies Mechanize komandos pasamdymą. Mechanize dirba su programinės įrangos kūrimo automatizavimu, o Google nori stiprinti savo pozicijas kodavimo agentų rinkoje.
Čia jau ne vien modelių testų lentelė. Čia talentų medžioklė. Kai komanda moka padaryti agentą, kuris juda per tikrą kodo bazę, už ją mokama kaip už naftą.
Čia svarbi detalė: kalbame ne apie dar vieną gražų demonstracinį video. Kalbame apie produktus, politiką, infrastruktūrą arba tyrimus, kurie keičia, kaip žmonės dirba su DI realiose organizacijose.
KODĖL TAI SVARBU
Kodavimo agentai tampa viena karščiausių DI krypčių, nes jų nauda labai tiesioginė: daugiau užbaigtų užduočių, greitesnės pataisos, mažiau rankinio darbo ir aiškesnis produktyvumo matavimas.
DI jau išlipo iš „parašyk tekstą“ dėžutės. Jis naršo, jungiasi prie įrankių, analizuoja duomenis, planuoja veiksmus, kartais tvarko dokumentus ar padeda priimti sprendimą. Trumpai: jis artėja prie darbo proceso, ne tik prie pokalbio lango.
Ir čia smegenys mėgsta paslysti. Norisi sakyti: „ai, čia dar užsienyje“. Bet tas pats modelis ar funkcija rytoj atsiras kliento kompiuteryje, darbuotojo naršyklėje arba partnerio pasiūlyme.
KĄ TAI REIŠKIA VERSLUI
Verslui tai reiškia, kad programavimo komandos greitai dirbs su nauju sluoksniu: ne tik IDE asistentu, bet ir agentu, kuris gauna užduotį, analizuoja repozitoriją, kuria pakeitimus ir laukia peržiūros.
- matuoti užbaigtus pull requestus
- reikalauti kodo peržiūros
- atskirti eksperimentus nuo produkcijos
- mokyti komandą rašyti aiškias technines užduotis agentams
Pirmas žingsnis paprastas: duokite agentui mažą bug fix užduotį su testu. Jei testas neaiškus, agentas tik greičiau parodys, kad ir žmogui užduotis buvo miglota.
Man patinka paprastas testas: ar po šios naujienos tavo komanda turi vieną aiškesnį sprendimą? Jei ne, vadinasi dar tik skaitome. Skaityti galima. Tik nereikia apsimesti, kad tai jau strategija.
KUR GALI SKAUDĖTI
Rizika – tikėtis, kad agentas pakeis inžinierių. Realiau jis pakeis blogai aprašytą rankinį darbą ir privers komandą geriau rašyti užduotis.
Dažniausia klaida labai ūkiška. Žmonės įsijungia įrankį, pabando, nustemba, pasidžiaugia ir tada palieka viską savieigai. Po kelių savaičių paaiškėja, kad vieni darbuotojai kelia jautrius failus, kiti matuoja naudą iš jausmo, o treti net nežino, kas leidžiama.
Ne tragedija. Bet tvarkos reikia.
KĄ PASIDARYTI ŠIĄ SAVAITĘ
Šią savaitę parinkite vieną mažą kodo užduotį, kurią būtų galima duoti agentui su aiškiais priėmimo kriterijais.
Šaltinis: Business Insider.
DUK
Kas yra Mechanize?
Tai DI startuolis, dirbantis su programinės įrangos kūrimo ir darbo automatizavimu.
Kodėl Google domisi kodavimo agentais?
Nes kodavimo agentai gali tapti svarbiu produktyvumo sluoksniu kūrėjų įrankiuose.
Ką tai reiškia įmonėms?
Reikės mokėti valdyti agentų užduotis, testus, kodo peržiūrą ir atsakomybę už pakeitimus.
Jei nori DI naudoti praktiškai, pradėk nuo vieno proceso. Vienas pasikartojantis darbas. Vienas atsakingas žmogus. Vienas matavimas. Daugiau praktikos rasi MasterSprint.
