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      4166am金沙信心之選(中國)有限公司真·AI程序員阿里云「通義靈碼」全面進(jìn)化全流程開發(fā)僅用幾分鐘

      發(fā)布日期:2024-09-21 18:35 瀏覽次數(shù):

        在 AI 程序員的幫助下,一個幾乎沒有專業(yè)編程經(jīng)驗的初中生,在人頭攢動的展臺上從零開始,兩分鐘就做出了一個倒計時網(wǎng)頁。

        他需要做的,只是輸入包含幾句話的提示詞。數(shù)秒鐘后,大模型就生成了代碼,還列出了環(huán)境需求,復(fù)制完代碼就可以使用了。

        這不是程序員父親帶自家小孩做的網(wǎng)紅項目,而是人人都可以嘗試的事。在大模型的幫助下,代碼正在成為低門檻的設(shè)計工具。

        昨天,阿里云完成了「可能是歷史上最大規(guī)模的模型開源發(fā)布」,開源了通義千問 Qwen2.5 系列模型,又在云棲大會的年度重磅發(fā)布中實(shí)現(xiàn)了阿里云通義大模型「全尺寸、全模態(tài)、多場景」的升級。

        與此同時,阿里云「通義靈碼」也完成了進(jìn)化,給人們期待已久的 AI 程序員打了個樣。

        通義靈碼的「AI 程序員」已經(jīng)正式和大家見面。相比于以往 IDE 上的「AI 編程助手」,「AI 程序員」不需要你去啟動 IDE 軟件,直接在 web 端就可以完成需求分析、開發(fā)、測試等一系列工作,全面接手了復(fù)雜的開發(fā)任務(wù)。

        還不到一歲的通義靈碼,在通義大模型的加持下,現(xiàn)在能夠自主執(zhí)行任務(wù)拆解、代碼編寫、缺陷修復(fù)、測試等開發(fā)全過程任務(wù),而且生成的速度最快可達(dá)分鐘級,開發(fā)效率一下提升了數(shù)十倍。

        在阿里云的定義中,「AI 程序員」是能獨(dú)立自主完成研發(fā)任務(wù)的 AI 智能體,可承接人類指派的軟件研發(fā)生命周期中的各類任務(wù)。它目前預(yù)置了三個使用場景:缺陷修復(fù)、需求 0-1 實(shí)現(xiàn)、研發(fā)問答。

        我們可以合理地認(rèn)為,這是三個針對不同任務(wù)配置了不同系統(tǒng)提示詞(system prompt)的通義大模型,因此,你也可以在自由形式的「研發(fā)問答」中通過合理構(gòu)建提示詞來配置最適合自己的場景。

        在云棲大會現(xiàn)場,阿里云演示了通義靈碼 AI 程序員自主進(jìn)行缺陷分析、制定修復(fù)計劃等功能。開發(fā)者全程只需一鍵確認(rèn),即可快速完成缺陷修復(fù)代碼和代碼提交的全過程;針對從 0 到 1 的開發(fā)任務(wù),用戶也只需輸入自然語言描述需求,即可自動完成理解需求、拆解開發(fā)任務(wù)、編碼、測試和修復(fù)等全鏈路開發(fā)過程。

        大會的展臺上,一位 13 歲的中學(xué)生在通義靈碼上輸入了幾句話,AI 程序員在兩分鐘內(nèi)就生成了一個 Python 語言編寫的倒計時網(wǎng)頁。

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        從機(jī)器之心的體驗來看,如果從研發(fā)問答到需求實(shí)現(xiàn)再到缺陷修復(fù)全流程地完成一個小應(yīng)用的開發(fā),用時不到 10 分鐘。而阿里云表示,如果使用 AI 程序員來開發(fā)網(wǎng)頁,只需 5 分鐘就能完成從需求到編程到測試的結(jié)果的全過程;相對的,如果讓人類程序員來做同樣的事情,則通常需要一整天時間。

        目前,AI 程序員支持集成兩個平臺:阿里云一站式 DevOps 平臺云效以及大家熟悉的代碼托管平臺GitHub。我們可以讓 AI 程序員直接克隆代碼庫或讀取 issue,也能將 AI 程序員生成或修改過的代碼直接提交到我們的項目代碼庫。

        首先我們來看一個使用場景,缺陷修復(fù)。大會現(xiàn)場,有參與者體驗了一個非常有趣的案例:使用 AI 程序員修改經(jīng)典街機(jī)游戲《魂斗羅》的代碼,解決了手殘黨難以通關(guān)游戲的難題。

        第一步,明確需求。手殘黨玩《魂斗羅》游戲最大的問題是難以避免傷害,而在該游戲中,角色只要一受到傷害就會死亡。

        那么,我們的需求就是讓游戲角色在面對傷害時能更加堅挺。為此,我們可以采用的做法是修改《魂斗羅》的傷害判定機(jī)制:從受傷即死改為傷害數(shù)值判定;同時提高角色的血量。另外,為了更好地幫助玩家判斷,也自然需要增加血量顯示。同時,為了讓玩家能輕松地制霸戰(zhàn)場,這里也對角色的跳躍高度進(jìn)行了調(diào)整。

        第二步,就是讓 AI 程序員完成這些需求??梢钥吹剑尤朐菩脚_之后,只需一個定義了需求的鏈接,AI 程序員就可以立馬開始工作,拉取代碼庫之后,AI 對需求內(nèi)容進(jìn)行了分析。用戶開發(fā)者檢查無誤之后,點(diǎn)擊「確認(rèn)」。之后,AI 程序員生成相應(yīng)代碼文件。

        一路「確認(rèn)」下去,AI 程序員最終完成了整個項目,并且 AI 程序員的執(zhí)行效率非常高,速度非???,幾分鐘內(nèi)就完成了對 9 個代碼文件 2000 多行代碼的分析和修改。

        可以看到,現(xiàn)在的游戲角色在撞到人類士兵時不會再立即死亡了,但撞到坦克單位還是會死亡;同時,也能看到跳躍高度變高了,生命值也提升了?!痘甓妨_》游戲手殘黨的核心難題被 AI 程序員成功解決。

        在需求實(shí)現(xiàn)場景中,目前 AI 程序員預(yù)置了 3 種服務(wù):用于快速搭建微服務(wù)的 SpringBoot、輕量級 Python 框架 Flask、用于構(gòu)建用戶解碼的高效且靈活的 JavaScript 庫(沒錯,就是最受程序員歡迎的 Java、Python 和 JavaScript)。

        當(dāng)然,用戶也可以添加自己的已有代碼庫,在自己的框架上進(jìn)行開發(fā)工作,這樣就可以支持所有常用的編程語言。

        首先我們來考驗一下 AI 程序員的基本功:生成一個 Python 程序,可以翻轉(zhuǎn)用戶輸入的字符串的順序。

        接下來上一點(diǎn)難度:基于輕量級 Python 框架 Flask 開發(fā)一個猜數(shù)字小游戲;游戲規(guī)則是「系統(tǒng)隨機(jī)生成一個 1 到 100 之間的數(shù)字(包括 1 和 100),玩家有 10 次機(jī)會猜測該數(shù)字?!?/p>

        要開發(fā)這樣一個游戲,不管是人類開發(fā)者還是 AI 程序員,首先必須熟悉 Python 和 Flask 框架,同時還需要理解我們使用自然語言表達(dá)的開發(fā)需求,并將其準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)譯成代碼。

        目標(biāo)很簡單,但要讓 AI 程序員準(zhǔn)確理解我們的需求,我們需要給出詳細(xì)的描述。但我們很懶,這件事就放在 AI 程序員的研發(fā)問答場景中解決吧。

        當(dāng)然,你也可以與 AI 程序員進(jìn)行討論,逐步調(diào)整具體需求的細(xì)節(jié),比如我們可讓 AI 程序員細(xì)化前端需求,以便后續(xù)生成更符合我們審美的游戲界面。

        接下來,就讓 AI 程序員幫助我們實(shí)現(xiàn)這個小游戲吧。以下動圖展示了機(jī)器之心測試員與 AI 程序員的完整交互過程。

        可以看到,AI 程序員一開始生成了基本上完整可用的代碼,但略有瑕疵。經(jīng)過測試員簡單反饋了報錯信息后,AI 程序員很快便執(zhí)行了修正。我們也得到了功能完備的 Python 小游戲:

        另外,我們在需求實(shí)現(xiàn)場景中還可以拉取已有的代碼庫來進(jìn)行迭代升級,比如這里我們拉取了最近比較熱門的一個開源項目 g1—— 據(jù)稱可極大提升 LLM 的推理能力。

        我們讓 AI 程序員簡單地分析了這個項目并提出了改進(jìn)意見。點(diǎn)擊「確定」,AI 程序員就能替我們完成代碼改進(jìn)。

        在機(jī)器之心的試用過程中,AI 程序員基本可以正確理解測試員用并不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖匀徽Z言表達(dá)的開發(fā)需求或修改意見,并且能夠基于自己的理解準(zhǔn)確地完成開發(fā)或修復(fù)任務(wù)。同時,由于 AI 程序員可集成阿里云 DevOps 平臺云效及 GitHub,因此我們可以很方便地更新我們的項目代碼庫,推進(jìn)開發(fā)進(jìn)度。

        總結(jié)下來,我們發(fā)現(xiàn)通義靈碼的 AI 程序員和以前的 AI 編碼助手有著明顯不同的定位:

        AI 編碼助手的核心場景是輔助開發(fā)者完成代碼智能生成和研發(fā)智能問答,幫助程序員寫代碼、補(bǔ)代碼、寫注釋、寫單測、寫代碼優(yōu)化和排查問題,其是在 IDE 工具中作為 Copilot 提供輔助。

        AI 程序員的自主程度更高,可以實(shí)現(xiàn)自動缺陷修復(fù)和自動需求實(shí)現(xiàn),還能與開發(fā)者進(jìn)行開放式的問答。因此,比起作為 Copilot 的 AI 編碼助手,AI 程序員更像是一個可以在用戶指揮下自主工作的開發(fā)者。用戶本身只需要檢查 AI 程序員的生成結(jié)果并點(diǎn)擊「確認(rèn)」或提出修改意見即可,并且

        另外不得不提的是,通義靈碼 AI 程序員無需任何 IDE 工具,web 端就支持全部功能。沒錯,也就是說,你可以在任何可使用瀏覽器的設(shè)備上進(jìn)行項目開發(fā)!

        大模型爆發(fā)以來,能「自動寫代碼」的 AI 輔助編程便不斷成為人們的話題。最近一段時間里,AI 程序員正逐漸走向?qū)嵱没?。其中,通義靈碼又是最吸引關(guān)注的工具之一。

        今年 4 月,阿里云就放出消息稱,公司正在內(nèi)部全面推行 AI 編程,使用通義靈碼輔助程序員寫代碼、讀代碼、查 BUG、優(yōu)化代碼等。通義靈碼還被專門分配了一個工號——AI001,順利「入職」了阿里云。

        過去一年中,通義靈碼憑借強(qiáng)大的輔助編程能力收獲了不少用戶:其 IDE 插件下載量超 500 萬,并已入職中華財險、哈啰集團(tuán)、長安汽車等公司,累計生成代碼超 10 億行,每日輔助開發(fā)者生成代碼超 3000 萬次,客戶行業(yè)包括金融、制造、互聯(lián)網(wǎng)、交通、汽車、能源等,是國內(nèi)最受歡迎的輔助編程工具。

        具體能力上,通義靈碼 AI 編碼助手立足通義大模型,采用了阿里云首創(chuàng)的代碼倉庫知識圖結(jié)構(gòu),支持 64K 上下文,具備跨文件感知、檢索增強(qiáng)式生成(RAG)和自適應(yīng)生成能力,研發(fā)問答準(zhǔn)確率超過 90%。據(jù)統(tǒng)計,通義靈碼為已有用戶貢獻(xiàn)的代碼比例已經(jīng)接近 30%。

        與此同時,隨著通義大模型在語義理解、代碼生成、開發(fā)工作流等方面全面進(jìn)化,通義靈碼的能力也在全面提升。較之通義靈碼 AI 編碼助手,最新升級的 AI 程序員同時具備了架構(gòu)師、開發(fā)工程師、測試工程師等多種崗位技能。

        這樣的應(yīng)用體驗,離不開基礎(chǔ)大模型能力的提升。在阿里云昨天上午發(fā)布的通義千問 Qwen 2.5 系列模型中,就包括一個針對編程任務(wù)微調(diào)的模型 Qwen2.5-Coder(目前有 1.5B 和 7B 版,即將推出 32B 版),其在多項評估基準(zhǔn)上都取得了卓越表現(xiàn)。

        通義靈碼 AI 程序員正是基于通義大模型構(gòu)建的多智能體應(yīng)用,并且由于其參數(shù)量(千億級)必定遠(yuǎn)高于開源版通義大模型,因此其表現(xiàn)也必定要優(yōu)秀得多。

        再往底層看,阿里云還有堅實(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施。進(jìn)入 AI 時代之后,云計算正在向 MaaS(模型即服務(wù))演進(jìn)。阿里云正在全面投入 AI 大基建的升級過程,已構(gòu)建了全棧的技術(shù)儲備。其中包括圍繞 AI 應(yīng)用自研開發(fā)的磐久服務(wù)器系列,其具備由多種芯片支持的異構(gòu)算力,可支持 AI 不同側(cè)面的計算需求。

        周靖人表示,通過技術(shù)的優(yōu)化,模型快速迭代、推理架構(gòu)和系統(tǒng)的優(yōu)化,阿里云希望能把計算的紅利帶給更多人。不過,今天大模型的應(yīng)用與創(chuàng)新還處于早期階段。

        正如阿里 CEO 吳泳銘在云棲大會上說的:隨著技術(shù)的進(jìn)步,未來統(tǒng)一通用的語言或許會是 Token,新的產(chǎn)業(yè)革命就在眼前。

        AI 程序員的加入,正在顛覆科技公司的工作方式。它不僅能顯著縮短工程師們的日常開發(fā)時間,提高效率,優(yōu)化工程資源的分配,使人們能夠?qū)W⒂诟邞?zhàn)略性的創(chuàng)新任務(wù)。

        對于那些鮮少接觸編程的普通人來說,AI 程序員也將很快使復(fù)雜的開發(fā)流程變得觸手可及。無需深入的編程知識或繁瑣的環(huán)境配置,只需依靠 AI 的力量,人們便能輕松完成從規(guī)劃、開發(fā)到部署和優(yōu)化的全流程操作,一站式構(gòu)建新應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)以前無法想象的創(chuàng)新。

        展望未來,我們或許可以見證黃仁勛的預(yù)言,技術(shù)正在進(jìn)入正反饋的循環(huán),用 AI 自動寫 AI 的方式,我們將會以「摩爾定律平方」的速度前進(jìn)。

        以 AI 程序員為起點(diǎn),技術(shù)發(fā)展的速度只會愈加驚人。我們正站在一個前所未有的拐點(diǎn)上,科技的進(jìn)步不再僅僅依賴于人類的智慧,而是通過 AI 的賦能,實(shí)現(xiàn)新的技術(shù)進(jìn)化與革新。

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