1.데비카

Devika는 Lyminal과 Stition.AI 창립자 Mufeed VH(Hamzakutty)가 개발한 오픈 소스 AI 소프트웨어 엔지니어입니다. 시스템은 인간의 지시를 이해하고 이를 특정 작업으로 분류하며 자율적으로 코드를 조사하고 작성하여 미리 설정된 목표를 달성할 수 있습니다.

Devika는 Devin에 비해 경쟁력 있는 오픈 소스 대안이 되기 위해 노력하고 있습니다. LLM, 계획 및 추론 알고리즘, 웹 검색 기능을 사용하여 소프트웨어 개발 작업을 지능적으로 수행합니다.

Devika의 하이라이트 중 하나는 AI 쌍 프로그래밍의 역할을 수행하는 능력으로, 복잡한 코딩 작업에서 사람의 개입 필요성을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 개발자가 복잡한 문제에 직면했을 때 프로그래밍 작업을 함께 완료하고 개발 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있음을 의미합니다.

Devika는 새로운 기능 생성, 코드 디버깅, 심지어 전체 프로젝트를 처음부터 구축하는 등 다양한 소프트웨어 개발 프로세스를 단순화하여 개발 작업의 전반적인 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

Devin과 Devika의 주요 차이점은 후자의 오픈 소스 특성 외에도 Devika에서 사용하는 기본 기술이 다르다는 것입니다. Mufeed는 Devika를 구축할 때 핵심 기술로 GPT-4 대신 Claude 3를 선택했습니다. 이 선택은 소프트웨어 개발 작업을 처리할 때 두 가지 모두의 특정 성능과 기능 범위에 영향을 미칠 수 있습니다.

2.Replit 코드 복구

Replit의 코드 복구는 지연 시간이 짧은 코드 복구 AI 도구입니다. 이는 수많은 코드 예제와 해당 수정 사항에 대해 훈련된 대규모 언어 모델을 활용합니다. 이 LLM은 코드를 분석하고 잠재적인 오류나 비효율성을 식별합니다.

Replit 팀은 동작 모델이 LSP(Language Server Protocol) 코드 작업을 시뮬레이션할 수 있도록 70억 개의 매개변수 규모로 코드 LLM을 미세 조정했습니다.

이를 특별하게 만드는 것은 훈련 데이터입니다. 실제 버그 사례(Replit 플랫폼에서 수집됨)와 종합적으로 생성된 코드 수정 사항이 신중하게 혼합되어 있습니다.

Replit의 접근 방식에는 OT(운영 변환) 및 세션 이벤트를 사용하여 (코드, 진단) 쌍을 포함하는 데이터 세트를 구축하는 것이 포함됩니다. 사전 훈련된 대규모 코드 모델을 활용하여 차이점을 종합하고 코드 복구 작업을 위해 미세 조정합니다.

3.SWE 에이전트

SWE Agent는 Princeton University의 John Yang, Carlos E. Jimenez 및 Alexander Wettig가 이끄는 팀이 개발한 Devin 및 Devika와 유사한 오픈 소스 소프트웨어 엔지니어링 보조자입니다. 이 도구는 GPT-4와 같은 언어 모델을 실제 GitHub 리포지토리에서 버그를 수정하고 문제를 처리할 수 있는 소프트웨어 엔지니어링 에이전트로 전환하도록 설계되었습니다.

전체 SWE-벤치 테스트 세트에서 SWE-Agent는 문제의 12.29%를 성공적으로 해결했습니다. SWE-Agent가 이러한 결과를 달성할 수 있는 능력의 핵심은 혁신적인 에이전트-컴퓨터 인터페이스(ACI, 에이전트-컴퓨터 인터페이스)에 있습니다. 이 인터페이스는 언어 모델과 코드 저장소 간의 상호 작용 프로세스를 크게 최적화합니다.

기존 접근 방식과 달리 SWE-Agent의 ACI 설계는 명령 및 피드백 형식을 단순화하여 모델이 웨어하우스 내에서 코드 파일을 더 쉽게 탐색, 편집 및 실행할 수 있도록 합니다.

개발자는 Docker 및 Miniconda를 통해 이 도구를 쉽게 설정할 수 있으며 프로젝트 설명서에 자세히 설명된 간단한 설치 및 구성 단계에 따라 배포를 완료할 수 있습니다.

4.오픈데빈

OpenDevin은 이름에서 알 수 있듯이 Devin을 모방하도록 설계된 오픈 소스 프로젝트입니다. Devin과 마찬가지로 OpenDevin도 코드 생성, 디버깅, 배포 자동화 등 소프트웨어 개발의 다양한 측면을 처리할 것으로 예상됩니다.

프로젝트의 알파 버전은 이미 테스트에 사용 가능하며 복잡한 작업을 처리하고 사용자와 협업하는 능력을 보여줍니다.

OpenDevin 프로젝트의 주요 초점은 채팅 및 명령 기능을 갖춘 사용자 친화적인 인터페이스 생성, 명령 실행을 지원하는 안정적인 백엔드 아키텍처 구축, AI의 기능적 성능을 지속적으로 개선하는 등 일련의 주요 이정표를 달성하는 것입니다. 에이전트, 완벽한 평가 시스템을 구축합니다.

5.메타GPT

MetaGPT는 그 자체로 가상 소프트웨어 회사와 유사한 다중 에이전트 프레임워크입니다. 시스템은 간결한 요구사항 설명을 수용하고 포괄적인 사용자 스토리, 경쟁 제품 분석, 요구사항 사양, 데이터 구조 설계, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 정의 및 관련 문서를 출력할 수 있습니다.

MetaGPT는 제품 관리자, 설계자, 프로젝트 관리자, 엔지니어와 같은 여러 역할 기능을 통합합니다. 이러한 "역할"은 신중하게 구성된 표준 운영 절차(SOP)를 따릅니다.

MetaGPT는 실제 작업 흐름의 모든 측면을 시뮬레이션함으로써 소프트웨어 개발 초기 단계에 필요한 주요 자료 세트를 자동으로 생성할 수 있으므로 소프트웨어 개발 프로세스의 효율성과 표준화가 크게 향상됩니다.

6.채팅개발

ChatDev는 CEO, 최고 제품 책임자, 최고 기술 책임자, 프로그래머, 테스터, 아트 디자이너 등 다양한 역할을 수행하는 일련의 지능형 에이전트를 기반으로 작동한다는 점에서 MetaGPT와 유사합니다.

이러한 지능형 에이전트는 함께 멀티 에이전트 조직 구조를 형성하며 "프로그래밍을 통해 디지털 세계를 혁신한다"는 사명과 긴밀하게 연결됩니다. 그들은 ChatDev의 기능별 워크샵에서 협업하고 상호 작용하며 디자인 개념, 코딩 구현, 테스트 및 검증에서 문서 편집에 이르기까지 일련의 활동에 참여합니다.

이는 ChatDev가 실제 소프트웨어 개발의 전체 프로세스를 시뮬레이션하고 복잡한 프로젝트 작업을 자동화되고 지능적인 방식으로 완료함으로써 효과적으로 개발 속도를 높이고 제품 품질을 최적화하며 모든 단계에서 작업의 일관성과 일관성을 보장할 수 있음을 의미합니다.

요약하자면, 이러한 자동화된 프로그래밍 플랫폼은 AI의 힘을 사용하여 소프트웨어 개발 산업의 생산성과 혁신 모델을 재정의하고 있습니다.