New OPEN SOURCE Software ENGINEER Agent Outperforms ALL! (Open Source DEVIN!)

TheAIGRID

2 Apr 202416:02

Summary

TLDR该视频脚本介绍了一款先进的开源软件工程代理，它能够在GitHub仓库中自主解决问题，与Devon这款软件工程基准的准确性相似，平均用时93秒。该代理完全开源，允许GPT-4轻松编辑和运行代码。视频还讨论了开源模型与闭源模型的比较、代理的工作方式、新设计的界面、信息限制、未来研究的可扩展性、成本效益以及开源模型的潜在使用。

Takeaways

🚀 开源软件工程代理的出现标志着在GitHub仓库自动解决问题的新系统，与Devon相似的准确性但开源且平均耗时仅93秒。
🔍 开源代理在软件工程基准测试中的表现与Devon相近，仅低1.55%，这表明开源项目在短时间内能取得显著成果。
💡 软件工程代理通过与专门终端交互来工作，支持文件浏览、编辑、语法检查和测试执行，强调了为GPT-4设计的友好界面的重要性。
🌟 通过限制AI系统查看文件的行数（如每次仅100行），可以提高其效率和准确性，这可能有助于模型更好地处理和理解任务。
🔧 开源软件工程代理的设计允许易于配置和扩展，促进了未来软件工程代理研究的发展。
🔗 提供了一个演示链接，通过它可以直观地了解软件工程代理的工作流程和内部机制。
📜 预计将在4月10日发布一篇论文，详细介绍技术细节、基准测试、模型微调和有效性实验。
💰 尽管AI系统执行复杂任务的成本较高，但该软件工程代理将每个任务的成本限制在平均$4以下。
⏱️ 软件工程代理平均在93秒内解决问题，显示出其高效的性能。
📈 尽管开源模型具有隐私和本地运行的优势，但目前闭源模型由于其强大的性能和巨额投资，仍然是首选。

Q & A

开源软件工程代理的发布有何重要性？
-这个开源软件工程代理的发布非常重要，因为它在性能上与之前发布的Devon相当，但使用了更少的资本和时间。这表明开源社区能够快速地取得显著的技术进步，并且有可能在未来超过商业封闭源代码的解决方案。
开源代理与Devon在性能上有何差异？
-开源代理在软件工程基准测试中的准确率与Devon相近，Devon为13.84%，而开源代理为12.29%。这表明开源代理的性能几乎与Devon相同，但开源代理的开发成本更低，时间更短。
开源代理是如何工作的？
-开源代理通过与专门设计的终端交互来工作，这个终端允许它打开、滚动和编辑文件，还能进行语法检查和编写执行测试。这个为GPT-4优化的接口对提高代理性能至关重要。
为什么需要为语言模型设计友好的代理计算机接口？
-为了让语言模型更有效地工作，需要为其设计一个友好的代理计算机接口。类似于人类需要好的用户界面设计，代理计算机接口可以帮助模型更好地理解任务，并提供及时反馈，从而避免错误并提高效率。
限制AI系统查看文件行数的策略有何影响？
-限制AI系统一次只查看100行代码，而不是200行或300行，甚至整个文件，可以提高模型处理任务的效率。这可能是因为较少的信息量降低了模型处理的复杂性，使其能够更专注和有效地执行任务。
开源软件工程代理如何促进未来的研究和发展？
-由于这个软件工程代理是完全开源的，任何人都可以对其进行实验和改进，为代理与计算机的交互方式贡献新的想法。这种开放性可能会吸引更多的开发者和公司参与，从而加速代理技术的发展。
开源代理的演示链接在哪里可以找到？
-开源代理的演示链接可以在相关的网页中找到。通过这个链接，用户可以实际看到代理是如何解决软件工程问题的，包括它在工作区的步骤和终端的操作。
开源代理的技术细节将在何时公布？
-开源代理的技术细节预计将在4月10日发布。这份技术论文将详细介绍代理的工作原理、使用的基准测试、如何微调模型，以及他们的初步实验结果。
运行一个AI任务的平均成本是多少？
-运行一个AI任务的平均成本被限制在4美元以内，但实际花费通常更低。这个成本控制对于确保AI技术在日常应用中的可行性非常重要。
开源代理平均需要多长时间解决一个任务？
-开源代理平均需要93秒来解决一个任务，这比之前的系统如Devon要快得多，后者可能需要5到10分钟。
开源代理目前主要使用哪种模型？
-尽管开源代理是完全开源的，但目前主要使用的是封闭源代码模型，如GPT-4和Claude Opus，因为这些模型在性能上更强大。尽管开源模型在隐私和可执行性上有优势，但在当前阶段，封闭源代码模型由于更大的投资和更高的效率而被优先选择。