封面：DALL-E3


CyberDaily：


以后人们在招聘时

可能先招一个AI Agent

或者买一个AI Agent家政打理生活



这可能又是让许多程序员不安的一天，一个兼具项目业务总监和代码工程师的AI Agent不久后可能就进入人类的办公室里。
专注于推理的应用人工智能实验室Cognition Labs 今天宣布了一个革命性的突破，推出世界上"第一位AI软件工程师"，名为"Devin"。以往人们用GPT-4、Claude 3、Gemini Pro等LLM编写代码，但"Devin"的出现被认为是一个重大的飞跃。
世界首个AI软件工程师「Devin」问世，还会“培养”自己的AI下属 |CyberDaily
 
不只是软件工程师，更是一个项目业务管理总监
这就于GitHub Copilot等编程AI助手不同，GitHub Copilot可以帮助程序员更聪明地工作，并在过程中获取基于 AI 的代码建议，协作程序员编码。而Devin设计目标是扮演一个整个软件团队的角色（不再是副驾驶）。意味着，你只需告诉它你想要什么，它就就会摇身一变以项目管理和业务分析的角色，规划方案，然后创建需求。接下来它会创建小型AI助手去执行特定任务，自由转换在各自的沙盒终端、代码编辑器和浏览器之间。它会持续测试、调试并迭代，直至完整应用程序能够打包并为用户部署。
如果需要，Devin可以完全独立实施整个流程——这可能涉及成千上万个决策点——最终呈现出的只是一个最终产品供用户检查并请求更改。经验丰富的程序员也可以将其视为合作者，更多地参与决策和设计，或者将其用作编码或测试的助手团队，甚至是文档专家。
Devin有些类似AutoGPT早前承诺但未能立即实现的东西：一个负责自己团队的AI执行官，管理整个项目从开始到结束。Devin被赋予了一些新奇能力，据Cognition Labs所说，它能够自学新技术来完成任务。比如在示例中，Devin阅读了一个博客文章来弄懂如何使用ControlNet上的Modal，然后在几分钟内就使用了这些陌生的技术和方法来实现预期的结果。


Devin还会自动训练自己的AI下属
更让人惊叹的是，Devin还能创建并训练自己的AI "下属"。比如在以下视频中演示的，Devin系统克隆了Meta开源的70亿参数的语言模型 Llama，阅读了readme文件来了解如何进行设置，然后进行了设置——甚至删除和重新安装未能正常工作的软件包。接着它开始训练，几小时内就专为某项任务克隆并训练出了新的AI模型。

在性能方面，Devin看起来是一个巨大的飞跃。Cognition Labs已经开始让这个AI在Upwork（一个自由职业平台）上接了真正的编程工作，其中包括设置、调试和测试一个计算机视觉模型。
测试表明，在解决GitHub开源项目中现实问题并自主寻求解决方案的挑战中，Devin能够无需任何帮助地解决近14%的问题，而下一个最优秀的系统Claude 2解决了4.8%，GPT-4则不到2%。除Devin外的所有其他测试模型都被告知了需要编辑哪些文件，而不是人类自己去发现。
这是可能是迄今为止最先进的端到端程序员AI的形态，它可以简单地找出你想要什么，然后去实现它，接着修复你不喜欢的部分，这过程中花的时间只是人类软件团队的一小部分，并且成本也更低。无需任何努力（下需求、排需求、扯皮什么的）就能从灵感到结果兑现。

难怪黄仁勋说，别再学计算机编程
像Devin的系统的推出，大概率会引起一波浪潮，此前只是辅助程序员编码的AI，可能都要升级为可自动策划、管理和执行任务的AI代理智能体。这样看人机协作的关系可能进一步改变和紧密，比如程序员的角色开始更像是一个监督者，而不是一个执行者，而AI也将成为更好的监督者和运营者。Devin的推出也恰好呼应了Nvidia CEO 黄仁勋在迪拜世界政府峰会上的言论，他说，孩子们不应该学习编码，未来是生物工程。
 
那么，AI品牌营销专家还远吗？
看来Devin目前可能是最领先的AI软件工程师了，也许传闻OpenAI的GPT-5可能将这类软件代码的AI代理智能体推到另一个层面。与此同时，涌现类似Devin的某个领域专家，比如品牌营销专家，基于人们的需求，自助策划和规划任务，分配不同AI角色执行文章、图片、视频等内容撰写（不再需要人类自己输入prompt生成图片或再设计），并自动化推广给特定群体等。而人类作为监督者角色，辅助AI实现目标。或者购买一个真正意义的AI助手，帮你联动多目标和执行多任务。

狄更斯说这是一个最好的时代，这是一个最坏的时代。在此叠加之间，AI让我们都进入了一个疯狂的时代。

参考资料：https://www.cognition-labs.com/blog



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