大規模モデルをフォローしている方なら、Devin という人物の名前を間違いなく聞いたことがあるでしょう。彼は最近、人工知能の分野で大きな話題となっている AI ソフトウェア エンジニアの先駆者です。

デヴィンは、ソフトウェア開発におけるLLMの計り知れない可能性を実証しました。LLMはしばらく経った今でもプログラマーの仕事を完全に置き換えることはありませんが、補助ツールとしての大規模モデルは、プログラマーの効率向上に確かに役立っています。

この期間中に、強力なソフトウェア開発機能を備え、プログラマーの作業方法を変えることが期待されるオープンソースの AI エージェントをいくつか発見しました。

1. SWEエージェント

https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent

SWE-agentは、GPT-4などの言語モデル（LM）を強力なソフトウェアエンジニアリングエージェントに変換する革新的なツールです。これらのエージェントは、GitHubリポジトリのバグ修正、コード生成の支援、コードのリファクタリングなど、さまざまなタスクを処理できます。

主な機能は次のとおりです。

• バグ修正: SWE-agent はコード内のバグを自動的に識別して修正できるため、開発者の貴重な時間と労力を節約できます。
• コード生成: エージェントは自然言語の記述に基づいてコード スニペットと関数全体を生成し、開発ワークフローを加速します。
• コード リファクタリング: SWE エージェントはコードを分析し、読みやすさ、パフォーマンス、保守性を向上させるための改善を提案します。
• インストールが簡単: SWE-agent には、インストールを必要としないブラウザベースのバージョンなど、さまざまなインストール オプションが用意されています。
• 広範な構成: このツールはコードを変更することなく広範囲にカスタマイズできるため、ユーザーは特定のニーズに合わせて調整できます。

SWE-agent は、強力な機能とユーザーフレンドリーなインターフェースを備え、面倒なタスクを自動化し、インテリジェントな支援を提供することで、開発者がビジネス、創造、戦略的な側面に集中できるように支援し、ソフトウェア エンジニアの作業方法に革命を起こす可能性を秘めています。

システム アーキテクチャは次の図に示されています。

2. デビカ

https://github.com/stitionai/devika

Devikaは、開発者のワークフローを効率化し、生産性を向上させるために設計されたAI搭載のソフトウェア開発アシスタントです。自然言語処理機能を活用することで、開発者の質問を理解し、応答することで、幅広いサポートを提供します。

Devika の主な機能は次のとおりです。

• コード生成: Devika は自然言語の記述に基づいてコード スニペットと関数全体を生成できるため、開発者の時間と労力を節約できます。
• コードの説明: このヘルパーは、複雑なコードの概念とアルゴリズムを簡単な言葉で説明し、開発者が理解して適用しやすくします。
• 自動化されたタスク: Devika は、開発環境のセットアップやテストの実行などの反復的なタスクを自動化できるため、開発者はより重要なタスクに集中できます。
• パーソナライズされた推奨事項: このアシスタントは、各ユーザーの好みやコーディング スタイルを学習して、ツール、ライブラリ、ベスト プラクティスに関するカスタマイズされた提案を提供します。

3. OpenHands (旧 OpenDevin)

https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands

OpenHandsは、AIを活用したソフトウェア開発エージェントプラットフォームです。OpenHandsエージェントは、人間の開発者が行えるあらゆる操作を実行できます。コードの修正、コマンドの実行、Webの閲覧、APIの呼び出し、さらにはStack Overflowからのコードスニペットのコピーも可能です。コード生成からプロジェクト管理まで、幅広いタスクで開発者を支援することを目的としています。大規模な言語モデルを基盤とするOpenHandsは、開発者が独自のAI駆動型ツールを構築するための柔軟でスケーラブルなプラットフォームを提供します。

OpenHands の主な機能:

• モジュラー アーキテクチャ: モジュラー設計により、開発者は新しい機能を簡単に追加し、特定のニーズに合わせてアシスタントをカスタマイズできます。
• 多言語サポート: このアシスタントは複数のプログラミング言語のコードを理解して生成できるため、さまざまなプロジェクトで作業する開発者にとって非常に便利です。
• スケーラブルなインフラストラクチャ: スケーラブルなインフラストラクチャ上に構築されているため、多数のリクエストを処理し、拡大するユーザー ベースをサポートできます。

OpenHands システムのアーキテクチャを次の図に示します。

4. GPTパイロット

https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot/

GPT-Pilotは、ソフトウェア開発のための会話型AIアシスタントです。ソフトウェア開発者の開発ライフサイクル全体にわたる効率向上を支援するために設計されています。大規模な言語モデルを用いて構築されたGPT-Pilotは、自然言語による会話に対応できます。コード生成だけでなく、アプリケーションの構築も可能です。

GPT-Pilot の主な機能:

• 会話型インターフェース: GPT-Pilot は会話型インターフェースを使用しており、開発者は自然で直感的な方法でアシスタントと対話できます。
• マルチモードのサポート: このアシスタントは、コード スニペット、画像、ファイルなど、さまざまな入力タイプを処理できるため、幅広い開発タスクに適しています。
• コンテキスト理解: GPT-Pilot は会話全体を通してコンテキストを維持し、より一貫性のある関連性の高い応答を可能にします。
• 継続的な学習: アシスタントは各インタラクションから学習し、時間の経過とともに知識と能力を向上させて開発者を支援します。

GPT Pilot を使用してアプリケーションを作成する手順は次のとおりです。

• アプリケーション名と説明を入力します。
• プロダクトオーナーのエージェントは、現実世界と同じように何もしません。:)
• プロジェクトの説明が十分でない場合、仕様書作成者のエージェントは要件をより深く理解するためにいくつか質問をします。
• アーキテクトのエージェントは、アプリケーションで使用されるテクノロジを記述し、すべてのテクノロジがコンピューターにインストールされているかどうかを確認します。インストールされていない場合はインストールされます。
• テクニカル リーダーは、開発者が完了する必要がある開発タスクの作成を担当します。
• 開発エージェントは各タスクを受け取り、それを実装するために必要な作業を書き留めます。記述は人間が読める形式で行われます。
• Code Monkey エージェントは開発者の説明と既存のファイルを取得し、変更を実装します。
• レビュー担当者エージェントはタスクの各ステップをチェックし、エラーがある場合は Code Monkey に送り返します。
• 問題が発生した場合、検索エンジン エージェントが GPT Pilot に肯定的なフィードバックを提供するお手伝いをします。
• エージェントは彼に会うのを嫌がりますが、事態が悪化したときは彼はあなたの親友です。
• テクニカルライティング会社は、プロジェクトのドキュメントを作成します。

5. エージェント・ゼロ

https://github.com/frdel/agent-zero

Agent Zeroは、コード生成からプロジェクト管理まで、ソフトウェア開発者の様々なタスクを支援するために設計された柔軟なAIエージェントです。高度な機械学習技術を用いて構築されており、各ユーザーの特定のニーズや好みに合わせて適応できます。

Agent Zero の主な機能:

• 柔軟なアーキテクチャ: Agent Zero のモジュール設計により、開発者は特定のニーズに合わせてエージェントの機能と動作を簡単にカスタマイズできます。
• パーソナライズされたサポート: エージェントは各ユーザーのやり取りや好みを学習し、時間の経過とともにカスタマイズされた提案やサポートを提供します。
• マルチモードのサポート: Agent Zero は、コード スニペット、自然言語記述、ファイルなど、さまざまな入力タイプを処理できるため、幅広い開発タスクに適しています。
• スケーラブルなインフラストラクチャ: エージェントはスケーラブルなインフラストラクチャ上に構築されているため、多数のリクエストを処理し、拡大するユーザー ベースをサポートできます。