构建人工智能驱动的软件工程工具：创始人的技术指南

人工智能驱动的软件工程工具领域正在快速发展，Github Copilot等产品引领潮流。本文旨在为希望构建人工智能驱动开发工具的创始人和首席技术官提供全面的指南。我们将探讨常见的设计模式、它们的权衡以及在创建此类工具时需要解决的关键工程挑战。

在开发人工智能驱动的软件工程工具时，出现了几种设计模式，每种模式都有其自身的优缺点。理解这些模式对于在产品架构和功能方面做出明智的决策至关重要。

存在两种主要的交互模型：独立编程和配对编程。在独立编程模型中，人工智能独立工作，在代码库中打开拉取请求或问题。配对编程模型则涉及人工智能与用户实时协作，例如在人工智能支持的集成开发环境中。独立编程具有更高的生产力潜力，但反馈可能较为困难，而配对编程则提供了更容易的反馈，但在生产力提升方面可能存在限制。

代码变异可以通过确定性或概率性的方法进行处理。确定性方法使用模式匹配算法（codemods）进行可靠、一致的更改，但需要提前配置。概率性方法则使用人工智能直接生成代码，提供更多创造性，但可能引入错误。大多数产品可能会使用这两种方法的组合，根据特定用例和客户需求在可靠性和适应性之间取得平衡。

零样本（或少样本）方法涉及大型语言模型（LLM）接收提示并直接生成输出。基于代理的架构使用多步骤推理引擎，将LLM与规划和自我反思步骤结合。代理可能更强大，但控制起来可能更困难。这些方法之间的选择取决于任务的复杂性和所需的自主程度。

规划可以是人类指导的或人工智能独立的。人类指导的规划，如Momentic的测试平台，允许用户提供高层次的指令，由人工智能执行。独立规划，如Goast.ai的调试工作流程，允许人工智能自主创建和执行计划。选择取决于价值主张以及计划创建的努力与实施时间之间的平衡。

构建人工智能驱动的开发工具面临若干技术挑战，这些挑战需要在有效的产品开发中加以解决。

大型代码库通常超出了人工智能模型的上下文窗口，因此需要高效的预处理和索引策略。这涉及将代码库分块、生成嵌入并将其存储在向量数据库中以便快速检索。可以采用多种分块策略（基于大小、结构、文件或组件），结合多种索引策略可能会提供最佳结果。此外，非人工智能的代码库映射可以增强这些策略，以改善上下文理解。

确保人工智能生成代码的安全性、功能性和准确性对于建立信任至关重要。验证技术包括使用代码检查工具和静态分析器、全面测试、形式化方法和人类反馈。每种方法都有其优缺点，最佳策略通常涉及根据特定用例和产品需求量身定制的多种技术的组合。

在构建人工智能驱动的软件工程工具时，创始人和首席技术官必须考虑两个关键问题：1）在过程中希望有多少人类参与？2）如何确保系统的可靠性和准确性？这些问题的答案将指导交互模型、规划方法和验证策略的决策。虽然技术考虑至关重要，但市场动态在初创企业的成功中也发挥着重要作用。创始人应将本文中的技术见解与商业模式考虑相结合，以创造能够在人工智能驱动开发工具的竞争环境中蓬勃发展的产品。