Agentic AI in der Wildnis - Callstack & Qodo Dev Community & Codex Community in Boston

Description

Die Codex Community, die Qodo Dev Community und Callstack kommen nach Boston! KI-Agenten gehen in die Produktion, und das Schwierige ist nicht, einen zum Laufen zu bringen - es ist, ihn zuverlässig Tag für Tag in echten Codebasen zum Laufen zu bringen. Dieses Meetup versammelt Entwickler, Gründer und Praktiker, die über die Demophase hinaus sind und tief im Chaos der Integration von Agenten in CI/CD-Pipelines, Entwicklerplattformen und Wissenssysteme stecken.Wir haben Praktiker eingeladen, die ihre Erfahrungen darüber teilen, was in ihren eigenen agentischen Systemen tatsächlich funktioniert (und was nicht), gefolgt von Zeit, um dies mit den Menschen neben Ihnen zu besprechen.Erwarten Sie Vorträge aus verschiedenen Perspektiven im Agenten-Workflow: Cloud-Agenten, die mobile Apps auf echten Geräten ausführen, um zu überprüfen, was eine Pull-Request tatsächlich vor dem Mergen geändert hat; eine Migration einer großen React-App von Vite zu Expo, die von einem Coding-Agenten in einer Wiederholung aufgeteilt wurde, stückweise bearbeitet; und die Umwandlung von Teamstandards in maschinenlesbare Schutzvorrichtungen, sodass AI-generierter Code Ihre Architektur respektiert, anstatt sie stillschweigend zu untergraben. Verifizierung, Ausführung und Qualitätskontrolle - die Teile, die niemand demonstriert.Agenda-Highlights:Vortragszusammenfassungen:Prompt to Portal: Wie KI die räumliche Computertechnik zugänglich macht / Oliver Edis (Reactvision)KI eröffnet die räumliche Computertechnik, und in Kombination mit React Native wird sie zugänglicher denn je. Ich werde genau zeigen, wie das aussieht, indem ich live auf der Bühne einen KI-Agenten auffordere, eine funktionierende AR-Szene über den MCP-Server von ReactVision zu erstellen, ohne Unity, ohne neue Engine, nur mit dem React Native-Stack, den Sie bereits kennen. Wir werden besprechen, auf was der Agent tatsächlich unter der Haube Zugriff hat, was er richtig macht, was er noch nicht kann, und warum der Bau für den physischen Raum eine andere Art von Herausforderung darstellt als der Bau für einen Bildschirm.Migration großer Codebasen mit Loop Engineering / Rafael Mendiola (okthink)Die Migration einer großen React-App von Vite nach Expo ist kein einfaches Framework-Upgrade. Hunderte von Komponenten, Stilen, Browser-APIs und Tests müssen konvertiert werden, ohne das Produkt zu destabilisieren. Traditionell würden wir einen riesigen Projektplan erstellen, ihn in Dutzende von Tickets aufteilen und Wochen mit der Koordination und Überprüfung der Arbeiten verbringen. Stattdessen haben wir einen Agent Loop geschaffen: Ein Coding-Agent erhielt alle 30 Minuten den gleichen Auftrag, fand einen bewältigbaren Teil der Migration, konvertierte ihn, führte Tests durch, dokumentierte seinen Fortschritt und hinterließ den Code bereit für den nächsten Durchlauf.Dieser Vortrag erklärt, wie dieser Loop eine überwältigende Migration in eine Reihe von kleinen, wiederholbaren Schritten verwandelte. Sie lernen, wie Sie Agenten klare Regeln geben, ihnen helfen, die nächste Aufgabe auszuwählen, zu verifizieren, dass ihre Änderungen korrekt sind, und sie davon abzuhalten, Arbeiten zu wiederholen oder vom Ziel abzukommen. Sie werden auch sehen, wo der Ansatz gescheitert ist, warum starke Tests und Feedbackschleifen wichtiger waren als detaillierte Ticketplanung und wie sich Ihre Rolle von der eigenen Zeilenverfassung zu einem System ändert, in dem Agenten sicher und stetig Fortschritte machen können. Wie man Codequalität in Ihre ADLC mit Codex einbettet / Nnenna Ndukwe (Qodo)KI ist ein Multiplikator, der schwache Standards in architektonisches Chaos verwandelt. Da die Codeüberprüfung zum ultimativen Engpass wird, müssen Ingenieurteams die Lücke zwischen menschlicher Intuition und maschineller Ausgabe überbrücken. In diesem Vortrag werden wir erkunden, wie man bewährte Praktiken der Entwicklung in maschinenlesbare Schutzvorrichtungen umwandelt. Wir werden durch den Einsatz von Kontextengineering in großem Maßstab gehen, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Code-Tools das Design Ihres Systems respektieren und langfristige Wartbarkeit bewahren, ohne die Geschwindigkeit der KI-Ära zu opfern. Sie werden lernen, wie Sie Codequalität in den SDLC aus KI-generierten Ausgaben mit Codex und mehreren AI-Entwicklertools einbetten. Sie werden mit einer praktischen Methodik zur Kodierung bewährter Praktiken in ihren Workflows gehen, in denen Entwickler bereits arbeiten (CLI, IDE und Git).Fuzz First, Farm Later: Lokale Validierung vor kostspieliger Cloud / Matt Hargett (Callstack)Agentengetriebenes Testen in echten Gerätetheken schließt einen wichtigen Teil des Verifizierungsloops - und die Kosten steigen mit Ihrer Commit-Rate. Wenn Sie bei jedem Merge erneut validieren, wird diese Kurve schnell steil. In diesem Vortrag geht es darum, was Sie fangen können, bevor Sie ein Gerät berühren: Branch-Mutationstests, Coverage-gesteuertes Fuzzing und tiefes CPU-Profiling. Festlegung von L1-Fehlermeldungen, Prefetch-Stalls, Branch-Vorhersagen - laufen Sie auf den Effizienz-Kernen Ihres Laptops als Stellvertreter für eingeschränkten Silizium für Telefone, Uhren, XR oder Fernseher. Ich werde durch eine Fallstudie führen, in der ich Agenten auf allen dreien vor einer KI-gesteuerten Neuausrichtung weg von React eingesetzt habe.