Hintergrund-Coding-Agenten aufbauen

Was wäre, wenn Sie Ihr nächstes großes Feature entwickeln könnten, ohne dass jemand es sieht?  Claude Code, Cursor und Codex sind sehr gut darin, Dateien in Ihrer Terminal-Sitzung zu bearbeiten. Wenn es darum geht, autonome Agenten auszuführen, wird es schwieriger. Sie benötigen einen beständigen Zustand, eingeschränkte Berechtigungen, isolierte Laufzeiten, die Ihren tatsächlichen Stack ausführen können, Prüfprotokolle, Kostenkontrolle und mehr. Sie müssen auch wissen, ob der Agent für Ihr Produkt geeignet ist, nicht nur, ob er in einem öffentlichen Benchmark gut abschneidet. Wir werden über verschiedene Möglichkeiten sprechen, autonome Coding-Agenten zu bauen und zu bewerten. Ingenieure und technische Leiter, die mit Coding-Agenten arbeiten. Kostenlos, begrenzte Plätze. Agenda Vorträge Vortrag 1: Wie man KI-Agenten baut, die auf sensible Daten zugreifen Die meisten KI-Demos funktionieren, weil die Daten leicht zu erreichen sind. Echte Unternehmensdaten sind es nicht. Sie befinden sich in privaten Datenbanken, internen APIs, Kunden-VPCs und anderen Systemen, die Sicherheits-Teams niemals dem öffentlichen Internet aussetzen werden. In dieser Sitzung werden wir einen KI-Arbeiter erstellen, der in einer vom Kunden betriebenen Umgebung läuft, während der KI-Agent in Ihrer Cloud bleibt. Der Agent führt das Denken durch; der Arbeiter führt genehmigte Aktionen in der Nähe der privaten Daten aus, wie das Lesen von Dateien, Abfragen von Systemen und das Zurückschreiben von Ergebnissen, ohne eingehende Ports zu öffnen oder Rohdatensätze nach oben zu kopieren. Wir zeigen, wie man den Arbeiter bereitstellt und wie diese Architektur über AWS, GCP, Azure und lokale Umgebungen funktioniert, ohne eingehende Ports zu öffnen oder Kunden zu bitten, Rohdatensätze nach oben zu exportieren. Vortrag 2: Agenten, die CI reparieren, PRs überprüfen und Vorschauen erstellen Die meisten PR-Überprüfungsagenten lesen Unterschiede, aber sie führen Ihre App nicht aus. Assaf hat autonome Agenten entwickelt, die CI-Fehler übernehmen und PRs reparieren, PRs überprüfen und PR-Vorschauumgebungen erstellen. Sie starten echte MicroVMs mit dem vollständigen System, überprüfen, ob die Lösung tatsächlich funktioniert, überprüfen die Änderung in einer Live-Umgebung und veröffentlichen eine PR-Vorschau. In dieser Sitzung wird er erläutern, was sie gebaut haben, was auf dem Weg schiefgegangen ist und welche Infrastruktur dies ermöglicht. Vortrag 3: Agenten für Ihr Produkt bewerten Generische Benchmarks sagen Ihnen nicht viel darüber, ob Ihr Agent Ihren Stack, Ihre Fehlermodi oder die Randfälle Ihrer Kunden behandelt. Nir wird Agent-as-a-Judge- Muster und den Aufbau einer Bewertungs-Suite für Ihr Produkt behandeln - goldene Fälle, Bewertungsrubriken, synthetisches und Produktions-Playback - und wo man es ausführt (CI, Vorabveröffentlichung, nach einem Vorfall). Wer sollte teilnehmen Ingenieure und technische Leiter, die mit oder auf KI-Coding-Agenten arbeiten - egal, ob Sie gerade erst anfangen oder bereits Agenten in der Produktion betreiben.