Budowanie autonomicznych agentów kodowania

Co by było, gdybyś mógł zbudować swoją następną dużą funkcję, nie pozwalając nikomu na jej oglądanie?  Claude Code, Cursor i Codex są bardzo dobre w edytowaniu plików w Twojej sesji terminala. Kiedy jednak chodzi o uruchamianie autonomicznych agentów, staje się to trudniejsze. Potrzebujesz trwałego stanu, ograniczonych poświadczeń, izolowanych środowisk uruchomieniowych, które mogą obsługiwać Twoją rzeczywistą stawkę, dzienników audytowych, kontroli kosztów i innych. Musisz także wiedzieć, czy agent jest dobry dla Twojego produktu, a nie tylko czy dobrze wypada w publicznych benchmarkach. Porozmawiamy o różnych sposobach budowania i oceny autonomicznych agentów kodowania. Inżynierowie i liderzy technologiczni budujący z agentami kodującymi. Bez opłat, ograniczona liczba miejsc. Agenda Prezentacje Prezentacja 1: Jak budować agentów AI, którzy łączą się z wrażliwymi danymi Większość demonstracji AI działa, ponieważ dane są łatwe do osiągnięcia. Rzeczywiste dane przedsiębiorstw nie są takie. Mieszka w prywatnych bazach danych, wewnętrznych API, wirtualnych chmurach prywatnych klientów i innych systemach, których zespoły bezpieczeństwa nigdy nie udostępnią w Internecie. W tej sesji zbudujemy pracownika AI, który działa w środowisku należącym do klienta, podczas gdy agent AI pozostaje w chmurze. Agent wykonuje rozumowanie; pracownik wykonuje zatwierdzone działania blisko danych prywatnych, takie jak odczyt plików, zapytania do systemów i zapis wyników z powrotem, bez otwierania portów przychodzących lub przesyłania surowych zbiorów danych w górę. Pokażemy, jak wdrożyć pracownika i jak ta architektura działa w AWS, GCP, Azure i środowiskach lokalnych, bez otwierania portów przychodzących lub proszenia klientów o eksportowanie surowych zbiorów danych w górę. Prezentacja 2: Agenci, którzy naprawiają CI, przeglądają PR-y i uruchamiają podglądy Większość agentów przeglądających PR-y czyta różnice, ale nie uruchamia Twojej aplikacji. Assaf zbudował autonomiczne agenty, które biorą błędy CI i naprawiają PR-y, przeglądają PR-y i uruchamiają środowiska podglądowe PR. Uruchamiają prawdziwe MicroVM z pełnym systemem, weryfikują, że naprawa działa, przeglądają zmiany w żywym środowisku i publikują podgląd PR. W tej sesji przeprowadzi przez to, co zbudowali, co się zepsuło po drodze i infrastrukturę, która to umożliwia. Prezentacja 3: Ocena agentów dla Twojego produktu Ogólne benchmarki nie mówią wiele o tym, czy Twój agent radzi sobie z Twoją stawką, Twoimi trybami błędów lub przypadkami brzegowymi Twoich klientów. Nir omówi wzorce Agent-as-a-Judge i jak zbudować zestaw oceniający dla Twojego produktu - przypadki złote, rubryki punktowe, replay syntetyczny i produkcyjny - oraz gdzie to uruchomić (CI, przed wydaniem, po incydencie). Kto powinien uczestniczyć Inżynierowie i liderzy techniczni budujący z lub na autonomicznych agentach kodujących - czy dopiero zaczynasz, czy już uruchamiasz agentów w produkcji.