Smarter Together: Creating Agentic Communities of Practice through Shared Experiential Learning
Valentin Tablan, Scott Taylor, Gabriel Hurtado, Kristoffer Bernhem, Anders Uhrenholt, Gabriele Farei, Karo Moilanen
从以人为中心到以代理为中心的软件开发实践的转变正在破坏软件开发人员现有的知识共享环境。 传统的点对点存储库和开发人员社区共享技术知识和最佳实践,在短时间内参与率急剧下降。 与此同时,代理功能等价物尚未出现,离开AI代理,它已经产生了所有新软件代码的很大一部分,无法访问有价值的共享学习的存储库。 在本文中,我们介绍了Spark,这是一种新颖的共享代理内存架构,旨在模拟人类开发人员社区的集体智能和专有技术。 Spark使AI编码代理能够促进和从持续和不断发展的体验式内存中汲取。 在同一一般问题空间中操作的代理使用 Spark 共享内存作为新知识的存储库来实现集体持续学习。 我们评估Spark作为执行软件开发任务的AI编码代理的教练。 我们证明Spark提出的建议提高了不同大小和功能层的通用代码生成模型生成的代码质量。 在Spark的推动下,一个拥有300亿个参数的小型开放权重模型能够与更大的最先进的模型提供的代码质量相匹配。 另外,我们根据软件开发最佳实践启发的广泛标准衡量Spark生成的建议的内在质量,并在前两个(五个)定性帮助波段中达到高达98.2%的有用性水平。
The transition from human-centric to agent-centric software development practices is disrupting existing knowledge sharing environments for software developers. Traditional peer-to-peer repositories and developer communities for shared technical knowledge and best practice have witnessed dramatic drops in participation in a short period of time. At the same time, agentic functional equivalents are yet to emerge leaving AI agents, which already generate a significant proportion of all new softwar...