A Stripe nemrégiben nyilvánosságra hozta, hogy hetente több mint 1300, teljes egészében mesterséges intelligencia által írt pull requestet bocsátanak ki; emberi kéz csupán ellenőrzést végez, a kódírást teljes egészében a gép végzi. Ez az elképesztő hatékonyság egy belső rendszer, a Minions ügynök-harness segítségével valósul meg, amelynek működését a Stripe több blogposztban is részletesen bemutatta.
A Stripe rendkívül összetett kódbázissal dolgozik, sok saját fejlesztésű könyvtárral, emiatt különösen nagy kihívást jelent az MI számára az automatikus fejlesztés. A minőségi elvárások is magasak, hiszen évente több mint ezermilliárd dollár értékű tranzakciót kezelnek. A videó arra hívja fel a figyelmet, hogy egy ilyen méretű cégnél kiemelten fontos a folyamatok determinisztikus vezérlése.
Sok más nagyvállalat – például a Shopify, az Airbnb vagy az AWS – is hasonló, strukturált MI-vezérelt rendszereket fejleszt. Ezek közös jellemzője, hogy az ügynökök feladatait szigorúan felügyelik, és jól meghatározott determinisztikus ellenőrzési lépésekkel egészítik ki. A Minions fő munkafolyamatait részletesen bemutatják, beleértve a feladatindítást Slack-en, a környezetek izolációját, a dokumentáció előzetes összegyűjtését és az ellenőrzések folyamatát.
Felmerül a kérdés, hogyan lehet ezeket az ötleteket saját fejlesztési folyamatainkban is alkalmazni, illetve hogyan lehet a determinisztikus és ügynökalapú lépések kombinálásával megbízhatóbb MI-támogatott fejlesztési folyamatot kiépíteni. A videó több példát és esettanulmányt mutat be, illetve kitér arra is, hogy akár egyéni fejlesztők vagy kisebb cégek is tanulhatnak ezekből a mintákból, és adaptálhatják őket saját munkafolyamataikra.
