Ebben az összefoglalóban egy különleges kódoló ügynök, a DeepSWE (más néven Deep Sui) működését és telepítését járjuk körül, amely kizárólag megerősítéses tanulás útján fejlesztette ki tudását.
Kiemelt témaként megjelenik, hogyan tanulta meg a program valós szoftvermérnöki problémák megoldását, például GitHub hibák javítását vagy új funkciók implementálását. Az ügynök közel 44 500 valós feladaton keresztül, emberi példák nélkül szerzett tapasztalatokat, tisztán próbálkozás és jutalmazás elvén.
A bemutató során a helyi telepítés lépései és a szükséges erőforrások – például 36 GB VRAM, Nvidia RTX A6000 GPU – is előtérbe kerülnek. A résztvevő megmutatja, hogyan állítja be a szükséges paramétereket, illetve hogyan kommunikál a modellel különféle promptokon és rendszerszintű utasításokon keresztül.
Felvetődik a kérdés, hogy az ilyen autonóm AI képes-e önállóan, mélyebb emberi beavatkozás nélkül komplex kódalapokat feltérképezni, hibákat azonosítani és javítani. A tesztelés és a munkafolyamat bemutatásán keresztül vizsgálják, mennyire pontosan követi az utasításokat, és hogyan érvényesül a logikai gondolkodás a modell működésében.
Sok szó esik a gyakorlati alkalmazások lehetőségeiről is, mint például önálló hibajavítás, fejlesztői segédlet, vagy akár teljes fejlesztési folyamatok támogatása AI-ügynökökkel – mindezt nyílt forráskódú, könnyen hozzáférhető módon.
