Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании Haulmont, Программирование, Искусственный интеллект, Будущее здесь, Java

Эта статья дополняет предыдущую. Там мы зафиксировали проблемы. Здесь разберем, что именно мы сделали со стороны Amplicode, чтобы агент начал работать как опытный software engineer: опираясь на структуру проекта, детерминированные генераторы и понятные высокоуровневые операции.

Если коротко, в первой статье было несколько основных болей:

– LLM часто обучены на слегка устаревшем мире, и это вылезает в мелочах (и не только).
– Галлюцинации и нехватка контекста идут рука об руку: «кажется, в этой библиотеке должен быть такой метод» и пошло-поехало.
– Переизбыток контекста тоже зло: агент прочитал половину репозитория, потратил деньги, запутался, а потом еще и забыл начало чата.
– Типичный агентный workflow: «сгенерил простыню кода, оно не компилится, давай чинить, ой теперь сломалось другое».

И на этом фоне появляется логичный вопрос: а можно сделать так, чтобы агент работал не с сырыми файлами, а с моделью проекта и сущностями фреймворка? Чтобы он не гадал, где DTO, как принято именовать контроллеры и какие миграции у вас используются?

Собственно, Amplicode MCP про это.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro