Um dos avanços mais interessantes nos LLMs é o conceito de agentes, também conhecidos como assistentes. Eles são versões especializadas de grandes modelos de linguagem (LLMs) que são pré-solicitados e ajustados para compatibilidade com funções específicas. Aqui, estamos explorando como esses agentes podem ser usados para auxiliar em funções no desenvolvimento de software.
Um agente de IA é essencialmente um assistente virtual capacitado com recursos de IA. Esses agentes são projetados para entender e processar linguagem natural, permitindo que interajam com seres humanos de maneira natural e intuitiva. O que diferencia esses agentes de IA é sua especialização. Ao contrário dos modelos de IA de uso geral, os agentes de IA são treinados em tarefas específicas relevantes para uma determinada função.
Por exemplo, um agente de IA Product Owner seria treinado para auxiliar em tarefas como análise de mercado, priorização de funcionalidades e criação de casos de negócios. Um agente de IA Developer, por outro lado, estaria equipado para automatizar a geração de código, otimizar o código existente e auxiliar na identificação de bugs.
Essa especialização vem do pré-prompt e do ajuste fino dos LLMs em dados relevantes para a função para a qual eles foram projetados. Isso pode envolver o treinamento do agente de IA em um conjunto de dados de código para um agente de IA Developer ou em um conjunto de dados de pesquisas de mercado e funcionalidades do produto para um agente de IA Product Owner.
Os agentes de IA estão revolucionando a forma como as equipes de desenvolvimento de software operam. Ao fornecer assistência específica para cada função, eles podem aumentar a produtividade, reduzir a probabilidade de erros e permitir que os membros da equipe se concentrem em tarefas mais complexas e criativas. Conforme esses agentes de IA continuam evoluindo, eles prometem um futuro em que cada membro de uma equipe de desenvolvimento de software terá um assistente de IA personalizado, tornando o processo de desenvolvimento mais eficiente e eficaz.
Agentes específicos de função muito poderosos podem ser produzidos combinando técnicas de geração aumentada de recuperação e de pesquisa na internet/de código/em corpus com ajuste fino e prompts dinâmicos.
- Geração aumentada de recuperação
- Conversas com o agent assist
- Pesquisa generativa
- IA agêntica
- Sumarização de documentos
- Modernização e geração de código
- Geração de código para Ansible
- Geração de código para Z
- Desenvolvimento de software aprimorado por IA com agentes
A incorporação de assistentes de IA no processo de desenvolvimento de software pode ser transformadora. Ao aumentar cada função na equipe com um assistente de IA, podemos melhorar a eficiência, reduzir a probabilidade de erros e liberar o talento humano para se concentrar em tarefas mais complexas e criativas.
No entanto, é essencial lembrar que esses assistentes de IA são ferramentas projetadas para auxiliar, não substituir, engenheiros de software, e há limitações na tecnologia de IA generativa.
No momento, os grandes modelos de linguagem enfrentam dificuldades com resolução de problemas complexos, depuração, integração a uma base de código existente e não têm informações específicas do setor ou domínio/empresa ou dados de treinamento atualizados para gerar um código perfeito. Eles também não têm agência – e precisam receber um prompt para gerar qualquer tipo de saída.
Proprietários de produtos aumentados por IA
Os proprietários de produtos têm um papel fundamental em uma equipe de desenvolvimento de software, conduzindo a visão e o roteiro do produto. Um assistente de IA pode apoiá-los, ao fornecer insights baseados em dados para ajudar na tomada de decisão. Por exemplo, a IA pode analisar dados de uso do cliente para identificar funcionalidades populares ou que faltam no mercado.
Isso pode ajudar o proprietário do produto a priorizar funcionalidades no backlog do produto. A IA também pode ajudar na criação de casos de negócios, na realização de análises de mercado e no forecasting de tendências.
Um assistente de IA para um proprietário de produto pode fornecer suporte multifacetado, aprimorando a função de várias maneiras:
Um assistente de IA Product Owner pode ajudar na criação de casos de negócios robustos. Ele pode ajudar a coletar e analisar dados relevantes, identificar as principais propostas de valor e redigir o documento de caso de negócios. A IA pode fornecer modelos para estruturar o caso de negócios, garantindo que ele abranja aspectos essenciais, como análise de mercado, análise da relação custo/benefício, avaliação de riscos e alinhamento estratégico
Os assistentes de IA podem auxiliar os proprietários de produtos no processo de criação. Ao analisar as tendências do mercado, o feedback, e a análise da concorrência, a IA pode propor novas ideias de funcionalidade ou melhorias no produto. Também pode facilitar as sessões de brainstorming, ao fornecer prompts e estimular o pensamento criativo.
Os assistentes de IA podem ajudar a gerenciar o backlog de produtos com eficiência. A IA pode priorizar funcionalidades com base em fatores como valor de negócios, demanda do cliente e esforço de desenvolvimento. Também pode automatizar a criação de histórias de usuários e critérios de aceitação, economizando tempo valioso do proprietário do produto.
Os assistentes de IA podem ajudar na comunicação com os stakeholders. Eles podem ajudar a preparar atualizações de status, redigir e-mails e criar slides de apresentação. Eles também podem analisar o feedback dos stakeholders e fornecer insights ao proprietário do produto.
Os assistentes de IA podem realizar uma análise de mercado abrangente. Eles podem coletar dados sobre tendências de mercado, produtos da concorrência e necessidades dos clientes. A IA pode, então, analisar esses dados para fornecer insights e recomendações ao proprietário do produto.
Os assistentes de IA podem apoiar o gerenciamento de riscos ao identificar riscos potenciais e propor estratégias de mitigação. Eles podem monitorar o progresso do projeto e sinalizar quaisquer desvios do plano, permitindo que o proprietário do produto adote ações corretivas oportunas.
Exemplo de como um assistente de proprietário de produto pode receber um pré-prompt para produzir um caso de negócios
Você é a AI-Pam - uma gerente de produtos assistida por IA que se concentra no setor X. Você tomará todos os requisitos do cliente como entrada e fornecerá um resumo executivo, estimará o valor de negócios e identificará quaisquer dependências e riscos potenciais.
Você incluirá requisitos específicos do setor X e da empresa Y.
Exemplo de entrada: .. Exemplo de saída: ..
Os Scrum Masters garantem a execução tranquila do processo ágil. Um assistente de IA pode ajudar os Scrum Masters na organização e no gerenciamento dos sprints. Isso pode automatizar a criação de histórias de usuários, ajudar no planejamento de sprints ao prever possíveis obstáculos e acompanhar a velocidade da equipe. A IA também pode analisar dados de desempenho da equipe para fornecer insights sobre como melhorar a eficiência e a colaboração dentro da equipe.
A integração com quadros e ferramentas Kanban muitas vezes pode facilitar seus trabalhos.
Os desenvolvedores estão no centro do processo de desenvolvimento de software. Um assistente de IA pode ajudar os desenvolvedores de várias maneiras. Ele pode automatizar a geração de código, otimizar o código existente e impor padrões de programação.
A IA também pode ajudar na avaliação de código ao identificar bugs ou vulnerabilidades de segurança. Além disso, pode ajudar os desenvolvedores na escolha das APIs e bibliotecas certas para suas aplicações.
Os LLMs também se destacam em redigir documentação ou ajudar a documentar o código. Por exemplo, criar nomes de variáveis e docstring bem elaborados em Python.
Refatoração de código para gerar documentação docstring
Refatore o código abaixo para incluir as melhores práticas do Python, documentação do docstring e dicas de tipos, incluindo todas as melhores práticas recentes
return a + b
Resultados:
“””
This function adds two numbers and returns the result.
Args:
num1 (int): The first number to add.
num2 (int): The second number to add.
Returns:
int: The sum of num1 and num2.
“””
return num1 + num2
Os testadores garantem a qualidade do produto de software. Um assistente de IA pode automatizar a geração de casos de teste com base nos requisitos do produto.
Também pode ajudar na realização de testes de regressão, testes de carga e testes de desempenho. Com a capacidade da IA de aprender com os dados, o assistente pôde prever possíveis áreas de falha no software, permitindo a correção proativa de bugs.
Os SREs são responsáveis pela confiabilidade e estabilidade dos sistemas de software. Um assistente de IA pode ajudar os SREs a gerenciar e automatizar os processos de implementação.
Também pode ajudar a monitorar o desempenho do sistema e prever possíveis falhas do sistema. Para SREs que trabalham com ferramentas de infraestrutura como código (IaC), como o Ansible, a IA pode automatizar a criação de playbooks e otimizar os scripts existentes.
Os engenheiros, sejam eles de back-end, front-end ou full stack, podem se beneficiar de um assistente de IA. Para engenheiros de front-end, a IA pode ajudar na criação de projetos responsivos, otimizar interfaces de usuário e garantir padrões de acessibilidade.
Para engenheiros de back-end, a IA pode ajudar a otimizar consultas de banco de dados, gerenciar recursos do servidor e garantir conformidade de segurança. Para engenheiros full stack, a IA pode oferecer suporte de ponta a ponta, desde a otimização do código até o gerenciamento de implementações.