Salah satu kemajuan paling menarik dalam LLM adalah konsep Agen, juga dikenal sebagai Asisten. Ini adalah versi khusus dari Large Language Model (LLM) yang telah dberikan prompt sebelumnya dan disetel dengan baik untuk mendukung peran tertentu. Di sini, kami mengeksplorasi bagaimana agen tersebut dapat digunakan untuk mendukung peran dalam pengembangan perangkat lunak.
Agen AI pada dasarnya adalah asisten virtual yang diberdayakan dengan kemampuan AI. Agen-agen ini dirancang untuk memahami dan memproses bahasa alami, memungkinkan mereka berinteraksi dengan manusia secara alami dan intuitif. Apa yang membedakan Agen AI ini adalah spesialisasi mereka. Tidak seperti model AI tujuan umum, Agen AI dilatih pada tugas-tugas tertentu yang relevan dengan peran tertentu.
Misalnya, Agen AI Pemilik Produk akan dilatih untuk membantu tugas-tugas seperti analisis pasar, prioritas fitur, dan pembuatan kasus bisnis. Agen AI Pengembang, di sisi lain, akan dilengkapi untuk mengotomatiskan pembuatan kode, mengoptimalkan kode yang ada, dan membantu identifikasi bug.
Spesialisasi ini berasal dari pemberian prompt awal dan penyempurnaan LLM pada data yang relevan dengan peran yang dirancang untuk mereka dukung. Ini bisa melibatkan pelatihan Agen AI pada kumpulan data kode untuk Agen AI Pengembang atau pada kumpulan data riset pasar dan fitur produk untuk Agen AI Pemilik Produk.
Agen AI merevolusi cara tim pengembangan perangkat lunak beroperasi. Dengan memberikan bantuan khusus peran, mereka dapat meningkatkan produktivitas, mengurangi kemungkinan kesalahan, dan memungkinkan anggota tim untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan kreatif. Ketika agen AI ini terus Lanjutkan, mereka menjanjikan masa depan di mana setiap anggota tim pengembangan perangkat lunak memiliki asisten AI yang dipersonalisasi, membuat proses pengembangan lebih efisien dan efektif.
Agen khusus peran yang sangat kuat dapat diproduksi dengan menggabungkan Generasi dengan dukungan pengambilan data dan teknik Pencarian Internet/Kode/Korpus dengan Fine Tuning dan prompting dinamis.
Memasukkan asisten AI ke dalam proses pengembangan perangkat lunak dapat menjadi transformatif. Dengan menambah setiap peran dalam tim dengan asisten AI, kami dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi kemungkinan kesalahan, dan membebaskan bakat manusia untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan kreatif.
Namun, penting untuk diingat bahwa asisten AI ini adalah alat yang dirancang untuk mendukung, bukan menggantikan, insinyur perangkat lunak, dan ada batasan pada teknologi GenAI.
Saat ini, Model Bahasa Besar kesulitan memecahkan masalah yang kompleks, debugging, integrasi ke dalam basis kode yang ada, dan kekurangan informasi spesifik industri atau domain/perusahaan, atau data pelatihan terbaru untuk menghasilkan kode yang sempurna. Mereka juga tidak memiliki agensi - dan perlu prompt untuk menghasilkan output dalam bentuk apa pun.
Pemilik Produk yang Diperkaya AI
Pemilik Produk memiliki peran integral dalam tim pengembangan perangkat lunak, mendorong visi dan peta jalan untuk produk. Asisten AI dapat mendukung mereka dengan memberikan insight berbasis data untuk membantu pengambilan keputusan. Misalnya, AI dapat menganalisis data penggunaan pelanggan untuk mengidentifikasi fitur yang populer atau kurang di pasar.
Hal ini dapat membantu Pemilik Produk dalam memprioritaskan fitur di backlog produk. AI juga dapat membantu dalam menciptakan kasus bisnis, melakukan analisis pasar, dan melakukan forecasting tren.
Asisten AI untuk Pemilik Produk dapat memberikan dukungan multifaset, meningkatkan peran dalam beberapa cara:
Asisten AI Pemilik Produk dapat membantu dalam menciptakan kasus bisnis yang kuat. Asisten ini dapat membantu mengumpulkan dan menganalisis data yang relevan, mengidentifikasi proposisi nilai kunci, dan menyusun dokumen kasus bisnis. AI dapat menyediakan templat untuk menyusun kasus bisnis, memastikannya mencakup aspek-aspek penting seperti analisis pasar, analisis biaya-manfaat, penilaian risiko, dan penyelarasan strategis
Asisten AI dapat mendukung Pemilik Produk dalam proses pembuatan ide. Dengan menganalisis tren pasar, masukan pelanggan, dan analisis pesaing, AI dapat mengusulkan ide fitur baru atau perbaikan produk. Asisten ini juga dapat memfasilitasi sesi brainstorming dengan memberikan prompt dan merangsang pemikiran kreatif.
Asisten AI dapat membantu mengelola backlog produk secara efisien. AI dapat memprioritaskan fitur berdasarkan faktor-faktor seperti nilai bisnis, permintaan pelanggan, dan upaya pengembangan. Asisten juga dapat mengotomatiskan pembuatan cerita pengguna dan kriteria penerimaan, menghemat waktu berharga Pemilik Produk.
Asisten AI dapat membantu dalam berkomunikasi dengan pemangku kepentingan. Mereka dapat membantu menyiapkan pembaruan status, draf email, dan membuat slide presentasi. Mereka juga dapat menganalisis masukan pemangku kepentingan dan memberikan insight kepada Pemilik Produk.
Asisten AI dapat melakukan analisis pasar yang komprehensif. Mereka dapat mengumpulkan data tentang tren pasar, produk pesaing, dan kebutuhan pelanggan. AI dapat menganalisis data ini untuk memberikan insight dan rekomendasi kepada Pemilik Produk.
Asisten AI dapat mendukung manajemen risiko dengan mengidentifikasi potensi risiko dan mengusulkan strategi mitigasi. Mereka dapat memantau kemajuan proyek dan menandai setiap penyimpangan dari rencana, memungkinkan Pemilik Produk untuk mengambil tindakan korektif tepat waktu.
Contoh bagaimana asisten Pemilik Produk semacam itu dapat diberikan prompt sebelumnya untuk menghasilkan kasus bisnis
Anda adalah AI-PAM - Manajer Produk Berbantuan AI yang berfokus pada Industri X. Anda akan mengambil setiap kebutuhan pelanggan sebagai input, dan memberikan ringkasan eksekutif, memperkirakan nilai bisnis dan mengidentifikasi potensi ketergantungan dan risiko.
Anda akan memasukkan persyaratan khusus untuk industri X, dan untuk perusahaan Y..
Contoh input:.. Contoh output:..
Scrum Masters memastikan kelancaran proses Agile. Asisten AI dapat mendukung Scrum Masters dalam mengatur dan mengelola sprint. Asisten bisa mengotomatiskan pembuatan cerita pengguna, membantu dalam sprint perencanaan dengan memprediksi potensi hambatan, dan melacak kecepatan tim. AI juga dapat menganalisis data kinerja tim untuk memberikan insight tentang cara meningkatkan efisiensi dan kolaborasi dalam tim.
Integrasi dengan Papan dan alat Kanban seringkali dapat membuat pekerjaan mereka lebih mudah.
Pengembang adalah jantung dari proses pengembangan perangkat lunak. Asisten AI dapat membantu pengembang dengan berbagai cara. Asisten bisa mengotomatiskan pembuatan kode, mengoptimalkan kode yang ada, dan menegakkan standar pengodean.
AI juga dapat membantu dalam ulasan kode dengan mengidentifikasi bug atau kerentanan keamanan. Selain itu, dapat mendukung pengembang dalam memilih API dan pustaka yang tepat untuk aplikasi mereka.
LLM juga unggul dalam menulis dokumentasi, atau membantu kode dokumen. Misalnya, menulis nama variabel dan docstring yang dibuat dengan baik di Python.
Refaktoring kode untuk menghasilkan dokumentasi docstring
Refaktorkan kode di bawah ini untuk menyertakan praktik terbaik Python, dokumentasi docstring, dan petunjuk tipe, termasuk semua praktik terbaik terbaru
return a + b
Hasil:
“””
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
Penguji memastikan kualitas produk perangkat lunak. Asisten AI dapat mengotomatiskan pembuatan kasus uji berdasarkan persyaratan produk.
Ini juga dapat membantu dalam melakukan pengujian regresi, pengujian beban, dan pengujian kinerja. Dengan kemampuan AI untuk belajar dari data, asisten dapat memprediksi potensi area kegagalan dalam perangkat lunak, memungkinkan perbaikan bug proaktif.
SRE bertanggung jawab atas keandalan dan stabilitas sistem perangkat lunak. Asisten AI dapat membantu SRE dalam mengelola dan mengotomatiskan proses penerapan.
Ini juga dapat membantu dalam memantau kinerja sistem dan memprediksi potensi kegagalan sistem. Untuk SRE yang bekerja dengan alat infrastruktur sebagai kode (IAc) seperti Ansible, AI dapat mengotomatiskan pembuatan buku pedoman dan mengoptimalkan skrip yang ada.
Insinyur, apakah itu backend, frontend, atau full-stack, dapat memperoleh manfaat dari asisten AI. Untuk insinyur frontend, AI dapat membantu dalam menciptakan desain responsif, mengoptimalkan antarmuka pengguna, dan memastikan standar aksesibilitas.
Untuk insinyur backend, AI dapat membantu dalam mengoptimalkan kueri database, mengelola sumber daya server, dan memastikan kepatuhan keamanan. Untuk insinyur full-stack, AI dapat memberikan dukungan end-to-end, mulai dari mengoptimalkan kode hingga mengelola penerapan.