Una delle innovazioni più entusiasmanti nel campo degli LLM è il concetto di Agenti, noti anche come Assistenti. Si tratta di versioni specializzate dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che vengono predisposti e ottimizzati per supportare ruoli specifici. Qui stiamo esplorando come tali agenti possano essere utilizzati per supportare i ruoli nello sviluppo del software.
Un agente AI è essenzialmente un assistente virtuale dotato di funzionalità AI. Questi agenti sono progettati per comprendere ed elaborare il linguaggio naturale, consentendo loro di interagire con gli esseri umani in modo naturale e intuitivo. Ciò che distingue questi agenti AI è la loro specializzazione. A differenza dei modelli AI generici, gli agenti AI sono addestrati su attività specifiche rilevanti per un particolare ruolo.
Per esempio, un agente AI per product owner potrebbe essere addestrato per assistere in compiti come l'analisi di mercato, la prioritizzazione delle caratteristiche e la creazione di business case. Un agente AI per sviluppatori, invece, sarebbe in grado di automatizzare la generazione di codice, ottimizzare il codice esistente e assistere nell'identificazione dei bug.
Questa specializzazione deriva dal pre-prompting e dalla messa a punto degli LLM sui dati rilevanti per il ruolo che sono progettati per supportare. Ciò potrebbe comportare l'addestramento dell'agente AI su un set di dati di codice per un agente AI per sviluppatori o su un set di dati di ricerche di mercato e caratteristiche di prodotto per un agente AI per product owner.
Gli agenti AI stanno rivoluzionando il modo in cui operano i team di sviluppo software. Fornendo assistenza specifica per ruolo, possono aumentare la produttività, ridurre la probabilità di errori e consentire ai membri del team di concentrarsi su attività più complesse e creative. Man mano che questi agenti AI continuano a evolversi, promettono un futuro in cui ogni membro di un team di sviluppo software avrà un assistente AI personalizzato, rendendo il processo di sviluppo più efficiente ed efficace.
È possibile produrre agenti specifici per ruolo molto potenti combinando le tecniche di Retrieval-Augmented Generation e Internet/Code/Corpus Search con la messa a punto e il prompt dinamico.
- Retrieval-augmented generation
- Conversation with Agent Assist
- Ricerca generativa
- Agentic AI
- Sintesi di documenti
- Modernizzazione e generazione di codice
- Generazione di codice per Ansible
- Generazione di codice per Z
- Sviluppo software aumentato con l'AI attraverso agenti
Incorporare gli assistenti AI nel processo di sviluppo del software può essere trasformativo. Integrando ogni ruolo del team con un assistente AI, possiamo aumentare l'efficienza, ridurre la probabilità di errori e liberare talenti umani che potranno concentrarsi su compiti più complessi e creativi.
Tuttavia, è essenziale ricordare che questi assistenti AI sono strumenti progettati per supportare, non sostituire, gli ingegneri del software e che la tecnologia GenAI presenta delle limitazioni.
Al momento, i modelli linguistici di grandi dimensioni hanno difficoltà con la risoluzione di problemi complessi, debug, integrazione in una base di codice esistente e mancano di informazioni specifiche per settore o dominio/azienda, o dati di addestramento aggiornati per generare codice perfetto. Inoltre, mancano di libero arbitrio e devono essere innescati per generare qualsiasi tipo di output.
Product owner potenziati dall'AI
I product owner hanno un ruolo fondamentale nel team di sviluppo software, guidando la visione e la roadmap per il prodotto. Un assistente AI può supportarli fornendo insight basati sui dati per facilitare il processo decisionale. Ad esempio, l'AI potrebbe analizzare i dati sull'utilizzo dei clienti per identificare le funzionalità popolari o mancanti sul mercato.
Questo potrebbe aiutare il product owner a dare priorità alle funzionalità nel backlog del prodotto. L'AI potrebbe anche aiutare a creare business case, eseguire analisi di mercato e prevedere tendenze.
Un assistente AI per un product owner può fornire un supporto multiforme, migliorando il ruolo in diversi modi:
Un assistente AI per il product owner potrebbe aiutare a creare business case solidi. Può aiutare a raccogliere e analizzare dati rilevanti, identificare le principali proposte di valore e redigere il documento di business case. L'AI potrebbe fornire modelli per strutturare il business case, assicurandosi che copra aspetti essenziali come l'analisi di mercato, l'analisi dei costi e dei benefici, la valutazione del rischio e l'allineamento strategico
Gli assistenti AI possono supportare i product owner nel processo di ideazione. Analizzando le tendenze di mercato, il feedback, e l'analisi dei concorrenti, l'AI può proporre nuove idee di caratteristiche o miglioramenti di prodotto. Può anche facilitare le sessioni di brainstorming, fornendo prompt e stimolando il pensiero creativo.
Gli assistenti AI possono aiutare a gestire il backlog di prodotto in modo efficiente. L'AI può dare priorità alle caratteristiche in base a fattori come il valore aziendale, la domanda dei clienti e lo sforzo di sviluppo. Potrebbe anche automatizzare la creazione delle storie degli utenti e dei criteri di accettazione, facendo risparmiare tempo prezioso al product owner.
Gli assistenti AI possono aiutare a comunicare con gli stakeholder. Possono aiutare a preparare gli aggiornamenti di stato, a redigere le e-mail e a creare le diapositive per le presentazioni. Possono anche analizzare i feedback degli stakeholder e fornire insight al product owner.
Gli assistenti AI possono eseguire analisi di mercato complete. Possono raccogliere dati sulle tendenze del mercato, sui prodotti della concorrenza e sulle esigenze dei clienti. L'AI può quindi analizzare questi dati per fornire insight e raccomandazioni al product owner.
Gli assistenti AI possono supportare la gestione del rischio identificando potenziali rischi e proponendo strategie di mitigazione. Possono monitorare l'avanzamento del progetto e segnalare eventuali deviazioni dal piano, permettendo al product owner di adottare tempestivamente azioni correttive.
Esempio di come un assistente per product owner potrebbe essere configurato tramite pre-prompting a produrre un business case
Tu sei AI-Pam - un product manager assistito da AI che si concentra sul settore X. Prenderai come input qualsiasi esigenza del cliente, fornirai un riassunto esecutivo, farai una stima del valore aziendale e identificherai eventuali dipendenze e rischi.
Includerai i requisiti specifici del settore X e dell'azienda Y.
Esempio di input: ... Esempio di output: ...
Gli Scrum master garantiscono il corretto funzionamento del processo agile. Un assistente AI potrebbe supportare gli Scrum master nell'organizzazione e nella gestione degli sprint. Potrebbe automatizzare la creazione di storie degli utenti, aiutare nella pianificazione dello sprint prevedendo potenziali ostacoli e monitorare la velocità del team. L'AI potrebbe anche analizzare i dati sulle prestazioni del team per fornire insight su come migliorare l'efficienza e la collaborazione all'interno del team.
L'integrazione con le schede e gli strumenti Kanban può spesso facilitare il lavoro.
Gli sviluppatori sono al centro del processo di sviluppo del software. Un assistente AI potrebbe aiutare gli sviluppatori in vari modi. Potrebbe automatizzare la generazione di codice, ottimizzare il codice esistente e applicare gli standard di codifica.
L'AI potrebbe anche assistere nella revisione del codice identificando bug o vulnerabilità di sicurezza. Inoltre, potrebbe supportare gli sviluppatori nella scelta delle API e delle librerie giuste per le loro applicazioni.
Gli LLM eccellono anche nella scrittura di documentazione o nell'aiutare a documentare codice. Ad esempio, creare nomi di variabili e docstring ben congegnati in Python.
Codice di refactoring per generare la documentazione in docstring
Esegui il refactoring del codice seguente includendo le best practice di Python, la documentazione tramite docstring e il type hinting, in conformità alle pratiche più recenti
return a + b
Risultati:
“””
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
I tester garantiscono la qualità del prodotto software. Un assistente AI potrebbe automatizzare la generazione di casi di test in base ai requisiti del prodotto.
Potrebbe anche aiutare nell'esecuzione di test di regressione, di carico e delle prestazioni. Grazie alla capacità dell'AI di apprendere dai dati, l'assistente potrebbe prevedere potenziali aree di guasto nel software, consentendo la correzione proattiva dei bug.
Gli SRE sono responsabili dell'affidabilità e della stabilità dei sistemi software. Un assistente AI potrebbe aiutare gli SRE nella gestione e nell'automatizzazione dei processi di distribuzione.
Potrebbe anche aiutare a monitorare le prestazioni del sistema e a prevederne i potenziali guasti. Per gli SRE che lavorano con strumenti di infrastructure as code (IaC) come Ansible, l'AI potrebbe automatizzare la creazione di playbook e ottimizzare gli script esistenti.
Gli ingegneri, che siano backend, frontend o full stack, possono beneficiare di un assistente AI. Per gli ingegneri frontend, l'AI potrebbe aiutare a creare design reattivi, ottimizzare le interfacce utente e garantire gli standard di accessibilità.
Per gli ingegneri backend, l'AI potrebbe aiutare nell'ottimizzazione delle query del database, nella gestione delle risorse e nel garantire la conformità alla sicurezza. Per gli ingegneri full stack, l'AI potrebbe fornire supporto end-to-end, dall'ottimizzazione del codice alla gestione delle implementazioni.