今年上半年 AI 领域最大的热点，除了 OpenAI 的 Sora 之外，当然就是 ——AI 程序员！与 Github Copilot 的代码补全不同，AI Agent 公司 Cognition Labs 和其产品 Devin，宣称世界上第一位 “AI 软件工程师”，拥有全栈技能，通过一个指令就能完成整个开发过程。可以端到端构建和部署程序。成立不到半年，估值就高达 20 亿美金！相应的，从 Princeton SWE-agent, 到开源项目 OpenDevin 这些直接竞争者，到 Replit, Augment 等独角兽玩家，都纷纷进入这个领域。这是新的泡沫，还是不远的未来？

这一期我们邀请的三位来自硅谷的嘉宾，在这个领域都太有发言权了！有著名的软件开发云平台独角兽 Replit 的 AI 产品核心成员，有 Agent 领域数个奠基之作的顶尖研究员，还有 ex-Google Deepmind, 现任明星 AI 编程辅助独角兽公司 Augment 的早期核心研究员。

借着小酒，我们长达两个多小时的对话，畅聊了你最关心的话题：

AI 会取代工程师吗？

AI 取代了一部分软件开发需求之后，会如何重塑软件开发？

Devin 是否能代表 AI Agent 应用开发的方向？

Agent 产品未来还会迎来怎样的提升？基础大模型的边界在哪里？

最后，生成式 AI 对个人职业和社会会产生怎样的深远影响？

这或许是市面上你能听到的对于这个话题最深入的讨论（之一？！）—— 还有，结尾有来自 Princeton 高材生的彩蛋！

Enjoy！

03:30 三位嘉宾背景、如何进入 AI 领域以及最近常用的 AI 产品。

20:26 Replit 是如何设计 AI 产品的，背后逻辑是什么？

28:58 Replit 需要训练 Coding 专属模型的原因是什么？

34:04 训练代码或数学等专属模型的目的是什么？

37:50 现在 Coding 模型跟基础大模型的能力相比有什么差异？

40:51 Coding 模型的训练方法对基础大模型的训练还有什么启发？

45:26 为什么 Replit 当初选择构建自己的 IDE，以及对后来 AI 功能设计的影响在哪里？

51:01 为什么 Augment 选择以插件的形态服务专业程序员，以及难点在哪里？

55:27 为什么 RAG 能更好理解企业级 Codebase 的需求？

58:13 使用 RAG 的过程中最有挑战的地方在哪里，以及如何保证准确率？

63:38 Augment 如何将服务企业的产品标准化？

67:04 为什么短时间内具有更长 Context 的大模型仍无法替代 RAG？

69:57 为什么没有针对 Coding 能力好的 Benchmark，以及 SWE-Bench 诞生的背景？

73:48 什么是 SWE-Agent，以及 Agent 解决了什么问题？

78:50 为什么 SWE-Agent 或 Devin 相比 RAG 的准确率有很大提升？

81:33 SWE-Agent 跟 Devin 的差异在哪里？

83:12 往后这类 Coding agent 的准确率提升会在哪里？

86:50 回顾 Agent 领域的发展，其中有哪些重要里程碑？

93:01 是否有必要训练针对 Agent 的大模型？

98:37 Replit 是如何探索 Coding agent 的？

102:03 对 Devin 印象最深刻的是什么，还有什么是不知道的？

105:43 Devin 现在的用户画像可能是谁？

109:45 为什么 Coding agent 能力提升不仅在大模型上，还需在产品化上？

116:46 顺雨最新一篇解决奥数问题的研究对 Coding 模型有什么启发？

120:31 现在基础大模型的能力提升还在哪里，还有哪些是我们不知道的？

122:15 大模型是否具备 System 2 的慢思考能力，以及我们如何实现？

127:13 关于 Multi-agent，Replit 在做怎样的探索？

131:13 如何定义 Multi-agent 系统，什么情况下需要？

135:08 要实现 Multi-agent 环境，具体会面临什么挑战？

137:31 展望未来，AI 编程究竟会如何重塑软件开发流程？

145:45 基于语言模型的 Agent 带来的社会影响有哪些，人类真的会被替代吗？

158:56 最后，快问快答：今年研究的小目标、业余爱好和短期内 AI 最期待的事件？

165:14 彩蛋！来自顺雨的一段 RAP，欢迎来到 “宇宙中心”！

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