1. 大模型重塑軟件開發：從Copilot到Auto Pilot（揭光發）.pdf

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1、大模型重塑軟件開發：從Copilot到Auto Pilot揭光發（Jeff）對齊AIGC端到端內容生成（經典AIG Content）AI生成最終產品，它們可以直接被最終消費者使用。例如文本、圖片、音頻和視頻，它們都是可以直接供給最終用戶的。中間產物生成（AIG Code）AI生成的中間產品，它們往往需要進一步的加工和使用。例如生成的代碼片段和完整的復雜代碼，它們通常被用作開發更復雜系統或應用的基礎。任務與動作生成（AIG aCtion）AI生成的具體動作或任務，它們常常作為粘合層，連接不同系統和應用，以完成更復雜的任務。例如自然語言交互，復雜任務執行等。AIGX-Content.ImageAI

2、GX-Content.TextAIGX-Content.Audio-MusicAIGX-Content.video大模型AIGC與軟件開發現狀AIGC的三種形態，從用途的角度區分端到端內容生成（經典AIG Content）AI生成最終產品，它們可以直接被最終消費者使用。例如文本、圖片、音頻和視頻，它們都是可以直接供給最終用戶的。中間產物生成（AIG Code）AI生成的中間產品，它們往往需要進一步的加工和使用。例如生成的代碼片段和完整的復雜代碼，它們通常被用作開發更復雜系統或應用的基礎。任務與動作生成（AIG aCtion）AI生成的具體動作或任務，它們常常作為粘合層，連接不同系統和應用，以完

3、成更復雜的任務。例如自然語言交互，復雜任務執行等。AIG Code 開啟十倍程序員的時代AIG Code 小調研：你用AI寫代碼了嗎0.還沒有，只是有了解，沒真正實踐 1.在AI的邊緣試探，AI編寫的代碼占日常產出10%2.漸入佳境，AI編寫的代碼占日常產出50%3.人-AI合一，AI編寫的代碼占日常產出90+%4.其他3天，產出4000+Go行可運行的代碼AIG Code Copilot與Chat的應用場景頭腦風暴，共同設計根據需求生成代碼生成單元測試代碼語言互譯生成注釋、文檔AIG Code 自動化，Mini版Auto PilotNext:Agent反向提問，獲得更多信息輔助編碼基于原有代

4、碼，關聯上下文代碼生成補丁與單測AIG Code 你為什么不用？可用性：生成代碼準確率低？限制：公司政策，安全原因？抵觸：堅守古法編程，抵制AI編程？優化你的Prompt，說人話，清晰描述需求，并指導它思考：CoT，CoT-SC，深呼吸用魔法打敗魔法：用點工程手段，生成代碼 vs 生成單測，自動化收斂部署開源本地大模型增量式代碼生成不喜歡跟人打交道AIG-Action：通往第三個拐點（行動無處不在）的道路陸奇AIGX-Action：AI充當自然語言與既有系統的粘合層、Agent的基石AIGAction的本質是在AI生成的文本中嵌入特定格式的代碼或配置數據。這些代碼或數據可以被解析并用來指導特定

5、的程序執行相應的任務。AIGX-Action：驅動軟硬件-具身智能體-改變物理世界AIGX-Action:低代碼+AI率先起飛PromptAIGX-Action:當下大模型應用開發的主流形態ChatGPT Plugin，插件提供具體的擴展能力，ChatGPT識別用戶意圖并調用插件執行復雜任務。AIGX-Action:當下大模型應用開發的主流形態ReActAIGX-Action:ChatGPT最新模型支持Function Calling與邏輯編排的結合 支持CURD以外的個性化邏輯開發未來軟件開發的新局面1.全新的軟件交互體驗2.Chat app開發生態爆發全新UX Chat every whe

6、re,Copilot for Every thing全新UX Chat every where,Copilot for Every thing全新UX Chat every where,Copilot for Every thing全新UX Chat every where,Copilot for Every thing全新UX 消失的軟件？全新UX 消失的軟件 之 0分鐘搞定Chat-PDF全新UX 趨勢小結軟件回歸解決需求本身，而非交互界面復雜的交互界面更小眾，ChatUI成主流預先設計的、結構化、固化的軟件功能會減少大量個性化的需求可快速得到滿足，傳統軟件開發模式難以照顧到軟件開發的Au

7、to Pilot軟件開發從Copilot 到 Auto Pilot端到端內容生成（經典AIG Content）AI生成最終產品，它們可以直接被最終消費者使用。例如文本、圖片、音頻和視頻，它們都是可以直接供給最終用戶的。中間產物生成（AIG Code）AI生成的中間產品，它們往往需要進一步的加工和使用。例如生成的代碼片段和完整的復雜代碼，它們通常被用作開發更復雜系統或應用的基礎。任務與動作生成（AIG aCtion）AI生成的具體動作或任務，它們常常作為粘合層，連接不同系統和應用，以完成更復雜的任務。例如自然語言交互，復雜任務執行等。軟件開發的Auto Pilot 終局？端到端內容生成（經典AI

8、G Content）AI生成最終產品，它們可以直接被最終消費者使用。例如文本、圖片、音頻、視頻、代碼、軟件、服務，它們都是可以直接供給最終用戶的。軟件開發的Auto Pilot（1）self refine agentBaby AGIPlan and Execute軟件開發的Auto Pilot（2）self refine+人類反饋=GPT Engineer 軟件開發的Auto Pilot 我們是怎樣開發軟件的？換個角度，如何軟件開發的Auto Pilot是個管理問題呢？頂級LLM(gpt-4)的單兵能力已經超過大多數行業的大多數人LLM+工具可完成單一功能代碼編寫、修復、功能驗證，最大化減小幻

9、覺記憶不再是問題，大容量Token、摘要、Embedding多手段解決引入結構化項目管理多職業Agent：項目經理、需求分析師、架構師、程序員、測試，針對職業深度訂制Prompt和工具項目研發管理流程工具化：人與Agent、Agent與Agent關于項目、需求、代碼、任務協同工具如給AI程序員提供工具：-本地代碼文件讀寫能力-代碼執行的驗證的環境-命令行工具軟件開發的Auto Pilot（3）結構化協同的多AI Agent團隊職業Agent們圍繞任務進行協同，可隨時停止和斷點續寫大項目拆解成需求，需求拆解成任務人類作為copilot參與需求確認、方案評審等軟件開發的Auto Pilot 結構化

10、協同的AI Agent團隊Project DB軟件開發的Auto Pilot（3）結構化協同的多AI Agent團隊Meta GPTAuto GenGPT Pilot軟件開發的Auto Pilot MetaGPT，職業Agent的范例AI can write most of the code for an app(maybe 95%),but for the rest,5%,a developer is and will be needed until we get full AGI.我們在AGI前夜-GPT Pilot但，這是真的Auto Pilot嗎VS其他廠牌但，這是真的Auto Pilot嗎城市道路高精度地圖雷達攝像頭多Agent攝像頭Prompt范式Agent協同SOP項目管理工具Agent工具集.VS.其他廠牌哈？開發還存在嗎，我們如何自處開放思維，接受事實、拋棄成見全面擁抱AI，用AI武裝自己持續快速學習，增強自己的泛化能力大模型不再是人工智障淘汰你的不是AI，而是會用AI的人沒有基礎的認知，大模型對你的幫助有限利用大模型快速的拓展自己的認知邊界拋棄抵觸心理，和AI和解，化敵為友深刻理解這波AI的能力，最大化利用AI賦予你的能力當AGI降臨？Dont worryTHANKS