GitHub は最近、開発者を「支援」するために設計された AI 搭載ツールである Copilot Workspace を発表しました。ただし、これは業界に衝撃を与えた最初の AI コーディング ツールではありません。今年初め、Cognition Labs は急速に人気を博した Devin を発表しました。
GitHub Nextの責任者であるジョナサン・カーター氏は、両者の主な違いについて次のように説明している。「私たちはGitHub Copilot Workplaceを『AIエンジニア』とは見ていません。開発者の生産性と幸福度を高めるためのAIアシスタントと見ています。」
Copilot Workspace と Devin はどちらも開発者を支援することを目的としていますが、アプローチと機能は異なります。また、開発者ツールを構築するこの分野は、多額の投資を行う新しい企業が参入するにつれて、競争が激化しています。最近、開発者のストレスを軽減することを目的とした、優れた才能を持つ別の企業である Augment AI が登場しました。
Augment には今のところ製品はありませんが、Devin と GitHub Copilot Workspace の顕著な違いは、Devin の方がエージェントとして機能している点です。Carter 氏は、「Devin には、エラーを自己修復しようとするビルド/テスト/実行エージェントが含まれています」と説明し、「GitHub は、Copilot Workspace テクニカル プレビューで同様の機能を含めるのではなく、『コア ユーザー エクスペリエンスの最適化』に重点を置くことにしました」と述べました。
GitHub Copilot Workspace には、Devin や他の AI コーディング アシスタントとは一線を画すいくつかの利点があります。
Copilot Workspace をテストしたソフトウェア エンジニアの Dan Shipper 氏は、「Copilot Workspace は、問題、プル リクエスト、コード レビューなどの GitHub 機能とシームレスに統合され、コラボレーションが容易になります」と述べています。
この緊密な統合により、開発者はより効果的に共同作業を行い、ワークフローを合理化して、最終的に生産性を向上させることができます。
Copilot Workspace のもう 1 つの利点は、モバイル互換性です。Shipper 氏は、「開発者はモバイル デバイスで Copilot Workspace を使用できるため、柔軟性が向上し、外出先でも共同作業を行うことができます」と指摘しています。
この機能は、迅速なコードレビューや問題のトリアージに特に役立ち、開発者が主要なワークステーションから離れているときでも効率的に作業できるようになります。
Copilot Workspace は、適応学習機能でも際立っています。開発者がツールを操作すると、ツールはコードベースから学習し、時間の経過とともにコーディング スタイルに適応します。Shipper 氏は、「これにより、時間の経過とともにより正確で関連性の高い提案がもたらされます」と述べています。
この適応型学習機能により、ツールはコード提案を継続的に改善し、開発者にとってますます価値のある資産になります。
一方、AI エンジニアの Devin は、複雑な開発タスクに自主的に取り組むことができる、より自律的な存在です。Devin の「エラーを自己修復する」能力は、AI アシスタントと比較して、より高いレベルの自律性と意思決定能力を示唆しています。
ただし、これらのツールの実際のパフォーマンスは、必ずしも宣伝されている機能と一致するとは限りません。早期アクセスを得た開発者の Santiago L. Valdarrama による Devin のビデオレビューでは、さまざまなプロジェクトでこのツールをテストした結果はまちまちでした。Devin は、三目並べゲームやデジタル分類アプリケーションの構築など、いくつかのタスクを正常に完了しましたが、月面着陸船のシミュレーションなど、より複雑なプロジェクトでは苦戦しました。
Valdarrama 氏は、Devin 氏が過剰または無関係なコードを頻繁に生成し、手動による介入とクリーンアップが必要になることに気付きました。また、Devin 氏の複雑な要件を理解して実装する能力には限界があり、最適ではない、または誤ったソリューションにつながることが多いことにも気付きました。
Devin は世界初の AI ソフトウェア エンジニアであるという大胆な主張で大きな話題を呼びましたが、現時点では Copilot Workspace の方がより洗練された開発者中心のツールのようです。Carter 氏が指摘するように、「近い将来に VS Code 拡張機能を必ず検討するつもりです。」
Devin のような AI エージェントは、推論と計画の能力において進歩を続けています。Devin の現在のパフォーマンスは印象的ではないかもしれませんが、タスクを正確に完了できるのは 14% 程度に過ぎず、ここに至った AI 開発の急速なペースを考慮することが重要です。GPT が最初に導入されたとき、GPT は戦略的に推論できませんでした。
AI モデルは大きく進歩しており、この傾向が続けば、自律エージェントが複雑な問題を効果的に処理し、長期計画を立てられる世界がすぐに到来するかもしれません。
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元記事: https://analyticsindiamag.com/github-copilot-workspace-makes-devin-sweat/