El lanzamiento de KIRO, un entorno de desarrollo ofrecido por Amazon Net Companies Inc., proporciona una nueva ruta para que los ingenieros de software program conviertan las concepts en código listo para la producción, que más allá de la “codificación de vibos” y en un modelo basado en especificaciones.
Randall Hunt de Caylent habló con Thecube sobre el entorno de desarrollo durante el evento AI Cloud Leaders.
La combinación de Kiro de “codificación de especificaciones” con agentes de IA integrados está diseñada para permitir a los desarrolladores centrarse más de cerca en el diseño de sistemas. Esto le dará a Kiro una ventaja sobre otros entornos de desarrollo integrados, según Randall Hunt (En la foto), Director de Tecnología de Caylent Inc., un socio principal de AWS que ayuda a las organizaciones a construir, escalar y optimizar las soluciones en la nube a través de una entrevista ágil y una experiencia profunda en la nube.
“Una de las cosas que lo distingue de otros ides como cursor o windsurf para codeium … es un modelo de desarrollo basado en especificaciones”, dijo Hunt. “El modo basado en especificaciones pasa por un conjunto de requisitos, recopilación de requisitos, los edita, usted hace clic en ellos, luego entra en el diseño. Algo que he estado diciendo en los últimos días es que las personas que tendrán éxito en el mundo de LLM son las que tienen agencia. Y creo que Kiro es el agente de las personas con agencia”.
Hunt habló con el thecube John Furrier al THECUBE + NYSE WIRED: Semana de medios de Líderes AI + Cloud Evento, durante una transmisión exclusiva en Thecube, el estudio de transmisión en vivo de Siliconangle Media. Discutieron las tendencias en evolución en la implementación de IA, incluidos agentes, modelos y evaluación sistemática.
Los agentes apoyan el entorno de desarrollo
La integración de Kiro con los agentes de IA para realizar tareas de codificación impulsadas por especificaciones destaca el creciente papel del software program autónomo en la empresa. Kiro proporciona una función de chat de agente para codificar tareas dentro de un archivo y los agentes pueden conectarse a herramientas externas de código abierto.
Según Hunt, la necesidad de supervisión humana periódica, aunque los agentes pueden operar ahora durante períodos más largos, según Hunt.
“En este momento, los mejores modelos de frontera cada 10 minutos requieren intervención humana”, dijo Hunt. “Pero esa frontera de 10 minutos sigue empujando. La cantidad de tiempo que un agente puede ejecutar de forma autónoma sigue siendo cada vez más grande. Por lo tanto, probablemente estemos a menos de un año de un agente que puede ejecutar de forma autónoma sola sin error durante 24 horas”.
La introducción de un nuevo entorno de desarrollo basado en IA por AWS también subraya la mayor dependencia de múltiples modelos para realizar tareas empresariales. Un informe ha encontrado un crecimiento del 3,000% en la IA empresarial y el uso de aprendizaje automático, y el abrazo de Face Hub ahora alberga 1.7 millones de modelos de IA en su repositorio.
“Veo a las empresas apostando por un modelo, y creo que es un enfoque tan horrible. Creo que necesitas construir una plataforma”, dijo Hunt. “Los modelos se mueven muy rápido. Una familia modelo podría desarrollar capacidades que le permitan inmediatamente diferenciarse de sus competidores. Es mejor construir una plataforma que pueda aprovechar constantemente y constantemente el estado de la técnica”.
Las empresas también están descubriendo que el uso de IA requiere un proceso que pueda evaluar sistemáticamente el rendimiento de los grandes modelos de idiomas y sus aplicaciones. Hunt citó un proyecto reciente con un cliente que quería construir una búsqueda semántica de video a partir de millones de horas de metraje donde Evals se convirtió en un elemento clave.
“Alimentamos esto a los modelos de Amazon Nova y pudimos procesar estos petabytes de datos de imágenes utilizando Bedrock Batch”, explicó Hunt. “Su conjunto de evaluación se convierte en todo tipo de video diferente. Cuando enriquecimos ese aviso y usamos nuestro set Eval para medir realmente cuán precisa fue la descripción y la comprensión del video, obtuvimos muchos, mejores resultados. Es realmente como un sistema de implementación continua de integración continua para LLM”.
Aquí está la entrevista en video completa, parte de la cobertura de Siliconangle y Thecube de THECUBE + NYSE WIRED: Semana de medios de Líderes AI + Cloud evento:
https://www.youtube.com/watch?v=lmmyqdechjc
Foto: Siliconangle
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