Promptgesteuerte, proprietäre KI-Agenten erstellen
Der revolutionäre Durchbruch von Potpie AI besteht darin, dass es Entwicklern ermöglicht, funktional explizite KI-Assistenten in Alltagssprache zu erstellen. Benutzer geben einfach einen Befehl wie "Erstelle einen Agenten, der Python-Typ-Hinweise analysiert und Stilrichtlinien durchsetzt" in das VS-Code-Plugin ein, und das System konfiguriert automatisch einen Agenten mit speziellen Fähigkeiten.
Das Implementierungsprinzip dieser Funktion besteht aus drei Schichten: 1) die zugrundeliegende LLM analysiert die Intention des Benutzers und ordnet sie funktionalen Modulen zu; 2) die mittlere Schicht extrahiert den relevanten Kontext aus dem Code-Wissensgraphen; und 3) die Ausführungsschicht generiert umsetzbare Ergebnisse in Kombination mit spezifischen Entwicklungsumgebungen (z. B. dem pytest-Framework). Die Plattform unterstützt die gleichzeitige Ausführung mehrerer proprietärer Agenten, z. B. können Agenten zur Codeüberprüfung, Agenten zur Testerzeugung und Agenten zur Dokumentation zusammenarbeiten.
Typische Workflow-Demo: Wenn ein Entwickler "CI/CD-Pipeline für Kubernetes-Bereitstellung generieren" eingibt, analysiert der Agent zunächst die Docker-Datei und die Cloud-Service-Konfiguration im Projekt, generiert dann eine Best-Practice-konforme GitLab CI-Konfiguration in Übereinstimmung mit den Best Practices und vermerkt schließlich Sicherheitselemente, die manuell überprüft werden müssen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPotpie AI: ein KI-Ingenieurassistent für die schnelle Erstellung eigener Code-BasenDie
