SWE-Agent Team Interview - Agents, Programming, and Benchmarks!

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** Exclusive Pinecone Partner **

Matthew Berman

SweetBench 팀(프린스턴 연구진)과의 인터뷰.

SweetBench: LLM의 코딩 능력을 테스트하는 벤치마크입니다.

SweetAgent: 실제 소프트웨어 작업을 위한 에이전트 프레임워크입니다.

프린스턴 대학교의 킬리안, 오피르, 카를로스를 소개합니다.

작업의 오픈 소스 특성, 설명의 링크.

Killian은 Cursor IDE(Claude LLM 제공)를 사용합니다.

이전에 Copilot과 함께 VS Code를 사용했습니다.

Ofir의 현재 프로그래밍은 제한적이며, 과거에는 Visual Studio와 GPT-4를 사용했습니다.

Carlos는 클라우드 컴퓨팅 인프라로 Cursor와 AWS를 사용합니다.

스위트벤치 및 스위트에이전트 개요 및 생성

SweetBench의 기원: 코드 저장소를 넘어 GitHub 인프라를 활용하기 위한 브레인스토밍.

SweetBench는 GitHub 이슈와 풀 리퀘스트를 사용하여 실제 버그를 해결하고 소프트웨어를 수정하는 LLM의 능력을 테스트합니다.

스위트벤치의 참신함: 소규모 프로그래밍 과제에 초점을 맞춘 이전 방법과 달리 실제 시나리오에서 테스트합니다.

난이도 때문에 초기에는 SweetBench에 대한 관심이 부족하고 초기 정확도가 낮았습니다.

스위트벤치 및 스위트에이전트 개발에 참여한 타임라인과 팀원.

SweetBench의 문제를 해결하기 위한 SweetAgent 개발, 초기 목표는 6%의 정확도였습니다.

13%의 정확도로 기대치를 뛰어넘는 성공, 특화된 인터페이스 디자인 및 린팅 통합 등의 핵심 요소.

다른 에이전트와의 비교 및 프로그래밍의 미래

스위트벤치와 스위트에이전트에 대한 간단한 설명입니다.

Devon(비공개 소스) 및 기타 AI 지원 프로그래밍 접근 방식과의 비교.

AI 지원 프로그래밍에 대한 다양한 접근 방식: 기본 코드 제안과 완전 자율적 작업 완료.

예측: 단기적으로는 코드 기여자의 폭발적인 증가, 장기적으로는 AI의 발전으로 인한 프로그래머의 잠재적 수요 감소가 예상됩니다.

Carlos의 관점: 단기적으로는 AI 도구로 인한 접근성 향상, 장기적으로는 AI 기반 자동화 및 인간 QA로의 전환.

Killian의 관점: 단기적으로는 숙련된 개발자의 생산성 향상, 장기적으로는 코드가 기초적인 수준을 유지하면서도 더 높은 수준의 사양을 갖출 수 있는 잠재력.

Ofir의 관점: 단기적으로는 프로그래머의 지속적인 필요성, 장기적으로는 프로그래머가 아닌 사람들도 자연어 상호작용을 통해 소프트웨어를 만들 수 있는 잠재력 및 효율성 증대.

AI의 개입으로 인한 코딩 언어의 잠재적 변화에 대한 논의.

언어 모델의 효율성을 높이기 위해 정적으로 입력된 언어로 전환할 가능성이 있습니다.

언어 모델 성능과 언어 인기도 간의 상관 관계.

언어 모델에 맞게 조정된 사람이 읽을 수 없는 프로그래밍 언어의 가능성.

킬리언의 관점: 더 많은 보증을 제공하는 언어로의 전환 가능성, 기능을 구현하기보다는 지정하는 쪽으로 패러다임이 바뀔 수도 있습니다.

Ofir의 관점: 학습 데이터와 컴퓨팅 성능의 중요성, 새로운 언어와 기존 언어 사이의 가교 역할을 하는 번역의 잠재력.

스위트에이전트 및 스위트벤치의 미래

사용 편의성과 확장성이 개선된 SweetAgent 1.0 릴리스가 곧 출시될 예정입니다.

SweetBench 멀티모달 릴리스: 시각적 구성 요소가 포함된 과제를 포함하도록 확장되었습니다.

SweetAgent 리팩터링: 안정성, 병렬화 및 사용 편의성 개선, 원격 실행을 위한 sRex 도입.

클라우드 기반 API로 상담원 평가가 쉬워지고 평가 시간이 단축됩니다.

무료 평가판으로 제공되는 SweetBench 멀티모달 챌린지(초기).

SWE-Agent Team Interview - Agents, Programming, and Benchmarks!

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