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AI编码助手通过查询过往结果,防止代价高昂的重复决策
一款新推出的AI编码助手Contextual Commits旨在通过确保AI代理不会重新实现开发团队已做出的决策,来防止代价高昂的失败。该系统以只追加(append-only)格式存储过去的决策及其原因,允许未来的AI代理在进行更改前查询此历史记录。这种方法与其他通常未被使用的内存工具不同,它确保AI代理能够访问并从过去的成果中学习,从而避免重复劳动和代价高昂的错误。
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AI代理需要护栏:结构化输出和持久化内存解决LLM不可靠问题
两位开发者描述了两种不同的方法来缓解AI代理中大型语言模型(LLM)的不可靠性。一位开发者实现了一个管道,强制LLM输出结构化数据,根据错误成本使用分级模型,并在最终确定任何输出之前包含一个起草和代码检查阶段。另一位开发者创建了一个名为Selvedge的工具,它充当AI代理的本地内存,存储决策背后的推理,以防止代理重复过去的错误或引入已撤销的更改,从而保留会话结束后会丢失的关键上下文。
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Selvedge AI编码助手从过往更改中学习
Selvedge,一款AI编码助手工具,已发布0.3.7版本,引入了一个名为`prior_attempts`的新功能。此更新允许AI助手在进行代码更改之前查询其过往操作和推理,从而闭合其开发流程的循环。此前,该助手的日志是只写模式,但`prior_attempts`使AI能够从先前的修改及其结果中学习,防止已修复的错误被重新引入。