लीनियर सीईओ: एआई कोड एजेंट्स बैंडविड्थ बढ़ाते हैं, इंजीनियर्स को नहीं बदलते

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लीनियर के सीईओ कर्री सारिनेन ने कहा कि एआई कोड एजेंट डेवलपर्स को बदलने के बजाय इंजीनियरिंग बैंडविड्थ बढ़ा रहे हैं। डेटा दर्शाता है कि भुगतान किए गए वर्कस्पेस एजेंटिक कोडिंग का व्यापक रूप से उपयोग करते हैं, जिसमें महीनों में गतिविधि पांच गुना से अधिक बढ़ गई है। उन्होंने नोट किया कि एआई छोटी समस्याओं को तेजी से हल करने में मदद करता है, लेकिन जटिल कार्यों के लिए अभी भी मानवीय प्रवेश की आवश्यकता होती है। सीईओ ने यह भी उल्लेख किया कि एआई निर्माण लागत को कम करता है, लेकिन टीमों को MiCA और CFT पालन के तहत योजना बनाने में समायोजन करना होगा।

AIMPACT संदेश, 27 अप्रैल (UTC+8), Beating द्वारा मॉनिटर किए जाने पर, Linear के CEO कर्री सारिनेन ने AI टूल्स की वास्तविक प्रगति पर एक लंबा लेख लिखा, जिसमें उन्होंने कहा कि agentic coding (AI एजेंट द्वारा योजना बनाने, कोड में बदलाव करने, डीबग करने और सबमिट करने की प्रक्रिया) अब काफी सामान्य हो चुकी है। Linear के अपने डेटा में भी इस परिवर्तन को देखा जा सकता है: अधिकांश भुगतान किए गए वर्कस्पेस में कोड एजेंट स्थापित हैं, और संबंधित उपयोग की गतिविधियाँ कुछ महीनों में 5 गुना से अधिक बढ़ गई हैं; केवल Linear के अपने क्लाउड-आधारित कोड एजेंट अब प्रति महीने 1000 से अधिक issue ठीक कर चुके हैं, और यह संख्या तेजी से बढ़ रही है। सारिनेन इस परिवर्तन के बारे में सावधानी से बयान देते हैं। उन्होंने कहा कि निजी रूप से लगभग कोई भी ऐसा नहीं कहता कि agent 100% कोड लिख सकता है, और कम से कम कोई भी सच्ची कंपनी पूरी तरह से स्वतंत्र agent क्लस्टर को स्केल पर चला रही है। इंजीनियरों को अभी भी दिशा, सीमाएँ और निर्णय देने की आवश्यकता है; सामान्यतः, वे केवल कुछ ही स्थानीय agent प्रबंधित कर सकते हैं, और कुछ ही क्लाउड-आधारित agent को पृष्ठभूमि में सामान्य सुधारों के लिए स्थापित करते हैं। उन्होंने AI के प्रोग्रामिंग पर प्रभाव को “बैंडविड्थ में वृद्धि” के रूप में सारांशित किया: पुराने समय में, छोटे, बेहद परेशानकर और समय-लेने वाले मुद्दे, अब आसानी से हल होने लगे हैं; हालाँकि, सच्चे मुश्किल मुद्दों में समान मात्रा में तेजी नहीं आई है, और प्रणाली को समझना, समझौते करना, और क्या मौजूद होना चाहिए, इसका निर्णय लेना हमेशा की तरह ही महत्वपूर्ण है। सारिनेन का मानना है कि AI प्लानिंग को मूल्यहीन नहीं करेगा। प्रयासों की लागत कम होने के साथ,गलत चीज़ें बनाना भी आसान हो गया है, परंतु टीमों को हमेशा सुनिश्चित करना होगा कि क्या सबसे महत्वपूर्ण है; केवल प्लानिंग साइकल को संक्षिप्त करना होगा, और प्रयोगों के लिएअधिक स्थान प्रदान करना होगा। (स्रोत: BlockBeats)

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