Jay Hack, ein KI-Forscher mit einem Hintergrund in der Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision, kam vor einigen Jahren zu der Erkenntnis, dass große Sprachmodelle (LLMs) – man denke an GPT-4 oder ChatGPT von OpenAI – das Potenzial haben, Entwickler durch Übersetzungen produktiver zu machen Anfragen in natürlicher Sprache in Code umwandeln.
Nachdem Hack bei Palantir als Ingenieur für maschinelles Lernen gearbeitet und Mira, ein KI-gestütztes Shopping-Startup für Kosmetika, aufgebaut und verkauft hatte, begann er mit LLMs zu experimentieren, um Pull-Requests auszuführen – den Prozess der Zusammenführung neuer Codeänderungen mit Hauptprojekt-Repositories. Mit Hilfe eines kleinen Teams baute Hack diese Experimente langsam zu einer Plattform aus, Codegendas versucht, mithilfe von LLMs so viele alltägliche, sich wiederholende Softwareentwicklungsaufgaben wie möglich zu automatisieren.
„Codegen automatisiert die untergeordnete Arbeit der Softwareentwicklung, indem es KI-Agenten in die Lage versetzt, Code zu versenden“, sagte Hack gegenüber TechCrunch in einem E-Mail-Interview. „Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, deutlich schneller voranzukommen, und eliminiert Kosten für technische Schulden und Wartung, sodass sich Unternehmen auf Produktinnovationen konzentrieren können.“
Man könnte sich also fragen, was Codegen von codegenerierender KI wie GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer und Salesforce unterscheidet Modell Mit welchem Codegen teilt sich der Name? Zum einen die Herausforderungen, denen sich Codegen stellt, sagt Hack. Während sich Copilot, CodeWhisperer und andere auf die automatische Vervollständigung von Code konzentrieren, kümmert sich Codegen um „codebasisweite“ Probleme wie große Migrationen und Refactoring (dh Umstrukturierung des Codes einer App, ohne ihre Funktionalität zu ändern).
„Codegen nutzt ein Multi-Agenten-System für die komplexe Codegenerierung“, erklärte Hack. „Dazu gehört die Orchestrierung eines Schwarms von Agenten, die gemeinsam große Aufgaben zerlegen und lösen. Viele LLMs beraten effektiv und bauen auf der Arbeit des anderen auf. [which] liefert deutlich bessere Ergebnisse.“
Bildnachweis: Codegen
Das Kernprodukt von Codegen ist ein Cloud- und lokales Tool, das eine Verbindung zu Codebasen und Projektmanagement-Boards wie Jira und Linear herstellt generiert automatisch Pull-Requests zur Bearbeitung von Support-Tickets. Die Plattform könne sogar einen Teil der notwendigen Code-Infrastruktur und Protokollierung einrichten, sagt Hack – obwohl diesem Reporter nicht klar war, was Hack mit „Infrastruktur“ meinte.
„Im Gegensatz zu anderen Lösungen bietet Codegen einen höheren Automatisierungsgrad bei der Ausführung ganzer Aufgaben im Auftrag von Entwicklern“, sagte Hack. „Wir durchsuchen den Rückstand eines Unternehmens, finden die lösbaren Tickets und stellen dann eine Armee von Agenten zusammen, um den relevanten Code zu finden und eine Pull-Anfrage zu erstellen.“
Nun verspricht Codegen viel, wenn man bedenkt, dass selbst die besten KI-Modelle heute große Fehler machen. Es ist beispielsweise allgemein bekannt, dass generative Codierungstools unsicheren Code einführen können. Eine Stanford-Studie legt nahe, dass Softwareentwickler, die codegenerierende KI verwenden, mit größerer Wahrscheinlichkeit Sicherheitslücken in den von ihnen entwickelten Apps verursachen.
Hack sagt, dass Codegen seinerseits versucht, „das richtige Gleichgewicht“ zwischen menschlicher Aufsicht und Best Practices rund um die Überwachung von LLM-generiertem Code zu finden.
„„Das ist eine wichtige Arbeit, und das gesamte Entwicklungsökosystem würde von einem besseren Verständnis für die Bewertung und Verifizierung von LLM-Ergebnissen profitieren“, sagte Hack. „Damit das Vertrauen der Entwickler in verallgemeinerte, automatisierte Codegenerierungssysteme weit verbreitet ist, müssen erhebliche Fortschritte erzielt werden.“
Investoren scheinen der Meinung zu sein, dass Codegen auf dem Vormarsch ist, was es wert ist.
Das Unternehmen gab diese Woche bekannt, dass es eine 16-Millionen-Dollar-Seed-Runde unter der Leitung von Thrive Capital unter Beteiligung von Angel-Investoren abgeschlossen hat, darunter Quora-CEO Adam D’Angelo und Instagram-Mitbegründer Mike Krieger. Durch die Tranche beläuft sich die Gesamteinnahme von Codegen auf 16,2 Millionen US-Dollar und der Wert des Startups beträgt nach der Finanzierung 60 Millionen US-Dollar, behauptet Hack.
Philip Clark von Thrive sagte per E-Mail: „Im Jahr 2023 verbringen die meisten Entwickler immer noch einen unangemessenen Teil ihrer Zeit damit, Code zu schreiben, um untergeordnete Aufgaben wie Migrationen, Refaktorierungen, Integrationen und Fehlerbehebungen zu erledigen. Unternehmen wie Codegen nutzen LLMs, um KI-Agenten zu entwickeln, die Ingenieure von dieser Plackerei befreien. Entwickler werden bald in der Lage sein, Jobs an Agenten zu übergeben, damit sie sich keine Sorgen mehr über Software-Mühsal machen müssen und sich stattdessen auf die Entwicklung neuer Produkte konzentrieren können.“
Das in San Francisco ansässige Unternehmen Codegen hat noch keine zahlenden Kunden – es baut die Plattform derzeit mit zwei „großen“ Unternehmenspartnern auf. Aber Hack rechnet mit einem Wachstum im nächsten Jahr.
„Wir beschaffen erhebliches Kapital, da sich die Möglichkeit, ein derart umfangreiches und ehrgeiziges Produkt herzustellen, erst vor kurzem ergeben hat, und wir wollen mit voller Kraft auf den Markt zusteuern“, sagte er und fügte hinzu, dass Codegen plant, seine Belegschaft von sechs Mitarbeitern auf zu vergrößern 10 bis Ende des Jahres. „Die Mittel werden verwendet, um unsere Belegschaft zu vergrößern und unsere Infrastruktur zu unterstützen.“