让 Coding Agent 开始「记住过去」:MemoraX Code 的长期记忆系统
让 Coding Agent 开始「记住过去」:MemoraX Code 的长期记忆系统过去一年,Coding Agent 正在迅速改变开发者写代码的方式。
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过去一年,Coding Agent 正在迅速改变开发者写代码的方式。
一场开发者封号风波,最后演变成了 OpenAI 和 Anthropic 两位 Coding Agent 负责人之间的一场大型公开“互怼”。
终于,Meta 下场做 Coding Agent 了。
9次被YC拒绝,最后却做出了一个年化收入近6000万美元、日处理7万亿Token的爆款AI工具——开源 AI 编程代理(Coding Agent)Open Code。
过去一年,AI 行业最确定的故事属于 Coding。
为了解决这一问题,来自 University of Arizona、Zoom 与 Stony Brook University 的研究团队推出了 VISTA(VIsual Spec-To-App Benchmark), 首个面向 Visual Spec-to-Web-App Coding Agents 的端到端 Benchmark。
和 Codex、Claude Code 等 Coding Agent 沟通,很多时候就像站在许愿池边,对着池子里的王八扔硬币,嘴里念念有词,关键它还真给你兑现愿望。
OpenAI 的 tevfik 写了篇关于 loop engineering 的文章,开头那句我读完顿了一下。他说,他和 coding agent 协作,到现在大多还是同一个流程:我解释一个任务,等结果,审一遍,再发下一条指令。代码是 agent 写的,但我在后台还干着另一份活——我记着发生了什么、决定下一步做什么、判断这事到底完成没。
过去两年,大模型写代码已经不再新鲜。从代码补全到 GitHub issue 修复,从竞赛编程到仓库级软件工程,人们习惯用一个简单标准评估 coding agent:代码能不能写对?测试能不能通过?
当前,Coding Agents 在软件工程领域一路高歌猛进,科学家们看到此场景,也不禁寄予厚望:AI 智能体何时能以同样的速度,帮人类攻克药物设计、病毒监控与生物学建模的重重难关?