Jak sztuczna inteligencja może wykosić programistów odbierając im pracę albo przynajmniej w znaczący sposób zmniejszyć ich zarobki? Uproszczony scenariusz który dotyczy tylko pewnej części rynku, bo wiem że nie wszędzie AI będzie zagrożeniem, więc nawet mi tu nie wyjeżdżajcie z jakimiś zaawansowanymi zamkniętymi rozwiązaniami korporacyjnymi. To co należałoby przeanalizować to open source i najpopularniejsze frameworki i CMS używane do tworzenia stron www, sklepów i wreszcie portali www a także aplikacje na Android pisane w takim Android Studio. To bardzo duża część rynku.
1. Dużo projektów www jest na takim Symfony, Laravel, DJANGO, Ruby On Rails a w JavaScript VUE, React, Angular, w CSS będzie to Bootstrap czy inne jemu podobne. I niech to będzie bazą.
2. Już od dawna Laravel i Symfony mają jakieś swoje komendy do generowania pewnych kodów co znakomicie upraszcza tworzenie aplikacji. Po co dla przykładu ręcznie klepać encje jak można to generować? Po co klepać ręcznie rejestrację i logowanie jak można to wygenerować?
3. Wystarczy że pod wymieniony tu framework powstanie specjalizowany generator kodów rozwiązujący jakieś 80% często powtarzających się problemów, generujący większość często występujących funkcjonalności a zostanie zintegrowany z AI i już pozamiatane
4. Dzieła zniszczenia dokona jeszcze zintegrowany system automatycznej naprawy często występujących błędów w kodzie oraz zintegrowany z AI system testów automatycznych
1. Dużo projektów www jest na takim Symfony, Laravel, DJANGO, Ruby On Rails a w JavaScript VUE, React, Angular, w CSS będzie to Bootstrap czy inne jemu podobne. I niech to będzie bazą.
2. Już od dawna Laravel i Symfony mają jakieś swoje komendy do generowania pewnych kodów co znakomicie upraszcza tworzenie aplikacji. Po co dla przykładu ręcznie klepać encje jak można to generować? Po co klepać ręcznie rejestrację i logowanie jak można to wygenerować?
3. Wystarczy że pod wymieniony tu framework powstanie specjalizowany generator kodów rozwiązujący jakieś 80% często powtarzających się problemów, generujący większość często występujących funkcjonalności a zostanie zintegrowany z AI i już pozamiatane
4. Dzieła zniszczenia dokona jeszcze zintegrowany system automatycznej naprawy często występujących błędów w kodzie oraz zintegrowany z AI system testów automatycznych
Mirki! Pamiętacie, jak pisałem o tym, że IT zatacza moim zdaniem koło i wracamy do sprawdzonych rozwiązań? Mam kolejny ciekawy przykład, który idealnie wpisuje się w ten trend – powrót do grafów!
LangGraph to biblioteka, która umożliwia budowanie stanowych aplikacji wieloagentowych z wykorzystaniem LLM-ów. Dzięki wykorzystaniu grafów możemy tworzyć przepływy, które nie tylko wspierają cykle, ale też dają nam pełną kontrolę nad stanem i przebiegiem aplikacji.
W
LangGraph - budowanie chatbotów jak gry strategiczne
Wyobraź sobie, że projektujesz grę strategiczną, w której każda jednostka (np. żołnierz, robotnik) ma swój cel i wykonuje określone akcje. Gra posiada mapę z różnymi lokacjami, a jednostki mogą się po niej poruszać, wchodzić w interakcje i zmieniać stan gry. LangGraph to coś podobnego, ale zamiast jednostek mamy agentów opartych na sztucznej inteligencji (LLM), a mapę zastępuje graf.
LLM (Large Language Model) to zaawansowane modele językowe, które potrafią generować tekst, tłumaczyć języki, pisać różne rodzaje treści kreatywnych i odpowiadać na pytania w sposób informacyjny. Można je wykorzystać do tworzenia chatbotów, asystentów wirtualnych i innych inteligentnych systemów.
Graf to struktura danych, która składa się z węzłów (wierzchołków) i krawędzi łączących te węzły. Możesz to sobie wyobrazić jak sieć dróg, gdzie węzły to miasta, a krawędzie to drogi łączące te miasta.