في أوبر صار أكثر من 70 بالمئة من الشيفرة عمل وكلاء، وصدر كشف تكاليف مصنع البرمجيات

نشرت هندسة أوبر الأرقام: أكثر من 70 بالمئة من طلبات الدمج تنسب إلى الوكلاء، و3600 مهارة وكيل تعمل 30 ألف مرة يوميًا. نما الاستخدام 7 أضعاف بينما ظل الإنفاق الكلي ثابتًا منذ نيسان.

في أوبر صار أكثر من 70 بالمئة من الشيفرة عمل وكلاء، وصدر كشف تكاليف مصنع البرمجيات

أوضح الأرقام حتى الآن عن مدى استيلاء الوكلاء على تطوير البرمجيات المؤسسي جاءت من أوبر. فقد نشر فريق الهندسة في الشركة تقريرًا عن تقدم رؤية "مصنع البرمجيات"، والصورة لافتة: أكثر من 70 بالمئة من طلبات الدمج في أوبر تنسب الآن إلى وكلاء محليين أو سحابيين. وبنى المهندسون أكثر من 3600 مهارة وكيل عبر دورة حياة تطوير البرمجيات، وتنفذ هذه المهارات أكثر من 30 ألف مرة يوميًا.

والأبرز أن حصة متنامية من الجلسات لم يعد يبدؤها البشر أصلًا. فالوكلاء المدارون يتولون بأنفسهم مراجعة الشيفرة، وإصلاح إخفاقات التكامل المستمر ذاتيًا، وإكمال طلبات الدمج من طرف إلى طرف مع تحقق بصري، وفرز تنبيهات المناوبة وتتبع الأخطاء الواردة، بينما يبقى البشر في نقاط المراجعة والتصعيد.

النمو والتكلفة معًا

من شباط إلى منتصف آب، نما عدد المستخدمين النشطين أسبوعيًا بين جميع الموظفين (مهندسين وغير مهندسين) 7 أضعاف، ونمت طلبات الوكلاء الأسبوعية 9.4 أضعاف. ومع ذلك ظل الإنفاق الكلي على الذكاء الاصطناعي مستقرًا نسبيًا منذ نيسان. وفصل الفريق طريقة تحقيق ذلك: بتثبيت نموذج واحد من شباط إلى تموز، انخفضت تكلفة كل ألف طلب نموذج نحو 34 بالمئة من ذروتها، وانخفضت تكلفة الجلسة 52 بالمئة من ذروة حزيران.

السياق: نشرنا هذا الأسبوع تقرير مهندس SpaceXAI عن إدارة ألفي طلب دمج شهريًا بخمسة روبوتات، وشرحنا ماهية حزام التشغيل. وتقرير أوبر هو القصة نفسها على مستوى الشركة: لم يعد السؤال هل نستخدم الوكلاء، بل كيف ندير آلافًا منهم دون أن تنفجر الفاتورة.

Devamını oku

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.

GlobalFeed Editor tarafından