代码质量测试初创公司 SonarSource SA 近日宣布收购了 AutoCodeRover,这是一个面向软件开发者的自主人工智能平台的创建者。
据 Sonar 表示,此次收购将使其客户能够自动化调试和问题修复等任务,从而让他们能够将更多时间用于改进应用程序,而不是修复问题。
AutoCodeRover 构建了一个基于大语言模型的 AI 代理,能够自主修复有问题的代码。在测试计算机系统修复软件错误能力的 SWE-bench 基准测试中,它展示了一些令人印象深刻的结果。
AI 代理是可以在没有人工干预的情况下执行复杂任务的高级 AI 程序。AutoCodeRover 可以通过从开源软件项目中的各种信息推断开发者意图来找出修复 bug 的方法。
Sonar 解释说,AutoCodeRover 将 OpenAI 的 GPT 模型和 Google LLC 的 Gemini 系列等各种强大的大语言模型的功能,与新加坡国立大学研究人员开发的代码搜索和推理能力相结合。这使其能够成为软件开发生命周期中的主动参与者。
下一步,Sonar 将把 AutoCodeRover 与其生成式 AI 驱动的编码工具套件 SonarQube 整合。公司表示,这种整合将帮助自动化软件开发过程中的关键维护任务,通过加快审查来持续改进代码质量,不仅能检测问题,还能即时修复问题。公司称,这将使开发人员变得更加敏捷,加快新应用程序和更新的交付。
除了提高速度外,开发团队还将受益于更低的成本,因为 AutoCodeRover 将能够自主处理许多最繁琐的编码任务,使他们能够将精力集中在创建创新的新软件功能上。
Sonar 首席执行官 Tariq Shaukat 表示,AI 代理是强大的工具,可以帮助开发人员比以前更快地构建更好的软件。
"研究估计,开发人员将近一半的时间都花在修复 bug、处理技术债务和其他不能帮助创造未来的工作上,"Shaukat 说。"这导致开发人员的生产力和幸福感降低。与开发人员并肩工作的代理式 AI 将帮助他们更好更快地构建,并将更多时间用于编写代码、创建新产品、创新和推动影响。"
Sonar 还承诺与新加坡国立大学的可信和安全软件研究组合作,继续改进代理式 AI 技术。
本次的交易是 Sonar 的第二次重大收购,就在两个月前,它收购了 Tidelift Inc.,该公司销售用于管理开源软件组件的工具。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。