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A ZENCODER revela hoje seus agentes de codificação e unidade de IA de próxima geração, posicionando a empresa com sede em São Francisco como um desafiante formidável para players estabelecidos como o Github Copilot e os recém-chegados como o Cursor.
A empresa, fundada pelo ex -CEO da Wrike, Andrew FileV, integra seus agentes de IA diretamente em ambientes de desenvolvimento popular, incluindo o Código do Visual Studio e o JetBrains Ides, juntamente com integrações profundas com Jira, Github, Gitlab, Sentry e mais de 20 outras ferramentas de desenvolvimento.
“Começamos com a tese de que os transformadores são poderosos blocos de construção de computação, mas se você os colocar em um ambiente mais agêntico, poderá tirar muito mais delas”, disse o FileV em uma entrevista exclusiva ao VentureBeat. “Por agêntico, quero dizer duas coisas importantes: primeiro, dando o feedback da IA para que ele possa melhorar seu trabalho e o segundo, equipando -o com ferramentas. Assim como a inteligência humana, a IA se torna significativamente mais capaz quando possui as ferramentas certas à sua disposição”.
Por que os desenvolvedores não precisam abandonar seus Ides favoritos para assistência de IA
Vários assistentes de codificação de IA surgiram no ano passado, mas a abordagem de Zencoder se distingue operando nos fluxos de trabalho existentes, em vez de exigir que os desenvolvedores mudem de plataformas.
“Nosso principal concorrente é o cursor. O cursor é seu próprio ambiente de desenvolvimento versus, entregamos os mesmos recursos de agênticos muito poderosos, mas dentro dos ambientes de desenvolvimento existentes”, disse FileV ao VentureBeat. “Para alguns desenvolvedores, isso realmente não importa. Mas para alguns desenvolvedores, eles querem ou precisam seguir seus ambientes existentes”.
Essa distinção é importante particularmente para desenvolvedores de empresas que trabalham em Java e C#, idiomas para os quais IDEs especializados como o Intellij e o Rider da JetBrains oferecem apoio mais robusto do que os ambientes generalizados.
Como os agentes da AI de Zencoder estão vencendo os benchmarks de última geração por margens de dois dígitos
A empresa reivindica vantagens significativas de desempenho sobre os concorrentes, apoiados por resultados em referências padrão da indústria. De acordo com o FILEV, os agentes da ZENCODER podem resolver 63% dos problemas no benchmark verificado do banco SWE, colocando-o entre os três principais artistas, apesar de usar uma abordagem de trajetória única mais prática, em vez de executar várias tentativas paralelas, como alguns sistemas focados na pesquisa.
“Nosso agente é distinto porque estamos focados na criação do melhor pipeline para uso do desenvolvedor do mundo real”, disse FileV. “O que torna nossa abordagem especial é que nosso agente opera no que chamamos de uma única faixa, base de trajetória única. Para um único agente de trajetória, resolver com êxito 63% dessas questões complexas é notavelmente impressionante”.
Ainda mais notável, a empresa relata aproximadamente 30% de sucesso no benchmark multimodal mais recente do SWE, que o FILEV afirma o dobro do melhor resultado anterior de menos de 15%. No recém-apresentado SWE-Lancer IC Diamond Benchmark, a Zencoder relata mais de 30% de sucesso-mais de 20% melhor que o melhor resultado do OpenAI.
O molho secreto: a tecnologia ‘Repo Grokking’ que entende toda a sua base de código
O desempenho da ZENCODER decorre de sua tecnologia proprietária “Repo Grokking”, que analisa e interpreta grandes bases de código para fornecer contexto crítico aos agentes da IA.
“Todos esses agentes têm recursos distintos moldados pelos modelos de idiomas incorporados a eles”, explicou FileV. “Seja um modelo de fronteira ou um modelo de código aberto, o LLM por si só não sabe nada sobre seu projeto específico na grande maioria dos cenários. Ele só pode funcionar com o contexto que é fornecido a ele”.
A abordagem de Zencoder combina várias técnicas além das incorporações simples de IA para pesquisa semântica. “Ele usa pesquisa de texto completa tradicional, usa re-jogador personalizado, usa LLM, usa informações sintéticas. Portanto, faz muitas coisas para criar o melhor entendimento dos repositórios de clientes”, disse FileV.
Esse entendimento contextual ajuda o sistema a evitar uma crítica comum aos assistentes de codificação de IA – que eles introduzem mais problemas do que resolvem mal -entendidos estruturas ou dependências do projeto.
‘Modo de café’: como os desenvolvedores podem finalmente fazer pausas enquanto a AI escreve seus testes de unidade
Talvez o recurso mais que chama a atenção seja o que o Zencoder chama de “Modo Coffee”, que permite que os desenvolvedores se afastem enquanto os agentes da IA funcionam autonomamente.
“Você pode literalmente apertar esse botão e tomar um café, e o agente fará esse trabalho por si só”, disse Filev à VentureBeat. “Como gostamos de dizer na empresa, você pode assistir para sempre a cachoeira, a queima de fogo e o agente que trabalha no modo de café”.
O recurso pode ser aplicado ao código de escrita e aos testes de unidade – com o último se mostrando particularmente valioso, pois muitos desenvolvedores preferem criar novos recursos sobre a cobertura do teste de escrita.
“Eu não vi um desenvolvedor que diz: ‘Oh meu Deus, quero escrever um monte de testes para o meu código'”, disse Filev. “Eles normalmente gostam de criar coisas, e o teste é meio que apoia a criação, e não o processo de criação”.
O lançamento do Zencoder ocorre em um momento crítico em que desenvolvedores e empresas estão navegando como integrar efetivamente as ferramentas de codificação de IA nos fluxos de trabalho existentes. O cenário da indústria inclui céticos que apontam as limitações da IA na produção de código pronto para produção e entusiastas que superestimam suas capacidades.
“Há muito agora, muita emoção, emoção reprimida no lado da IA”, observou Filev. “Você vê pessoas em ambos os campos, como um deles dizendo: ‘Ei, é a melhor coisa desde o pão fatiado, eu vou codificar o código do meu próximo vendedor’. E então você tem os opositores que estão tentando provar que ainda são as crianças mais inteligentes do quarteirão … tentando encontrar os cenários em que isso quebra. ”
O FileV defende uma abordagem mais medida, visualizando as ferramentas de codificação de IA como instrumentos sofisticados que exigem habilidade adequada para utilizar efetivamente. “É uma ferramenta. É uma ferramenta sofisticada e muito poderosa. E, portanto, os engenheiros precisam criar habilidades para usar isso. Ainda não está no ponto em que é um substituto para um engenheiro em projetos corporativos pelo menos grandes e complexos”.
O roteiro: geração de código AI pronta para produção com verificações de segurança integradas
Olhando para o futuro, a Zencoder planeja continuar melhorando o desempenho de seus agentes nos benchmarks, enquanto expandiu o suporte em mais linguagens de programação e focando na geração de código pronta para produção com testes internos e verificações de segurança.
“O que você verá durante o resto do ano, uma grande parte dele estará focada em garantir que o software que criamos para você e com você tenha alguma confiança”, disse FileV. “Queremos garantir que esse código seja revisado pela IA ou por suas ferramentas CI/CD, que o código hospedado seja testado pelo seu CI/CD ou pela IA, que você sabe que não há vulnerabilidades de segurança óbvias”.
O FileV prevê mudanças dramáticas no cenário de desenvolvimento de software antes do final de 2025: “Estou confiante de que a indústria de software parecerá muito diferente até o final deste ano e que toda essa categoria dará outra curva … antes que o calendário termine, portanto, nos próximos nove meses, veremos outra geração de AI codificação, agentes de codificação de AI” ”
A empresa oferece três camadas de preços: uma versão básica gratuita, um nível de US $ 19 por usuário por mês com recursos avançados de codificação e teste e uma camada corporativa a US $ 39 por usuário por mês, que inclui recursos de suporte e conformidade premium.
Para uma indústria ainda debatendo se a IA substituirá os desenvolvedores ou apenas os aumentará, a abordagem de Zencoder sugere um terceiro caminho: a IA que atende aos desenvolvedores onde estão, os ajuda a pular as peças tediosas e permite que eles desfrutem de seu café em paz.
Fonte ==> Cyberseo
