Bansai告诉我，人工智能可以减轻软件交付生命周期中涉及的繁琐和重复的任务，从基于现有功能生成规范到编写代码 。此外，他还表示，人工智能可以自动化代码审查、漏洞测试、错误修复，甚至为构建和部署创建CI/CD管道 。根据我在五月份的另一次对话，人工智能也在改变开发人员的生产力 。来自构建自动化工具Gradle的Trisha Gee告诉我，人工智能可以通过减少重复任务（如编写样板代码）的时间来加速开发，并使开发人员能够专注于大局，如确保代码满足业务需求 。
5、Web3凉了，大模型开发栈来了在新兴的LLM开发技术栈中，我们看到了一系列新的产品类型，例如编排框架（LangChain和LlamaIndex）、向量数据库和Humanloop等“游乐场”平台 。所有这些都扩展和/或补充了这个时代的底层核心技术：大型语言模型 。
一如前几年Spring Cloud、Kube.NETes等云原生时代工具的兴起 。只不过当下，几乎所有云原生时代的大、小、顶流企业都在极力将其工具适应AI工程化，这就会对LLM技术栈的未来发展非常有利 。
没错，这一次的大模型俨然“站在巨人的肩膀上”，计算机技术中最好的创新总是建立在以前的基础上 。也许这就是“Web3”革命失败的原因——与其说它是建立在上一代的基础上，不如说它试图篡夺它 。
很明显，LLM技术栈似乎做到了，它是从云开发时代到更新的、基于AI的开发者生态系统的桥梁 。
参考链接：https://thenewstack.io/llm-app-ecosystem-whats-new-and-how-cloud-native-is-adapting/
【大模型开发栈已成！】
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