Büyük dil modellerindeki (LLM'ler) hızlı ilerleme, yazılım mühendisliği alanını dönüştürüyor. Yapay zeka ajanları, gelişmiş kod tamamlama araçlarından tam kapasiteli yazılım tasarımcıları, uygulayıcıları ve düzelticilere evriliyor ve yazılım mühendislerinin verimliliğini önemli ölçüde artırıyor.

Bu yapay zeka kodlama asistanları, metin tanımlarından kod üretebilir, kod parçacıklarını iyileştirebilir ve hata ayıklamada yardımcı olabilir. Claude ve GitHub Copilot gibi sağlayıcılar, geliştirici deneyimini iyileştirmek için modele göre kodun görünümünü ve çalıştırılmasını sağlama gibi özellikler ekliyor. Yapay zeka kodlama asistanlarının daha ileri düzey kullanımları, LLM'leri entegre geliştirme ortamlarına (IDE'ler) eklenti olarak entegre edilmesiyle gerçekleşebilir. Bu araçlar, proje dosyalarını ve kod tabanlarını bağlam olarak kullanarak daha doğru yanıtlar sağlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir.

Microsoft ve Amazon gibi şirketler, GitHub Copilot ve Amazon'un kodlama asistanı Q dahil olmak üzere bu tür araçları zaten sunuyor. Ayrıca, Tabnine, Replit ve Codeium gibi yeni başlayanlar, kod tamamlama, tasarım ajanları ve farklı programlama dilleri arasında kod taşıma gibi özellikler sunarak bu alana giriyor. Yapay zeka ajanları henüz yazılım mühendislerini tamamen değiştirebilecek kapasitede olmasa da, verimliliği artırıyor ve geliştiricilerin görevlerine odaklanmasına yardımcı oluyorlar. Ancak, yapay zeka tarafından üretilen kodun güvenlik açıkları içerebileceği ve geliştiricilerin yapay zeka tarafından üretilen koda çok fazla güvenip incelememesi riski olan "otomasyon körlüğü" endişeleri var. Bu zorluklara rağmen, yapay zeka daha fazla alana girdikçe yazılım geliştiricilere olan talep artıyor ve araçlar ve modeller olgunlaşmaya devam ediyor.