Phát triển tác tử và phát triển theo hướng tài liệu: Khi AI viết hợp đồng, không phải mã
Một bài báo mô tả phương pháp tiếp cận dựa trên tác tử (agentic), trong đó các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trước tiên thiết kế các hợp đồng hệ thống (OpenAPI, Proto, JSON Schema, CloudEvents, AsyncAPI) trước khi tạo mã. Phương pháp này, gọi là Phát triển tác tử theo hướng tài liệu, sử dụng nhiều giai đoạn prompt để tạo và đánh giá các hợp đồng. Tác giả minh họa trên ví dụ dịch vụ tổng đài điện thoại tự động (PBX), phân biệt giữa trình tạo mã và tác tử.
Tác giả Matvey Likhota, một lập trình viên Go cao cấp, đề xuất một phương pháp phát triển trong đó mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trước tiên thiết kế hệ thống và tạo ra các hợp đồng như OpenAPI, Proto, JSON Schema, CloudEvents và AsyncAPI, sau đó mã nguồn sẽ được tạo bởi các bộ sinh lặp lại và các phần phụ thuộc vào dự án do lập trình viên và tác nhân thông minh đảm nhận. Ông gọi đây là Phát triển hướng tài liệu hoặc Phát triển hướng đặc tả. Bài viết minh họa quy trình này trên một dịch vụ PBX đơn giản. Lời nhắc đầu tiên yêu cầu LLM liệt kê các câu hỏi quan trọng về kiến trúc mà không viết mã. Lời nhắc thứ hai tạo hợp đồng OpenAPI 3.1 với các yêu cầu nghiêm ngặt bao gồm lỗi RFC 9457, tiêu đề Idempotency-Key, If-Match/ETag và phân trang con trỏ. Sau đó, một lời nhắc đánh giá phản biện sẽ chỉ trích hợp đồng để tìm các khiếm khuyết. Đối với hợp đồng sự kiện, CloudEvents 1.0 được sử dụng với danh mục các sự kiện như CallStarted, CallAnswered, CallMissed. Hợp đồng WebSocket được mô tả qua AsyncAPI 3.0, và các API nội bộ được thiết kế dưới dạng gRPC với proto3. Bài viết nhấn mạnh việc tách biệt thiết kế hợp đồng khỏi việc tạo mã và sử dụng các lời nhắc đánh giá để phát hiện sự không nhất quán.
Nguồn: Habr — хаб ИИ —
bản gốc