以前的时候, 拿AI去写代码, 每一次仅仅能够处理一个小型的任务。现在Code进行了版本更新以后, 你可以在同一个项目当中, 同时让多个智能体去执行工作任务。这些智能体之间会共同分享记忆内容, 以及统一的目标导向, 这种做法实际上已经实现了并行开发。

这一种涉及多个智能体的协作配合的模式, 这种做法一下子就把开展复杂项目的开发工作效率提升到了一个很高的层级水平之中。尤其是针对那些必须要在同一时间段内改动好几种不同模块的团队群体而言, 这种方式真的就是那种完全不可或缺的必须要求。

线程独立工作互不干扰

每个项目可以建立起多条线程来, 这条线程其实是独立的一个云端会话, 它们各自都拿着自己代码仓库的副本, 然后在单独的分支上面进行修改代码的操作, 这样是完全不会互相发生阻塞的情形的。

举个例子, 有一个线程专门负责修改前端页面, 同时又存在另一个线程去编写后端接口, 这两者的操作能够并行向前推进, 不需要互相等待结果, 从而使总耗时大幅缩减。

协调器统一调度全局

当好多条线程一起跑的时候, 咋办才能保证大伙心往一处想? 这里头有个叫协调器的角色被引进到了代码里, 它专门负责把整体的工作任务给统筹起来。

这个协调器看着各个线程的进度还有目标, 然后动态地分配资源, 确保没有一个线程是在空着没事干, 也避免了重复劳动, 这样一来, 多智能体的协作就变成了有序的, 而不是乱糟糟的。

冲突处理沿用Git逻辑

虽然这两个线程各自都是独立运行的, 但是假如它们两人都在尝试修改那同一行代码, 那么问题就真的出现了。在这种情况下, 系统是不会自动帮我们将这些改动合并到一起去的, 相反, 它将会去产生一个合并出来的冲突。

处理的方式是和大家用的普通的 Git Pull Request 一样的, 开发者是需要去手动地解决代码冲突的, 然后再进行合并的操作的, 这样就保证了代码质量是可以可控的, 不会出现因为 AI 自动去合并了代码而导致出现逻辑错误的情况发生。

子智能体加速复杂任务

如果一个线程接到的任务量很大, 比如说需要重构整个支付模块, 那么它还能够继续进行拆分操作, 借助子智能体、循环以及工作流这些方法, 将规模庞大的任务拆解得更加细致。

这种嵌套拆分的方式, 让单个线程也能发挥出类似于多线程的效果。这专门针对的是大型复杂任务的场景, 处理速度就会显著提升起来。任务就不再会被某一个单个的卡住所困扰了。

团队落地建议与注意事项

现在这个阶段, 这个功能主要是给那种好几个人一起搞协作的情况用的, 或者是那种非常大的单体项目才最合适的。所以在打算把这个功能打开之前, 一定要先去把代码规范这件事弄明白, 弄清晰才行。原因是因为好多智能体会共享同一段记忆, 要是规范没有说清楚的话, 很容易产生各种各样的歧义出来。

另外, 解决冲突这事儿, 还是得靠人插手。团队, 最好就是专门指派那么一个人, 去盯着协调器的那个状态, 好确保说, 这AI没走上头, 没偏离原本设定好的那些个技术路线, 这样才能免得后面再来重新返工。

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