لا تقل ببساطة إن Coding Agent مجرد "هيكل" لنماذج اللغة الكبيرة. هذا مثل القول إن TSMC مجرد "هيكل" من ASML، إذا كان لديك فقط آلات الطباعة الحجرية بدون عمليات، فلن تتمكن أبدا من صنع شرائح بعوائد مؤهلة. إذا أسقطت هذا المنطق في تطوير الذكاء الاصطناعي، فإن تقسيم العمل بين الاثنين واضح من النظرة الأولى. 🔹 LLM: آلة الطباعة الحجرية المكافئة ل ASML (معدات أساسية) نماذج اللغة الكبيرة هي المحرك الأساسي لفهم اللغة الطبيعية والشيفرة. تماما مثل آلة الطباعة الحجرية EUV، فهي قدرة أساسية أساسية. حاليا، هناك عدد قليل فقط من أفضل مزودي النماذج في العالم (OpenAI، Anthropic، وغيرها) الذين يقدمون قدرات عامة للذكاء والتفكير. 🔹 وكيل الترميز: مصنع TSMC المكافئ (عملية التصنيع) مجرد وجود معدات عالية الجودة لا يعني أنه يمكنك بناء شريحة 3 نانومتر فورا. بنفس الطريقة، تطوير البرمجيات الحقيقي ليس "توليد كود خطي"، بل هو مشروع منهجي. الحاجز الأساسي في عامل الترميز يكمن في بناء "عملية متقدمة" تتحكم في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): - الإدارة السياقية: مثل تنقية وجدولة المواد الخام (المعلومات) بدقة. - تخطيط المهام والمنطق: يعادل تنسيق منطق العمليات المعقد والمعقد - تصحيح الأخطاء الآلي: الكشف في الوقت الحقيقي وإصلاح العائد في عملية الإنتاج بالطبع، هذا مجرد غيض من جبل الجليد الصريح. تحت السطح، تحتوي الأنظمة الهندسية الحقيقية على مئات تقنيات الضبط الدقيق غير المعروفة وعمليات المعالجة الخاصة. لهذا السبب فإن نفس النموذج (آلة الطباعة الحجرية)، في يد كورسور، كلود كود، وبخط بسيط، يتصرف بشكل مختلف تماما. لهذا السبب، لا يمكن لجهاز مثل رابيدوس الياباني، حتى لو اشترى نفس آلة الطباعة الحجرية EUV، تكرار عملية TSMC 3nm بين عشية وضحاها. لأن هذا يحتوي على الكثير من المعرفة الضمنية وخبرة في ضبط الهندسة لا يمكن قياسها أو توحيدها. 💡 Coding Agent ليس مجرد غلاف بسيط لواجهة برمجة التطبيقات. إنه نظام إنتاج يتضمن منطق توزيع موسيقي معقد ويسعى لتحقيق "العائد الأمثل". في هذا النظام، كيفية تخصيص العملية وفقا لخصائص المشروع وكيفية تعظيم إمكانات النموذج هو الساحة الرئيسية للمنافسة المتميزة في المستقبل.