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　　颠末锻炼，基于言语模子的AI智能体成功处理了72。5%的编程使命。这项研究不只为提拔开辟人员的出产力供给了新的思，也为摸索“人机协做”编程模式斥地了全新的标的目的。正在将来，开辟者们将可以或许取AI智能体慎密合做，配合处理复杂的编程问题，从而提高全体的开辟效率。

　　苹果公司推出的这三项AI研究，无疑是软件开辟者的一个庞大利好。这不只将提拔软件开辟取测试的效率，还将改变开辟者取AI之间的合做模式。将来，跟着AI手艺的不竭前进，开辟者们将可以或许愈加专注于创制性工做，而将繁琐的测试和修复工做交给智能体去完成。如许的改变，将为软件开辟行业带来新的朝气取活力，让我们拭目以待这一变化的到来。前往搜狐，查看更多！

　　通过这一模子，苹果但愿可以或许从“被动修复”转向“自动防止”，从底子上提拔软件质量。这种前瞻性的思维，将为软件开辟行业带来一场，帮帮开辟者正在激烈的市场所作中立于不败之地。

　　正在当今快节拍的科技时代，软件开辟面对着越来越多的挑和。开辟者们常常要正在紧迫的时间框架内，完成高质量的代码编写和测试工做。然而，并且容易犯错，常常导致软件发布后的缺陷问题。对此，苹果公司于2025年10月16日发布了一项沉磅动静，推出了三项基于人工智能（AI）和狂言语模子（LLM）的研究，旨正在显著提拔软件开辟取测试的效率，减轻开辟者的承担。

　　这一立异的框架不只提拔了测试的精确率，从本来的65%提拔至94。8%，并且还将测试所需的时间大幅缩短了85%。更为主要的是，BUG的检测率也提拔了35%，更无效地识别和修复软件中的问题。能够说，这一框架是开辟者们正在软件测试范畴的一大。

　　苹果的第一项研究是“智能体RAG框架”（Agentic RAG Framework），这是一个特地为软件从动化测试而设想的系统。按照苹果的引见，保守质量工程师正在手动编写测试方案和脚本时，往往需要破费30%到40%的时间。而通过这一框架，苹果建立了一个由六个专业AI智能体构成的协同系统，各智能体别离担任律例服从、汗青案例阐发和测试生成等多项使命。

　　除了从动化测试框架，苹果还推出了名为“SWE-Gym”的锻炼，旨正在培育AI智能体处理实正在世界中的软件工程问题。SWE-Gym整合了来自11个出名Python代码库的2438个实正在GitHub问题，使得AI可以或许正在模仿中进修若何诊断和修复错误。