एंथ्रोपिक ने क्लाउड कोड v2.1.0 जारी किया, जो इसके विकास परिवेश का एक अपडेट है जिसे स्वायत्त रूप से सॉफ़्टवेयर बनाने, AI एजेंट बनाने और विभिन्न कंप्यूटर कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। क्लाउड कोड के प्रमुख बोरिस चेरनी ने X पर इस रिलीज की घोषणा की, जिसमें एजेंट लाइफसाइकिल नियंत्रण, कौशल विकास, सत्र पोर्टेबिलिटी और बहुभाषी आउटपुट में सुधारों पर प्रकाश डाला गया, जिसमें 1,096 कमिट शामिल हैं।
यह अपडेट ऐसे समय में आया है जब क्लाउड कोड सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और स्टार्टअप संस्थापकों के बीच लोकप्रियता हासिल कर रहा है, जो जटिल, मॉड्यूलर वर्कफ़्लो के लिए एंथ्रोपिक के क्लाउड मॉडल परिवार, जिसमें ओपस 4.5 भी शामिल है, द्वारा संचालित सिस्टम का लाभ उठा रहे हैं। क्लाउड कोड, जिसे शुरू में फरवरी 2025 में एंथ्रोपिक के क्लाउड सोनेट 3.7 बड़े भाषा मॉडल (LLM) के साथ एक कमांड-लाइन टूल के रूप में लॉन्च किया गया था, एंथ्रोपिक के AI मॉडल में प्रगति के साथ कई अपडेट देखे गए हैं।
नवीनतम पुनरावृत्ति एजेंट लाइफसाइकिल और ऑर्केस्ट्रेशन को बढ़ाने पर केंद्रित है, जिससे यह उद्यम अनुप्रयोगों के लिए अधिक प्रासंगिक हो गया है। यह जटिल प्रणालियों के भीतर AI एजेंटों के बेहतर प्रबंधन और समन्वय की अनुमति देता है। कौशल विकास में सुधार अधिक विशिष्ट और सक्षम एजेंटों के निर्माण को सक्षम करते हैं, जबकि सत्र पोर्टेबिलिटी डेवलपर्स को विभिन्न वातावरणों में एजेंट कॉन्फ़िगरेशन को स्थानांतरित करने और पुन: उपयोग करने की अनुमति देती है। बहुभाषी आउटपुट के जुड़ने से अंतर्राष्ट्रीय परियोजनाओं के लिए सिस्टम की उपयोगिता बढ़ जाती है।
क्लाउड कोड अधिक स्वायत्त सॉफ़्टवेयर विकास की ओर एक कदम का प्रतिनिधित्व करता है, जहाँ AI एजेंट कम मानवीय हस्तक्षेप के साथ कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकते हैं। इस प्रवृत्ति का सॉफ्टवेयर उद्योग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, जिससे संभावित रूप से दक्षता बढ़ती है और डेवलपर्स उच्च-स्तरीय रणनीतिक पहलों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। हालाँकि, यह मानव डेवलपर्स की भविष्य की भूमिका और AI-संचालित विकास प्रक्रियाओं के प्रबंधन और देखरेख में नए कौशल की आवश्यकता के बारे में भी सवाल उठाता है।
क्लाउड कोड और इसी तरह के AI-संचालित विकास उपकरणों को तेजी से अपनाना AI क्षेत्र में एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है, जिसमें बड़े भाषा मॉडल का उपयोग तेजी से सरल टेक्स्ट जनरेशन से परे व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए किया जा रहा है। जैसे-जैसे ये मॉडल अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, उनसे सॉफ्टवेयर विकास और अन्य कंप्यूटर से संबंधित कार्यों के विभिन्न पहलुओं को स्वचालित करने में और भी बड़ी भूमिका निभाने की उम्मीद है।
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