Das Allen Institute for AI (Ai2) stellt das Rezept und die Zutaten für fortschrittliche Coding-Agenten als Open-Source-Lösung zur Verfügung, sodass diese zu geringen Kosten auf der eigenen Codebasis einer Organisation trainierbar sind – ein Schritt, der den Einfluss der Technologiegiganten auf künstliche Intelligenz für die Softwareentwicklung lockern könnte.
Das neu veröffentlichte Modell von Ai2 mit dem Namen SERA (Soft-Verified Efficient Repository Agents) ist das erste einer Reihe von Öffnen Sie Coding Agents von der in Seattle ansässigen gemeinnützigen Organisation.
Der Schritt erfolgt zu einer Zeit, in der KI-Agenten die Softwareentwicklung neu gestalten. Beliebte proprietäre Tools wie GitHub Copilot Workspace von Microsoft, Claude Code von Anthropic und Cursor bringen KI direkt in Codierungsworkflows ein, binden Benutzer jedoch häufig an teure, geschlossene Systeme.
Um das Potenzial zu veranschaulichen, wurde SERA von einem kleinen Team gebaut, zu dem auch Ai2-Forscher gehörten Tim Dettmers und Praktikant Ethan Shenein Doktorand an der Allen School of Computer Science & Engineering der University of Washington, der einen Großteil der Entwicklungsarbeit geleistet hat.
In einem Beitrag über den Prozesssagte Dettmers, dass die meisten Coding-Agents heutzutage mit dem Äquivalent einer Industrieküche aufgebaut sind: Hunderte von GPUs, komplexe Infrastruktur und große Teams.
Für SERA, erklärte er, „hatten wir das Äquivalent einer Kochplatte und einer Bratpfanne: 32 GPUs und fünf strahlende Forscher, die hochmoderne Codiermittel kochen wollten.“
SERA-Agenten können GitHub-Probleme oder -Bugs annehmen, Korrekturen über zeilenweise Patches generieren und Pull-Anfragen senden. Nach der Feinabstimmung einer spezifischen Codebasis entwickeln sie umfassende Kenntnisse über interne APIs und Softwareentwicklungskonventionen.
Da das zugrunde liegende Modell und der Trainingscode vollständig offen sind, können Teams es ohne laufende Lizenzgebühren auf ihrer eigenen Infrastruktur ausführen.
Laut Ai2 bewältigt die stärkste Version, SERA-32B, mehr als die Hälfte der schwierigen realen Codierungsprobleme aus dem SWE-Bench-Test, einem beliebten Benchmark. Damit liegt es auf Augenhöhe mit geschlossenen Spitzenmodellen, basiert jedoch auf einer völlig offenen Technologie, die jeder herunterladen und modifizieren kann.
Softwareentwicklungsteams können es mit ein paar Codezeilen einrichten und es funktioniert sofort mit Tools wie Claude Code. Im Gegensatz zu proprietären Konkurrenten kann SERA für nur 1.300 US-Dollar mithilfe von Standard-GPUs auf öffentlichen Cloud-Plattformen an den privaten Code eines Unternehmens angepasst werden.
