Thoughtworks 技术雷达 2024 年 10 月 - 从编码协助到 AI 演进
作者：Aditya Kulkarni
Thoughtworks 最近发布了技术雷达第 31 卷，为当前的技术格局。
根据技术雷达，生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 占据主导地位，重点是它们在软件开发中的负责任使用。人工智能驱动的编码工具正在不断发展，需要在人工智能辅助和人类专业知识之间取得平衡。
锈在系统编程中越来越突出，许多新工具都是用它编写的。WebAssembly（WASM）1.0 主流浏览器的支持为跨平台开发开辟了新的可能性。该报告还指出支持语言模型的工具生态系统的快速增长，包括护栏、评估框架和向量数据库。
在技术象限中，值得注意的项目采纳环包括 1% 金丝雀发布、组件测试、持续部署和检索增强生成（RAG）。该雷达强调需要平衡人工智能创新与经过验证的工程实践，维护单元测试和架构适应性功能等关键的软件开发技术。
对于平台，雷达重点介绍了诸如Databricks Unity 目录,快聊， 和GCP Vertex AI 代理生成器在审判戒指。它还评估新兴平台，例如Azure 人工智能搜索、大型视觉模型平台如V7,Nvidia Deepstream SDK和机器人流，连同SpinKube。该象限凸显了支持语言模型的工具的快速增长，包括用于护栏、评估、代理构建和向量数据库的工具，表明向以人工智能为中心的平台开发的重大转变。
这工具该部分强调了拥有一个强大的工具包的重要性，该工具包将人工智能功能与可靠的软件开发实用程序相结合。雷达建议采用布鲁诺,K9s，以及视觉回归测试工具，例如逆止JS。建议尝试一下AWS 控制塔,克利克屋， 和PG向量等，反映出对云管理、数据处理和人工智能相关数据库技术的关注。
为了语言和框架,丁二烯酸和测试容器被推荐采用。这审判戒指包括帽,卡拉， 和骆驼指数，反映出人们对人工智能和机器学习框架日益增长的兴趣。
技术雷达还强调了人们对小语言模型 (SLM) 作为某些应用程序大语言模型 (LLM) 替代方案的兴趣日益增长，并指出它们在特定上下文中具有更好性能的潜力以及在边缘设备上运行的能力。本版将当前人工智能技术的快速发展与 2015 年左右 JavaScript 生态系统的爆炸性扩张进行了比较。
总体而言，技术雷达第 31 卷反映了深受人工智能和机器学习进步影响的技术格局，同时也强调了可靠的软件工程实践的持续重要性。技术雷达由 Thoughtworks 的技术咨询委员会创建，每年两次为开发人员、架构师和技术领导者在快速发展的技术生态系统中提供宝贵的见解，并就应采用、试用、评估或谨慎对待哪些技术提供指导。
Thoughtworks 技术雷达有两种格式供读者使用： 交互式在线版本通过网站，和一个可下载的 PDF 文档。
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