在编程方面，您选择的工具可以对您完成项目的速度和效率产生重大影响。引起开发人员注意的两个工具是 Aider 和 Microsoft Autogen。这些工具对于那些使用 OpenAI 的 GPT-4 等高级大型语言模型 （LLM） 的人来说特别有用。了解 Autogen 与 Aider 之间的区别可以帮助您选择适合您需求的产品。
想象一下，你正在处理一个编码问题。使用 Aider，您可以用一个简单的句子描述您的问题，将其输入到工具中，Aider 会将您的文字转换为您需要的代码。当您需要快速准确地工作时，例如更新项目或处理复杂代码时，这非常有用。Aider 旨在让开发人员的工作更轻松、更快捷，尤其是在处理中小型项目时。
另一方面，Microsoft的Autogen不仅仅是一个代码生成器。这是一个完整的系统，可以让 LLM 跟踪对话。这意味着 LLM 可以一起工作，共享信息，并随着时间的推移更好地完成他们的任务。Autogen 不仅用于编码;这是关于创造一个 LLM 可以一起工作和分享知识的空间。这使得 Autogen 成为可用于许多不同类型项目的多功能工具。
Autogen vs Aider AI 编码助手
Aegis Accounting 制作了一个精彩的概述视频，提供了有关 Autogen 与 Aider 之间差异的更多信息。
Aider 和 Autogen 都可以与 OpenAI 的 LLM 配合使用，后者以其令人印象深刻的推理和生成代码能力而闻名。然而，Aider 被要求与它所设计的特定 LLM 密切合作，这可能会限制它与其他 LLM 的使用。 然而，Autogen 旨在与各种 LLM 一起使用，这可能使其成为您项目的更灵活的选择。
这些工具对你的效果如何取决于你如何与LLMs进行交互。LLM的“个性”，或者他们如何理解和回应你的问题，可能非常不同。重要的是要真正了解这些差异，以充分利用您选择的工具。
隐私和成本。如果这些是你最关心的问题，你可能希望使用在你自己的计算机上运行的LLM。Aider 和 Autogen 都可以设置为在您自己的硬件上使用 LLM，这可以保护您的数据隐私，并且与使用云服务相比可以为您节省资金。
虽然 Aider 和 Autogen 不像基于代理的系统，独立代理在环境中执行任务，但它们确实有一个相似的目标：让用户更简单，并鼓励一起工作。
Aider 以易于使用和快速生成代码而闻名。这使得它受到程序员的欢迎，他们希望以一种直接的方式快速更改他们的代码。我将在即将发布的视频中展示 Aider 的功能，您将了解为什么它与其他工具（如 GitHub Copilot）不同。
Autogen（奥特生）
AutoGen 是一个框架，支持使用多个代理开发大型语言模型 （LLM） 应用程序，这些代理可以相互通信以解决任务。AutoGen 代理是可定制的、可对话的，并且无缝地允许人工参与。它们可以在各种模式下运行，这些模式采用LLM，人工输入和工具的组合，Microsoft解释说
- AutoGen 能够以最小的工作量构建基于多代理对话的下一代 LLM 应用程序。它简化了复杂 LLM 工作流的编排、自动化和优化。它最大限度地提高了 LLM 模型的性能并克服了它们的弱点。
- 它支持复杂工作流程的多种对话模式。借助可自定义和可对话的代理，开发人员可以使用 AutoGen 构建有关对话自主性、代理数量和代理对话拓扑的各种对话模式。
- 它提供了具有不同复杂性的工作系统的集合。这些系统涵盖了来自各个领域和复杂性的广泛应用。这演示了 AutoGen 如何轻松支持各种对话模式。
- AutoGen 提供增强的 LLM 推理。它提供了 API 统一和缓存等实用程序，以及错误处理、多配置推理、上下文编程等高级使用模式。
优点：
- 重复代码的自动化：高效处理大量重复代码，减少手动编码工作。
- 减少错误：将重复编码任务中人为错误的风险降至最低。
- 节省时间：通过自动执行日常任务来加快开发过程。
- 一致性：确保代码模式和结构的一致性。
缺点：
- 灵活性有限：主要专注于重复性任务;可能不适合复杂、独特的编码挑战。
- 学习曲线：需要了解模板和自动化脚本。
使用案例：
- 非常适合具有大量重复编码要求的项目，例如 UI 元素或数据库操作。
Aider
Aider 是一个命令行工具，可让您将程序与 GPT-3.5/GPT-4 配对，以编辑存储在本地 git 存储库中的代码。从官方 GitHub 存储库下载可从终端调用的 AI 结对编程助手。
- 通过从命令行启动一组源文件，与 GPT 讨论您的代码，以便一起讨论和编辑。Aider 允许 GPT 查看和编辑这些文件的内容。
aider - GPT 可以使用最流行的语言编写和编辑代码：python、javascript、typescript、html、css 等。
- 请求对代码进行新功能、更改、改进或错误修复。要求提供新的测试用例、更新的文档或代码重构。
- Aider 会将 GPT 建议的编辑直接应用于您的源文件。
- Aider 会自动将每个变更集提交到本地 git 存储库，并附上一条描述性提交消息。这些频繁的自动提交提供了一个安全网。撤消更改或使用标准 git 工作流来管理较长的更改序列很容易。
- 您可以同时将 aider 与多个源文件一起使用，因此 GPT 可以在单个变更集/提交中对所有源文件进行协调的代码更改。
- Aider 可以为 GPT-4 提供整个 git 存储库的映射，这有助于它理解和修改大型代码库。
- 您还可以在与 aider 聊天时使用编辑器手动编辑文件。Aider 会注意到这些带外编辑，并使 GPT 与最新版本的文件保持同步。这使您可以在助手聊天和编辑器之间来回切换，以使用 GPT 协作编码。
优点：
- 人工智能驱动的结对编程：使用 GPT-3.5/GPT-4 提供实时编码辅助，适用于各种编码任务。
- 支持大型代码库：能够处理预先存在的较大代码库中的编辑。
- 与 Git 集成：使用描述性消息自动提交更改，从而增强版本控制。
- 语言多功能性：支持多种编程语言，如Python、JavaScript、HTML、CSS等。
- 互动开发：允许采用对话式编码方法，从而可能提高理解力和效率。
缺点：
- 对 AI 准确性的依赖：代码建议的质量取决于 AI 的当前能力和对上下文的理解。
- 需要积极监督：用户需要引导 AI，尤其是在复杂场景中。
- 潜在的学习曲线：了解如何与 AI 进行有效沟通以获得最佳结果。
使用案例：
- 适用于新项目和对现有项目的修改，提供更加动态和交互式的编码体验。
总体考虑：
- 使用范围：Autogen 更专注于自动化重复代码，而 Aider 则致力于提供更具交互性的 AI 辅助编码体验。
- 用户交互：Autogen 需要初始设置，但可以自主运行，而 Aider 需要与 AI 进行持续交互。
- 复杂性处理：Aider 可能更适合复杂的多文件更改和调试，利用 AI 的功能。
- 项目规模和性质：Autogen 非常适合具有重复元素的大型项目，而 Aider 在从小型到大型代码库的各种编码场景中大放异彩。
Autogen 和 Aider 之间的选择取决于项目的具体需求。Autogen 擅长自动执行重复性任务、减少手动工作量和确保一致性。相比之下，Aider 提供了一种更通用和交互式的方法，适用于一系列编码任务，包括处理大型和复杂的代码库，并具有 AI 驱动的见解和建议的额外好处。
Aider 和 Autogen 在使用 LLM 编码时各有优势。 Aider 非常适合想要一种简单的方法来快速更改代码的开发人员。Autogen 能够处理与 LLM 的复杂交互，更适合需要更详细设置的项目。随着 LLM 技术的进步，它们提供的高级推理将使 Aider 和 Autogen 等工具更有价值。对于希望在编程工作中使用最新 AI 的开发人员来说，这些工具正变得至关重要。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun269151.html
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