Amazon Net Providers sta aggiungendo una funzionalità al suo strumento di codifica Kiro AI progettata per dimostrare matematicamente che i requisiti software program sono privi di contraddizioni e lacune prima che qualsiasi codice venga scritto, affrontando uno dei rischi principali dello sviluppo di software program assistito dall’intelligenza artificiale.
La funzionalità, chiamata Analisi dei requisiti, è progettata per individuare il tipo di bug che spesso può essere il più difficile da individuare e il più costoso da risolvere: problemi che non iniziano nel codice risultante ma nei requisiti iniziali che definiscono cosa dovrebbe fare il software program.
L’annuncio di martedì mattina arriva tre mesi dopo che Amazon ha pubblicamente respinto un rapporto del Monetary Instances secondo cui i suoi strumenti di codifica AI avrebbero contribuito alle interruzioni di AWS, un episodio che ha evidenziato i rischi di dare agli agenti AI troppa autonomia nello sviluppo di software program.
Arriva anche il giorno dopo che AWS ha assunto l’ex dirigente di Microsoft Shawn Bice per tornare in Amazon come vicepresidente dei servizi AI alla guida del suo Automated Reasoning Group, il group dietro la nuova funzionalità. Bice riferirà a Swami Sivasubramanian, vicepresidente di Agentic AI di Amazon.
L’analisi dei requisiti combina modelli linguistici di grandi dimensioni con un motore di ragionamento automatizzato chiamato risolutore SMT. Il LLM traduce i requisiti del linguaggio naturale in logica formale.
Il risolutore controlla quindi tali requisiti dimostrando matematicamente se si contraddicono a vicenda o lasciano lacune che potrebbero essere colmate erroneamente dallo strumento di codifica AI: un problema comune poiché l’IA genera sempre più software program più velocemente di quanto gli sviluppatori possano esaminarlo.
“Ogni richiesta vaga produce una specifica o un piano vago e l’agente AI che implementa story specifica produce un codice pieno di decisioni riservate prese per tuo conto, senza la tua consapevolezza o il tuo consenso”, hanno scritto gli scienziati applicati di AWS in un post sul blog accompagnamento della notizia.
Kiro compete in un mercato affollato e in rapida crescita per gli strumenti di codifica AI che embody Cursor, GitHub Copilot, Claude Code di Anthropic, Antigravity di Google e Codex di OpenAI.
Mentre questi strumenti hanno aggiunto sempre più flussi di lavoro di pianificazione e agente insieme alla generazione di codice, Kiro ha costruito la propria identità attorno a un approccio incentrato sulle specifiche che richiede agli sviluppatori di formalizzare le loro intenzioni prima che l’intelligenza artificiale inizi a costruire.
Anche AWS annunciato altre due funzionalità di Kiro progettate per accelerare il processo di sviluppo.
- Parallel Job Execution esegue attività di codifica indipendenti contemporaneamente anziché in sequenza, riducendo i tempi di implementazione per progetti di grandi dimensioni di circa il 75%, secondo l’azienda.
- AWS afferma che una nuova modalità Fast Plan consente agli sviluppatori di saltare il processo di approvazione passo passo per funzionalità ben comprese, generando una serie completa di requisiti, progettazione e attività in un unico passaggio.
PRECEDENTEMENTE: Il successo indipendente a sorpresa di Amazon: Kiro viene lanciato su larga scala nel tentativo di rimodellare lo sviluppo di software program basato sull’intelligenza artificiale
