🏝 Какая AI модель лучше всего работает с Kotlin?

JetBrains провела сравнение популярных AI моделей, оценивая, как они отвечают на вопросы, связанные с Kotlin. Для этого они создали свой бенчмарк - KotlinHumanEval. Победители:
🥇OpenAI o1 - 91.93%
🥈DeepSeek R1 - 88.82% (-3.11% от o1)
🥉OpenAI o3-mini - 86.96% (-4.97% от o1)

Второй бенчмарк - Kotlin_QA, который проверяет, как модель качественно отвечает на вопросы по Kotlin и объясняет, что делает Kotlin-код. Dev Advocate собрали 47 популярных вопросов и отправили нейросеткам. Победители второго теста поменялись:
🥇DeepSeek-R1 - 8.79/10
🥈OpenAI o3-mini - 8.7/10
🥉OpenAI o1 - 8.62/10

#kotlin #ai #jetbrains

🏝 JetBrains представила Koog - Kotlin Framework для разработки AI агентов

val agent = simpleSingleRunAgent(
    executor = simpleOpenAIExecutor(apiKey),
    systemPrompt = "Answer user questions concisely.",
    llmModel = OpenAIModels.Chat.GPT4o
)

val result = agent.runAndGetResult("Hello! How can you help me?")
println(result)

Подробнее читайте в документации

#kotlin #ai

🏝 Вышел релиз Koog 0.3.0 - библиотеки для написания AI агентов на Kotlin

Что нового:
👉 Сохранение состояния агента на диске
👉 Поддержка векторного хранилища для документов
👉 Поддержка Native OpenTelemetry
👉 Интеграция Spring Boot
👉 Параллельное выполнение задач
👉 Модерация и observability из коробки
👉 Множество других фичей

#kotlin #ai

📹 Как сделать свой первый AI агент на Kotlin (EN,17м)

Простая и понятная демонстрация как сделать своего AI агента, используя фреймворк Koog от JetBrains.

#kotlin #ai

SourceCraft встроили ИИ-агент в платформу

Недавно я был на Big Tech Night и слушал доклад о том, как ИИ становится частью инструментов разработчика. Прогнозы прогнозами, а вот и первый в России пример, когда ИИ — не просто помощник, а полноценный агент внутри целой платформы. 🚀

Яндекс анонсировал релиз обновленной SourceCraft. И это не просто «еще одна фича». Теперь это первая платформа в России, где ИИ-агент встроен в весь цикл создания ПО — от проработки идеи до деплоя в продакшен.

Что это меняет на практике?

Представьте, что у вас есть задача. Вместо того чтобы самому копаться в репозиториях, писать код, тестировать и настраивать деплой, вы можете дать задание ИИ-агенту. Он сам:
⏺️ Создаст репозиторий.
⏺️ Напишет код.
⏺️ Сгенерирует автотесты.
⏺️ Проверит безопасность.
⏺️ Подготовит пул-реквест.
⏺️ Проведет ревью
⏺️ Сделает публикацию/деплой

По сути, он берет на себя всю рутину. А вы выступаете в роли архитектора или тимлида, который контролирует процесс.

🔥 А если нужно поработать руками? Хорошо обновили Code Assistant. Он теперь умнее: не просто предлагает код, но и отслеживает, где используется функция, которую вы редактируете, и сразу предлагает готовые правки для всех этих мест. Появился режим Агента, а также возможность подключения внешние LLM моделей и MCP-серверов (пока только в VSCode)

☄️Что еще крутого в обновлении?

👉 Облако и CI/CD без боли: Платформа полностью заточена под облако. Настройка доступа к сервисам в CI/CD происходит автоматически, без возни с ключами.
👉 Безопасность с первого шага: Система сразу сканирует код на предмет «утечек» — паролей, API-ключей — еще до того, как они попадут в коммит.
👉 Поддержка GitHub Actions: Переносите проекты на SourceCraft, и ваши workflow автоматически преобразуются в формат платформы.

Разработка меняется на основе ИИ, как и инструменты для работы с кодом, это нужно принимать, адаптировать и применять, чтобы становиться продуктивным, а значит востребованным.

❗️Попробуйте обновленный набор ИИ инструментов от SourceCraft в своих задачах и делитесь впечатлениями в комментариях

#ai #яндекс