如果你想要一个开源的人工智能Copilot形式的个人编码助手，你可能有兴趣了解更多关于OpenCopilot的信息。AI Copilot本质上是一个AI驱动的助手，旨在帮助开发人员编写代码。
利用机器学习模型，尤其是大规模语言模型，这些副驾驶可以根据提供的上下文理解并生成类似人类的文本。当应用于编码领域时，此功能转化为建议代码片段、识别错误以及按需提供解释或文档。
新工具有望彻底改变开发人员和用户与API交互的方式。OpenCopilot目前处于早期测试开发阶段，但已经展示了一系列旨在简化工作流程和增强用户体验的有前途的功能。OpenCopilot通过执行调用和转换响应来简化API交互，但它并不是专门为一般编码帮助而设计的。
什么是OpenCopilot？
OpenCopilot旨在成为用户自己的AI副驾驶，专门为他们的产品量身定制。与通用的AI解决方案不同，OpenCopilot与产品的底层API深度集成。凭借轻松执行 API 调用的主要功能，它是一种工具，可以显着提高效率并减少与 API 接口所涉及的手动工作。
它的操作植根于使用大型语言模型 （LLM），该模型分析用户请求以确定 API 调用的必要性。在做出这样的决定后，OpenCopilot 会选择合适的 API 端点，并根据 API 定义发送所需的有效负载。
开源人工智能副驾驶
功能和限制
虽然仍处于起步阶段，但OpenCopilot拥有几项令人印象深刻的功能：
- API 交互：它可以调用您的底层 API，将其响应转换为有意义的、用户友好的文本。
- 上下文请求：由于能够根据上下文自动填写请求有效负载字段，因此启动案例等任务变得更加顺畅。例如，用户可能会说，“发起一个关于X问题的新案例”，OpenCopilot将适当地填充标题字段。
但是，与任何测试版产品一样，存在某些限制：
- 有限的端点调用：它还不能同时调用多个端点，尽管此功能即将出现。
- API大小和复杂性：OpenCopilot不是为大型或复杂的API设计的。
- 聊天记忆：截至目前，它不保留聊天记录，将每条消息视为独立的交互。
OpenCopilot 如何运作
OpenCopilot的集成过程很简单：
- API 定义：用户提供其 API 或后端定义，突出显示公共终结点及其使用方法。当前的支持是针对Swagger OpenAPI 3.0的，具有用于在开发中动态添加端点的用户界面。
- 验证：OpenCopilot确保提供的模式有效，以保证最佳结果。
- LLM 馈送：该工具使用 LLM 处理 API 定义。
- 集成：然后，用户可以将OpenCopilot的聊天气泡嵌入到他们的SaaS应用程序中，从而提供无缝体验。
OpenCopilot的未来
OpenCopilot的未来看起来很光明，开发人员渴望追求明确的路线图。他们的主要目标之一是能够创建无限的AI副驾驶，这些副驾驶可以通过标准的JavaScript调用毫不费力地嵌入到SaaS产品中。他们还致力于在聊天气泡中引入对TypeScript的支持，确保系统与现代开发实践无缝协作。
即将出现的一个重要功能是为API提供和验证Swagger定义，这将进一步简化集成过程。需要注意的一项正在进行的功能是用于端点编辑的用户界面，它有望让用户更好地控制他们的 API 交互。
该团队还热衷于增强OpenCopilot的内存功能，计划通过Vector DB集成引入聊天内存并支持更大的Swagger文件。此外，他们的目标是通过引入可以满足各种身份验证方法的插件系统来使平台更加通用。认识到离线功能的重要性，有计划纳入离线LLM。
最后，他们正在努力扩展OpenCopilot的数据摄取功能，并计划支持从文本和PDF到网站和其他数据源的一系列格式。
以下是通常与AI副驾驶相关的一些特性和功能：
- 代码建议：当开发人员键入时，AI 可以预测并建议下一行或下一行代码块。这对于样板代码或开发人员可能不记得的库中的函数/方法特别有用。
- 错误检测和纠正：AI可以实时突出显示潜在错误并提出修复建议。这不仅仅是简单的语法错误，还可以包括更复杂的逻辑或运行时错误。
- 代码文档：通过分析代码，AI可以自动生成注释甚至完整的文档，解释代码的不同部分的作用。
- 代码到注释翻译：如果开发人员不确定一段代码，他们可以要求AI用简单的英语解释它。然后，人工智能可以生成代码功能的人类可读解释。
- 代码搜索：开发人员可以向 AI 请求完成特定任务的代码片段，而不是手动搜索文档，AI 可以生成或查找相关代码。
- 学习和个性化：随着时间的推移，人工智能可以从个人开发人员的编码风格和偏好中学习，使其建议更加量身定制和相关性。
- 与现有工具集成：这些副驾驶通常旨在与流行的集成开发环境 （IDE） 和代码编辑器无缝集成，使开发人员无需更改现有工作流程即可轻松使用它们。
GitHub（使用GitHub Copilot），OpenAI（使用Codex等模型），Shopify，Microsoft等公司一直在投资这项技术，因为它有可能显着提高开发人员的生产力，减少错误，并使编码过程更容易被更广泛的受众所访问。
