Jay Hack是一位拥有自然语言处理和计算机视觉背景的AI研究员。他早在几年前便意识到，大型语言模型（LLMs）如GPT-4或ChatGPT，具备将自然语言请求转化为代码的潜力，可显著提升开发者生产力。
在Palantir担任机器学习工程师并创立美妆AI购物初创公司Mira后，Hack开始尝试利用LLMs执行拉取请求（Pull Request）。在小团队协助下，该实验逐步演变为Codegen平台，旨在通过LLMs自动化软件工程中琐碎、重复的任务。
Hack在接受TechCrunch邮件采访时表示：“Codegen通过赋能AI代理交付代码，实现了软件工程繁琐劳动的自动化。该平台能帮助公司显著加快进度，消除技术债务与维护成本，从而专注于产品创新。”
与现有代码生成工具的核心差异
相较于GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer等侧重代码自动补全的工具，Codegen聚焦于“整个代码库范围”的问题，如大型迁移和重构。Hack指出：“Codegen利用多代理系统进行复杂代码生成，协调多个代理协同分解并解决大型任务。这种基于彼此工作成果的推理机制，能产生更优质的输出。”
核心功能与工作流
Codegen是一款支持云和本地部署的工具，可连接代码库与Jira、Linear等项目管理系统，自动生成拉取请求以解决工单。Hack表示，该平台甚至能配置部分必要的代码基础设施和日志记录。
他强调：“相比其他方案，Codegen在执行完整开发任务方面提供了更高级别的自动化。我们抓取待办事项列表，识别可解决工单，并启动代理集群查找相关代码、生成拉取请求。”
安全性与人类监督
鉴于当前顶尖AI模型仍可能犯错，且斯坦福研究表明使用代码生成AI更易引入安全漏洞，Codegen致力于在人类监督与监控LLM输出的最佳实践间取得平衡。Hack认为：“只有充分理解如何评估验证LLM输出，开发者才会对通用化、自动化的代码生成系统建立广泛信任。”
融资进展与市场展望
投资者对Codegen前景看好。该公司本周宣布完成1600万美元种子轮融资，由Thrive Capital领投，Quora CEO Adam D’Angelo及Instagram联合创始人Mike Krieger等天使投资人参投。此轮过后总融资额达1620万美元，投后估值6000万美元。
Thrive Capital的Philip Clark表示：“2023年，开发者仍将大量时间耗费在迁移、重构、集成及修复错误等低级任务上。Codegen正利用大语言模型构建AI代理，将工程师从苦差事中解放出来，使其专注于新产品创造。”
总部位于旧金山的Codegen目前暂无付费客户，正与两家大规模企业合作伙伴共同孵化平台。Hack预计明年将迎来增长，计划年底前将团队从6人扩充至10人，资金将用于扩大团队规模及支持基础设施建设。