摘要： Paul介绍了cubic平台的核心功能，即AI代码审查代理。该代理在PR提交时进行初步审查，但最初由于噪声过多而受到批评。通过多次架构修订和测试，Paul团队成功降低了51%的错误警报率，同时保持了召回率。他们采取了以下措施：明确推理日志、简化工具集、使用专门的微代理，以及专注于单一任务的AI代理。这些改进导致错误警报减少、评论数量减少，并提高了开发者的信任和参与度。
讨论： 这段内容主要讨论了人工智能在代码审查中的应用，特别是大型语言模型（LLM）在代码审查中的表现和局限性。讨论的话题包括LLM生成的代码审查注释的准确性、如何更有效地使用LLM进行代码审查、以及LLM在处理复杂问题时可能遇到的挑战。用户们分享了他们对LLM生成的内容的信心度、对代码审查流程的建议，以及对未来AI在软件开发中角色的看法。
原文标题：Learnings from building AI agents
原文链接：https://www.cubic.dev/blog/learnings-from-building-ai-agents
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