Amazon Web Services a prezentat miercuri Kiro Powers, un sistem care permite dezvoltatorilor de software să ofere asistenților lor de codare AI expertiză instantanee și specializată în instrumente și fluxuri de lucru specifice - abordând ceea ce compania numește un blocaj fundamental în modul în care funcționează agenții de inteligență artificială astăzi. AWS a făcut anunțul la conferința sa anuală re:Invent din Las Vegas.
Această capacitate marchează o abatere de la modul în care funcționează majoritatea instrumentelor de codare AI astăzi. De obicei, aceste instrumente încarcă fiecare capacitate posibilă în memorie de la început - un proces care consumă resurse computaționale și poate copleși AI cu informații irelevante. Kiro Powers adoptă abordarea opusă, activând cunoștințele specializate doar în momentul în care un dezvoltator are nevoie de ele.
"Scopul nostru este să oferim agentului context specializat, astfel încât să poată ajunge mai repede la rezultatul corect - și într-un mod care reduce și costurile", a declarat Deepak Singh, Vicepreședintele Developer Agents and Experiences la Amazon, într-un interviu exclusiv cu VentureBeat.
Lansarea include parteneriate cu nouă companii de tehnologie: Datadog, Dynatrace, Figma, Neon, Netlify, Postman, Stripe, Supabase și propriile servicii AWS. Dezvoltatorii pot, de asemenea, să își creeze și să își împărtășească propriile puteri cu comunitatea.
De ce asistenții de codare AI se sufocă atunci când dezvoltatorii conectează prea multe instrumente
Pentru a înțelege de ce contează Kiro Powers, ajută să înțelegem o tensiune tot mai mare pe piața instrumentelor de dezvoltare AI. Asistenții moderni de codare AI se bazează pe ceva numit Model Context Protocol, sau MCP, pentru a se conecta cu instrumente și servicii externe. Atunci când un dezvoltator dorește ca asistentul său AI să lucreze cu Stripe pentru plăți, Figma pentru design și Supabase pentru baze de date, acesta conectează servere MCP pentru fiecare serviciu.
Problema: fiecare conexiune încarcă zeci de definiții de instrumente în memoria de lucru a AI înainte de a scrie o singură linie de cod. Conform documentației AWS, conectarea a doar cinci servere MCP poate consuma mai mult de 50.000 de jetoane - aproximativ 40% din fereastra de context a unui model AI - înainte ca dezvoltatorul să tasteze chiar prima sa cerere.
Dezvoltatorii au devenit din ce în ce mai vocali cu privire la această problemă. Mulți se plâng că nu vor să-și ardă alocările de jetoane doar pentru ca un agent AI să își dea seama ce instrumente sunt relevante pentru o anumită sarcină. Ei vor să ajungă instantaneu la fluxul lor de lucru - nu să vadă un agent supraîncărcat care se chinuie să sorteze contextul irelevant.
Acest fenomen, pe care unii din industrie îl numesc "putrezirea contextului", duce la răspunsuri mai lente, rezultate de calitate inferioară și costuri semnificativ mai mari - deoarece serviciile AI taxează de obicei per jeton.
În interiorul tehnologiei care încarcă expertiza AI la cerere
Kiro Powers abordează acest lucru prin ambalarea a trei componente într-un singur pachet încărcat dinamic. Prima componentă este un fișier de direcționare numit POWER.md, care funcționează ca un manual de integrare pentru agentul AI. Acesta spune agentului ce instrumente sunt disponibile și, mai important, când să le folosească. A doua componentă este configurația serverului MCP în sine - conexiunea reală la servicii externe. A treia include cârlige și automatizări opționale care declanșează acțiuni specifice.
Când un dezvoltator menționează "plată" sau "checkout" în conversația sa cu Kiro, sistemul activează automat puterea Stripe, încărcând instrumentele și cele mai bune practici în context. Când dezvoltatorul trece la lucrul cu baza de date, Supabase se activează în timp ce Stripe se dezactivează. Utilizarea contextului de bază atunci când nicio putere nu este activă se apropie de zero.
"Dați clic pe un buton și se încarcă automat", a spus Singh. "Odată ce o putere a fost creată, dezvoltatorii pur și simplu selectează 'deschide în Kiro' și lansează IDE-ul cu totul gata de funcționare."
Cum AWS aduce tehnicile de elită ale dezvoltatorilor în masă
Singh a încadrat Kiro Powers ca o democratizare a practicilor avansate de dezvoltare. Înainte de această capacitate, doar cei mai sofisticați dezvoltatori știau cum să își configureze corect agenții AI cu context specializat - scriind fișiere de direcționare personalizate, elaborând solicitări precise și gestionând manual ce instrumente erau active în orice moment.
"Am descoperit că dezvoltatorii noștri adăugau capabilități pentru a-și face agenții mai specializați", a spus Singh. "Ei au vrut să ofere agentului puteri speciale pentru a rezolva o problemă specifică. De exemplu, și-au dorit dezvoltatorul lor front-end și au vrut ca agentul să devină expert în backend ca serviciu."
Această observație a condus la o idee cheie: dacă Supabase sau Stripe ar putea construi configurația optimă de context o singură dată, fiecare dezvoltator care utilizează aceste servicii ar putea beneficia.
"Kiro Powers formalizează asta - lucruri pe care oamenii, doar cei mai avansați oameni le făceau - și permite oricui să obțină astfel de abilități", a spus Singh.
De ce încărcarea dinamică bate reglarea fină pentru majoritatea cazurilor de utilizare a codării AI
Anunțul poziționează, de asemenea, Kiro Powers ca o alternativă mai economică la reglarea fină, procesul de antrenare a unui model AI pe date specializate pentru a-și îmbunătăți performanța în domenii specifice.
"Este mult mai ieftin", a spus Singh, când a fost întrebat cum se compară puterile cu reglarea fină. "Reglarea fină este foarte scumpă și nu puteți regla fin majoritatea modelelor frontieră."
Acesta este un punct semnificativ. Cele mai capabile modele AI de la Anthropic, OpenAI și Google sunt de obicei "closed source", ceea ce înseamnă că dezvoltatorii nu pot modifica antrenamentul lor de bază. Ei pot influența doar comportamentul modelelor prin solicitările și contextul pe care îl oferă.
"Majoritatea oamenilor folosesc deja modele puternice precum Sonnet 4.5 sau Opus 4.5", a spus Singh. "Ceea ce au nevoie aceste modele este să fie îndreptate în direcția corectă."
Mecanismul de încărcare dinamică reduce, de asemenea, costurile continue. Deoarece puterile se activează numai atunci când sunt relevante, dezvoltatorii nu plătesc pentru utilizarea jetoanelor pe instrumentele pe care nu le folosesc în prezent.
Unde se încadrează Kiro Powers în pariul mai mare al Amazon pe agenți AI autonomi
Kiro Powers sosește ca parte a unei ofensive mai largi a AWS în ceea ce compania numește "agentic AI" - sisteme de inteligență artificială care pot funcționa autonom pe perioade lungi de timp. Mai devreme la re:Invent, AWS a anunțat trei "agenți de frontieră" concepuți pentru a lucra ore sau zile fără intervenție umană: agentul autonom Kiro pentru dezvoltarea de software, agentul de securitate AWS și agentul AWS DevOps.
Acestea reprezintă o abordare diferită de Kiro Powers - abordând probleme mari, ambigue, mai degrabă decât oferind expertiză specializată pentru sarcini specifice. Cele două abordări sunt complementare. Agenții de frontieră se ocupă de proiecte complexe, de mai multe zile, care necesită luarea autonomă a deciziilor în mai multe baze de cod. Kiro Powers, dimpotrivă, oferă dezvoltatorilor instrumente precise și eficiente pentru sarcinile de dezvoltare de zi cu zi, unde viteza și eficiența jetoanelor contează cel mai mult. Compania pariază că dezvoltatorii au nevoie de ambele capete ale acestui spectru pentru a fi productivi.
Ce dezvăluie Kiro Powers despre viitorul dezvoltării de software asistate de AI
Lansarea reflectă o piață în curs de maturizare pentru instrumentele de dezvoltare AI. GitHub Copilot, pe care Microsoft l-a lansat în 2021, a prezentat milioane de dezvoltatori codificării asistate de AI. De atunci, o proliferare de instrumente - inclusiv Cursor, Cline și Claude Code - au concurat pentru atenția dezvoltatorilor. Dar, pe măsură ce aceste instrumente au devenit mai capabile, au devenit și mai complexe.
Model Context Protocol, pe care Anthropic l-a lansat open-source anul trecut, a creat un standard pentru conectarea agenților AI la servicii externe. Aceasta a rezolvat o problemă, creând în același timp o alta: supraîncărcarea contextului pe care Kiro Powers o abordează acum.
AWS se poziționează ca compania care înțelege dezvoltarea de software de producție la scară. Singh a subliniat că experiența Amazon de a rula AWS timp de 20 de ani, combinată cu propria organizație internă masivă de inginerie software, îi oferă o perspectivă unică asupra modului în care lucrează efectiv dezvoltatorii.
"Nu este ceva ce ați folosi doar pentru prototipul dvs. sau pentru aplicația dvs. jucărie", a spus Singh despre instrumentele de dezvoltare AI ale AWS. "Dacă doriți să construiți aplicații de producție, există o mulțime de cunoștințe pe care le aducem ca AWS care se aplică aici."
Drumul de urmat pentru Kiro Powers și compatibilitatea cross-platform
AWS a indicat că Kiro Powers funcționează în prezent doar în cadrul Kiro IDE, dar compania construiește spre compatibilitatea cross-platform cu alte instrumente de dezvoltare AI, inclusiv interfețe de linie de comandă, Cursor, Cline și Claude Code. Documentația companiei descrie un viitor în care dezvoltatorii pot "construi o putere o dată, o pot folosi oriunde" - deși această viziune rămâne aspirativă deocamdată.
Pentru partenerii tehnologici care lansează puteri astăzi, atractia este simplă: mai degrabă decât să mențină documentație de integrare separată pentru fiecare instrument AI de pe piață, ei pot crea o singură putere care funcționează oriunde funcționează Kiro. Pe măsură ce tot mai mulți asistenți de codare AI se aglomerează pe piață, acest tip de eficiență devine din ce în ce mai valoros.
Kiro Powers este disponibil acum pentru dezvoltatorii care utilizează Kiro IDE versiunea 0.7 sau ulterioară, fără costuri suplimentare, dincolo de abonamentul standard Kiro. Pariul de bază este unul familiar în istoria informaticii: că câștigătorii în dezvoltarea asistată de AI nu vor fi instrumentele care încearcă să facă totul dintr-o dată, ci cele suficient de inteligente pentru a ști ce să uite.