Engineers spend 70% of their time understanding code, not writing it. That’s why we built Asimov at @reflection_ai. The best-in-class code research agent, built for teams and organizations.

A compreensão do código é difícil. As bases de código de produção são grandes, com muito contexto fora do próprio código. Em testes cegos, as respostas de Asimov a perguntas complexas foram preferidas de 60 a 80% das vezes. Asimov funciona porque...

1] Asimov constrói uma única fonte de verdade para o conhecimento de engenharia Asimov olha para mais do que apenas código. Ele extrai conhecimento de sua base de código, das mensagens de sua equipe, de suas ferramentas de gerenciamento de projetos e muito mais. Observe-o rastrear um bug de um tópico de bate-papo para o PR exato que o apresentou:

2] Asimov captura o conhecimento tribal de toda a equipe com memórias Asimov aprende com o feedback de especialistas e captura o conhecimento tribal armazenado na mente dos engenheiros. por exemplo, "asimov, lembre-se de que X funciona de maneira Y" Depois que uma atualização é feita, ela beneficia toda a equipe.

3] Asimov foi projetado para ingerir muito contexto Hoje, os designs de agentes se enquadram em duas categorias: RAG ou pesquisa agêntica. Ambos lutam com grandes bases de código. Asimov usa um novo design multiagente (um grande raciocinador com pequenos retrievers) para ingerir grandes bases de código.