描述
ML.ai 是一个复杂的编码代理，旨在通过智能选择每个步骤的适当模型来简化软件开发任务。它读取您的代码库，执行诸如修复错误、运行测试套件和迁移等任务，并在进行任何更改之前提供差异供您审查。这确保在您批准之前不会将任何内容写入磁盘，从而提供一个受控和精确的开发环境。
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ML.ai 可在 macOS、Linux 和 Windows 上使用，与终端、IDE、GitHub 和 Web 界面无缝集成，使其可以从各种平台访问。目前处于私人测试阶段，最初在印度提供。
ML.ai 提供多个计划，包括 Infinite、Pro、Max、Team 和 Enterprise，每个计划都满足不同的并发和团队需求。Infinite 允许两个并行作业，Pro 支持六个，而 Max 可处理多达二十个。Team 计划为每个席位提供 Pro 级并发，以及共享技能和例程，而 Enterprise 计划则提供自托管部署和自定义模型策略。
该平台旨在进行真实的工程工作，从常规的拉取请求到复杂的迁移，并随着时间的推移适应您团队的标准。它支持并行代理，允许多个作业在项目之间同时运行，每个作业都在自己的沙箱中。
ML.ai 强调公平使用的定价模型，没有可见的令牌预算，确保代理在工作直到任务得到验证。这种方法消除了对令牌预算和信用余额的需求，而是专注于任务的完成。
该平台由 Pixis.ai 支持，并得到软银愿景基金和通用大西洋的支持，确保强大的开发和支持。ML.ai 旨在通过路由不需要前沿模型的任务来减少模型支出，通常节省 30% 到 45%。
- 类别编程与开发
- 定价模式统一价格
- 部署云端、自托管
- 平台macOS、Linux、Windows
ML.ai的核心功能
自动模型路由
更改前的差异审查
多平台支持
并行作业执行
无令牌预算
公平使用定价
自定义模型策略
共享技能和例程
如何使用 ML.ai？
配置：将 ML.ai 与您的代码库设置
使用：分配任务并审查差异
优化：调整并发和模型路由
部署：在各个平台和环境中使用
ML.ai的使用案例
- 错误修复
- 测试套件执行
- 代码迁移
- 并行处理
- 团队协作
