Ingenieurs besteden 70% van hun tijd aan het begrijpen van code, niet aan het schrijven ervan. Daarom hebben we Asimov op @reflection_ai gebouwd. De best-in-class code research agent, gebouwd voor teams en organisaties.

Het begrijpen van codes is moeilijk. Productiecodebases zijn groot met veel context buiten de code zelf. In blinde tests hadden de antwoorden van Asimov op complexe vragen 60 - 80% van de tijd de voorkeur. Asimov werkt omdat...

1] Asimov bouwt een enkele bron van waarheid voor technische kennis Asimov kijkt naar meer dan alleen code. Het haalt kennis uit je codebase, de berichten van je team, je projectmanagementtools en meer. Bekijk hoe het een bug volgt van een chatthread naar de exacte PR die deze heeft geïntroduceerd:

2] Asimov legt teambrede stamkennis vast met herinneringen Asimov leert van feedback van experts en legt tribale kennis vast die is opgeslagen in de hoofden van ingenieurs. bijv. "asimov, onthoud dat X op Y-manier werkt" Zodra een update is doorgevoerd, komt dit het hele team ten goede.

3] Asimov is ontworpen om veel context op te nemen Tegenwoordig vallen agentontwerpen in twee categorieën: RAG of agentic search. Beide worstelen met grote codebases. Asimov gebruikt een nieuw multi-agent ontwerp (een grote redenering met kleine retrievers) om grote codebases op te nemen.