Yapay zeka modelleri, yazılım geliştirme görevlerinde tutarsız performans sergileyebilir. Bazen karmaşık sistemlerde bile başarılı olurken, bazen daha basit görünen refactor işlemlerinde kritik hatalar yapabilirler. Bu tutarsızlığın temel nedeni, modelin zekasından ziyade, eyleme geçmeden önce sahip olduğu "bağlam"dır. Kıdemli mühendisler, yıllar içinde edindikleri deneyimlerle bir sistemin zımni sözleşmelerini, gerçek sınırlarını ve asla olmaması gereken durumları içeren bir zihinsel modele sahiptir. Bu bilgi, kodda değil, genellikle dağınık belgelerde veya mühendislerin kafasında bulunur.
Büyük kod tabanlarında, yapay zeka ajanları bu zihinsel modele erişmekte zorlanır. Sınırlı context window'ları nedeniyle, tüm kodu ve gizli bağlamı aynı anda işleyemezler. Dosya içerikleri, dizin yapıları ve modül bağlantıları gibi bilgiler token olarak hızla birikir ve ajanların keşif maliyetini artırır. Bu durum, ajanların takılıp kalmasına, yanlış varsayımlarda bulunmasına veya kritik detayları kaçırmasına yol açar. Her takılmada, mühendislerin manuel olarak müdahale etmesi veya ajana yeniden açıklama yapması gerekir ve bu zor kazanılmış bağlam bir sonraki görevde kaybolur.
Intent Layer, bu sorunu çözmek için tasarlanmıştır. Kıdemli mühendislerin zihinsel modelini yakalayıp doğrudan kod tabanına gömerek, her görevde ve her mühendis için otomatik olarak yüklenmesini sağlar. Bu sayede, yapay zeka ajanları varsayılan olarak deneyimli mühendisler gibi davranmaya başlar. Intent Layer, yeni başlayan mühendislerin bile en iyi mühendislerin elde edeceği sonuçları çok daha kısa sürede sunmasını mümkün kılar ve yapay zeka adaptasyonunda önemli bir aşamayı temsil eder.
Yapay zeka ajanlarının büyük ve karmaşık yazılım sistemlerinde daha verimli çalışmasını sağlayarak geliştirme süreçlerini hızlandırıyor ve hata oranlarını azaltıyor.