Reflection AI
2024年3月才成立的Reflection AI周三（7/16）正式发表该公司首款产品Asimov。Asimov定位为程式码研究代理人，能够索引整个程式码库、技术文件及Slack/GitHub讨论区，以协助建构团队的知识大脑。
Reflection AI的两名创办人皆来自Google DeepMind，一位是曾参与Gemini及强化学习研究的Misha Laskin，另一位则是AlphaGo与AlphaZero 核心工程师之一的Ioannis Antonoglou，Laskin现为Reflection AI执行长，Antonoglou则是技术长。该公司去年已获得来自包括红杉资本（Sequoia Capital）、Nvidia及Scale AI在内的1.3亿美元A轮融资。
Reflection AI表示，在大型的程式码库中，工程团队花费多达7成的时间来理解与设计程式码，只利用10%的时间来撰写程式码，然而，现代的产品都将大多数的精力集中于程式码生成，造成有限的理解能力。而程式码代理人也有类似的问题，倘若不深入了解大型程式码库及周边的业务逻辑，那么程式码代理人也只会受困于肤浅的能力。
而Asimov则具备一流的程式码理解能力，是Reflection AI专门替团队及组织打造的程式码研究代理人。
Asimov具备3个关键元件，一是借由存取程式码库、架构文件、GitHub线程、聊天纪录与其它来源，以替工程知识建置单一事实来源；相较于采用规则或README来指示代理人，Asimov则是借由Memories功能来共同记录与传承团队的知识，例如要求Asimov记住某个功能的运作方式；此外，Asimov采用了多代理人架构来理解大量资讯，它有许多小型的长脉络代理人，以用来撷取与提问有关的资讯，也有一个大型的短推理代理人，以整合由前者所搜集的资讯，并生成一个具逻辑且有脉络的答案。
在Asimov与Cursor Ask、Claude Code（Sonnet 3.7）及Claude Code（Sonnet 4.0）等知名程式码代理人的个别盲测中，Asimov明显胜出。
Reflection AI内部也使用Asimov来加速工程，发现它每天都变得更聪明，也相信要实现超智慧的程式码生成的前提是，先拥有超智慧的程式码理解能力。