Mākslīgā intelekta pasaulē ienāk 'cilpas' – nepārtraukti strādājoši AI aģenti
Boris Černijs, Claude Code radītājs, Meta konferencē apliecināja, ka AI cilpas ir reāls un nozīmīgs nākamais solis – aģenti, kas nepārtraukti uzlabo kodu fonā.
Pagājušajā piektdienā Meta rīkotajā @Scale konferencē uzstājās Boriss Černijs, populārā rīka Claude Code veidotājs. Pārsteidzoši, bet pirmais jautājums no publikas bija par cilpām (loops) – vai tās ir nākamais ažiotāžas vilnis vai reāla parādība. Černijs atbildēja izteikti apstiprinoši, norādot, ka cilpas ir tikpat nozīmīgas kā pāreja no roku rakstīta koda uz aģentiem, kas raksta kodu. Viņš skaidroja, ka pirms diviem gadiem kods tika rakstīts ar roku, tad aģenti sāka rakstīt kodu, un tagad notiek pāreja uz situāciju, kur aģenti mudina citus aģentus rakstīt kodu.
Černijs demonstrēja, kā viņš personīgi izmanto šādas cilpas: viens aģents nepārtraukti meklē veidus, kā uzlabot koda arhitektūru, bet cits – identificē dublētas abstrakcijas, ko var apvienot. Šie aģenti iesniedz pull request tāpat kā cilvēki, un tie nekad neapstājas, jo kods nepārtraukti mainās. Šī ideja ir spēcīga, īpaši ņemot vērā Černija autoritāti.
Rakstā tiek atzīmēts, ka cilpas nav pilnīgi jauna ideja – rekursīvās cilpas ir pazīstamas no datorzinātņu pamatkursiem. Tomēr atšķirība ir tā, ka tagad cilpas darbojas ar nedeterminētu loģiku: apakšaģents izlemj, kad apturēt cilpu, nevis skaidri definēts nosacījums. Viens no populārākajiem paņēmieniem ir Ralfa cilpa (nosaukta Simpsona tēla Ralfa Vigama vārdā), kas apkopo visu paveikto un jautā, vai mērķis ir sasniegts – tas palīdz tikt galā ar modeļu apmaldīšanos ilgstošas darbības laikā.
Cilpas var uztvert arī kā daļu no vispārējās tendences palielināt testēšanas laika skaitļošanas jaudu. OpenAI pētnieks Noams Brauns nesen atzīmēja, ka mūsdienu modeļi spēj atrisināt gandrīz jebkuru problēmu, ja tiek atvēlēts pietiekami daudz skaitļošanas jaudas. Tāpēc viens veids, kā nodrošināt problēmas risinājumu, ir vienkārši turpināt ieguldīt skaitļošanas jaudu, līdz darbs ir pabeigts. Černija piemērā kodu var nepārtraukti uzlabot, kamēr vien ir pieejami resursi.
Tomēr šāda pieeja ir dārga. Cilpas patērē daudz vairāk tokenu nekā vienkāršas jautājumu-atbilžu sistēmas, un, tā kā tās darbojas nepārtraukti, izmaksām nav griestu. Tas ir izdevīgi tokenu pārdevējiem, piemēram, Anthropic, bet citiem tas var būt ievērojams izdevumu slogs. Tomēr, atkarībā no risināmās problēmas un pareizas uzraudzības sistēmas, ieguvumi var atsvērt izmaksas.
