AI-кодирующие агенты предлагают лучший взгляд на то, как будут выглядеть агенты в многих других областях интеллектуального труда. AI-кодирование ускорилось быстрее, чем в любой другой области AI, потому что создатели AI глубоко понимают свои собственные рабочие процессы и заинтересованы в их улучшении для повышения своей продуктивности. Это также отличная «петри» для экспериментов, потому что экосистема будет быстрее принимать новые инструменты (и отказываться от старых), что дает вам более четкий сигнал о том, какие парадигмы работают, а какие нет. Дарвиновские силы здесь очень сильны. Хотя есть много вещей, которые не переводятся из кодирования в другие области интеллектуального труда, в агентах очевидно, что мы начинаем видеть формулировку основных примитивов для агентов в интеллектуальном труде. Эти основы включают: фоновый агент, который вы запускаете в простом GUI или через другой логический триггер, возможность отслеживать их прогресс, добавлять соответствующий контекст, возможность привлекать дополнительные сигналы и инструменты, способы проверки работы и результатов в конце рабочего процесса, создание пользовательских агентов на лету, когда рабочие процессы повторяются, и так далее. Мы находимся на самых ранних этапах того, как это будет выглядеть в программном обеспечении, но неясность, которую мы имели год назад, начинает становиться немного более ясной с каждым днем. Невероятные времена впереди.

Скорость, с которой вам нужно обновлять или хотя бы пересматривать основные части вашей архитектуры для AI-агентов, является самой безумной, которую я когда-либо видел в технологиях. То, что вы делали для оптимизации под небольшие контекстные окна и модели без рассуждений год назад, теперь отличается от того, что вы делаете для больших контекстных окон, рассуждений и использования инструментов; это совершенно разные архитектуры. Если вы начали проект AI или программное обеспечение год назад, которое за последние 6 месяцев не изменило ни одну из основных структур или не изменило архитектурный паттерн значимым образом, то почти нет шансов, что вы используете последние достижения в AI. Если вы создаете AI-агентов, основное IP, которое вам нужно правильно настроить и сделать долговечным, — это понимание вашего рабочего процесса, области, данных, к которым у вас есть доступ, и пользовательского опыта; остальное вы должны быть готовы обновлять на постоянной основе.

Большинство американских взрослых взаимодействуют с ИИ несколько раз в неделю. ИИ стал мейнстримной технологией быстрее, чем любой другой инструмент в истории. Удивительно, что мы находимся только на самых ранних стадиях того, что на самом деле возможно. ht @emollick