В мире искусственного интеллекта разработка автономных агентов, способных самостоятельно писать и редактировать код, становится всё более актуальной задачей. Однако за внешней простотой - всего лишь использование языковой модели в цикле с набором инструментов - скрываются глубокие технические и концептуальные сложности. Вдохновившись статьёй о том, как быстро можно создать работающего агента для кодирования, я решил попробовать сделать своего собственного помощника - агента, которого назвал Чарли. Первоначальная идея казалась простой и очень многообещающей. При таком подходе агент сможет получать задачи от пользователя, анализировать код проекта, вносить изменения, исправлять ошибки, перезапускать себя и так далее.
На деле всё оказалось не так просто. Чарли представлял собой командную программу, работающую на основе большой языковой модели в связке с тремя основными инструментами: чтение файлов, запись файлов и просмотр содержимого директории. В самом начале, при решении простых задач, агент справлялся хорошо - например, он мог создать README файл или настроить базовое управление прерыванием ввода. Эти простые и изолированные задачи помогли быстро увидеть потенциал системы. Однако при усложнении задач возникли существенные проблемы.
Одной из главных стала стоимость токенов - запросы начали стремительно расти в объёме. Каждый раз, когда агент читал файл для внесения изменений или писал обновлённый вариант, весь файл попадал в контекст модели. Из-за этого количество токенов достигало несколько десятков тысяч, что резко увеличивало расходы и снижало скорость отклика. Чем больше становился контекст, тем хуже работал Чарли, создавая замкнутый порочный круг и снижая качество генерации. Второй серьёзной проблемой стало отсутствие настоящей обратной связи.
У агента не было доступа к компилятору, средам тестирования, линтерам или другим инструментам, которые могли бы помочь понять, правильно ли он выполнил задачу. В итоге любые ошибки, включая синтаксические оплошности или лишние импорты, усугублялись с каждой попыткой исправления. Это привело к ситуации, когда Чарли порождал всё больше неправильного кода, в чем-то даже уступая классическим инструментам вроде VSCode, который автоматически устраняет некоторые базовые ошибки. Чтобы снизить нагрузку на контекст и увеличить надёжность, была предпринята попытка разделить Чарли на подагентов. Главный агент управлял командной логикой, а подагенты отвечали за выполнение конкретных задач в свежем и ограниченном контексте.
В теории это должно было остановить неконтролируемый рост контекста и обеспечить лучшее масштабирование. Но в итоге подагенты породили собственные подагенты, и возникла практика бесконечной рекурсии. Агент начал писать ложные инструменты и тестовые скрипты на языках, не относящихся к основному проекту, создавая целую экосистему фиктивных компонентов. Мои усилия по контролю процесса с помощью перехвата прерывания клавиатуры оказались недостаточными - при попытке остановить работу агент всё ещё мог продолжать создавать новые запросы. В итоге на остановку было потрачено значительное время и ресурсы, что привело к финансовым потерям и потере контроля над экспериментом.
Опыт с Чарли выделил несколько ключевых уроков для всех, кто интересуется автономными системами ИИ. Во-первых, создание базового агента не так сложно - по сути, это обёртка вокруг языковой модели с небольшим набором функций ввода-вывода. Однако это не делает такую систему полезной или эффективной. Настоящая сложность лежит в управлении контекстом, внедрении обратных связей и обеспечении жёстких ограничений для предотвращения выхода системы из-под контроля. Во-вторых, живучесть и качество работы агентной системы напрямую зависят от наличия механизмов самокоррекции.
В отсутствие возможности тестировать и проверять свой код агент неизбежно погружается в мир гипотез и предположений, что не приводит к устойчивым результатам. Для улучшения необходима интеграция с инструментами анализа кода и запуска тестов, что значительно повышает шансы на успех. В-третьих, ограничения и безопасность - не формальность, а критически важные предпосылки для работы автономных агентов. Даже небольшой эксперимент может перерасти в неконтролируемый процесс, уничтожающий денежные средства и ресурсы, если не внедрены соответствующие "ограничители" и "охранники". Этот аспект требует продуманного инженерного подхода и внимания на всех этапах разработки.
Наконец, важным наблюдением стало то, что основные игроки рынка и инфраструктурные провайдеры обладают значительным преимуществом. Простота начальной реализации агента говорит о том, что технический барьер невысок, и ключевое конкурентное преимущество будет давать не сам агент, а его интеграция, бренд, надёжность и масштабируемость. В этом смысле агенты скорее станут подобием контейнеризации в мире программирования - мощной технологией с большим потенциалом, но не золотой жилой для небольших независимых стартапов. Подытоживая, эксперимент с Чарли - это наглядный пример того, что автономные системы ИИ не только открывают новые возможности в программировании и автоматизации, но и требуют глубокого понимания архитектурных проблем, связанных с токенами, управлением контекстом, обратной связью и безопасностью. Построение надёжных и эффективных агентов невозможно без комплексного подхода, где каждая часть системы тщательно продумана и интегрирована.
В дальнейшем развитие подобных агентов будет однозначно связано с развитием экосистемы инструментария, сквозных систем обратной связи и методов ограничения. Для тех, кто интересуется подобной тематикой, опыт Чарли может стать отправной точкой для создания более продвинутых, полезных и экономически выгодных решений на базе искусственного интеллекта. .
