ИИ-агентам по-прежнему нужен контроль на высоком уровне. При этом ручная проверка кода уже становится узким местом, а сами модели стали достаточно сильными, чтобы жёсткие детерминированные системы проверки начали ограничивать их возможности. Возникает вопрос, как тогда контролировать результат их работы? Для этого, Боб Мартин, известный как автор "Чистого кода", создал специальный инструмент анализа системы, связанный с агентом. Он показывает структуру проекта в виде диаграммы, похожей на UML, и подсвечивает её метриками CRAP и мутационного тестирования. Диаграмма интерактивная. Можно выбрать любой элемент и постепенно провалиться от общей архитектуры вплоть до конкретного участка кода. Если пользователь видит проблемную часть системы, он может сразу поручить связанному агенту внести изменения. Это может быть как перестройка архитектуры, так и локальный рефакторинг. Агент вносит правки, после чего обновлённая структура снова появляется на диаграмме. Инструмент он сделал под себя, но его можно использовать как шаблон и поручить агенту собрать собственную версию под конкретный проект. Пока это рабочий прототип, поэтому в ближайшие недели он наверняка сильно изменится. Но к тому моменту вы, скорее всего, уже будете переделывать его под себя. А улучшения всегда можно забирать обратно из исходника или из форков других разработчиков и интегрировать в свою. http://github.com/unclebob/uml-viewer
AI agents still require high levels of control. At the same time, manual code checking is already becoming a bottleneck, and...
AI agents still require high levels of control. At the same time, manual code review is already becoming a bottleneck, and the models themselves have become strong enough that rigid deterministic verification systems have begun to limit their capabilities. The question arises, how then...
AI Summary & Key Takeaways
- AI agents still require high levels of control
- At the same time, manual code review is already becoming a bottleneck, and the models themselves have become strong enough that rigid deterministic verification systems have begun to limit their capabilities
- The question arises, how then...
AI agents still require high levels of control. At the same time, manual code checking is already becoming a bottleneck, and...
Related stories
Meet the AI Agents Trying to Be Real-Life Journalists
Jayden, Sam, and Zack are eagerly pitching editors on reported stories and investigative features. The catch? They're all AI agents.
Mentorix has released a course - “RAG Engineering: creating production-ready AI systems”
📘 A course has been released on Mentorix - “RAG Engineering: creating production-ready AI systems.” Do you want to not just put together a demo “chat on documents”, but make a RAG that finds the required section and responds with quotes? This course is the full path from RAG without frameworks to production agentic RAG. •…
Toyota is betting $6.4 billion a year on humanoid robots and factory automation
Toyota wants to turn itself into a global robotics company, and it's betting on humanoid robots and factory automation to get there. The article Toyota is betting $6.4 billion a year on humanoid robots and factory automation appeared first on The Decoder.
Kimi - complete guide to the ecosystem and analysis of K3.1 Pro
Kimi - a complete guide to the ecosystem and analysis of K3.1 Pro ⠀ On October 23, Moonshot released Kimi K3.1 Pro. At the same time, we dismantled the entire ecosystem: Kimi can already create games, 3D models, websites and automate work on the Internet. ⠀ 🟠What's new in K3.1 Pro > Context - up to 1 million tokens >...
