Мир ИИ становится «цикличным»: непрерывно работающие AI-агенты
Создатель Claude Code Борис Черни подтвердил на конференции Meta, что AI-циклы реальны и значимы, как переход от ручного написания кода к агентам, и сам использует их для постоянного улучшения кода.
В пятницу на конференции Meta @Scale выступил Борис Черни, создатель Claude Code. Первый вопрос из зала был о циклах (loops): являются ли они очередным хайпом или реальностью? Черни ответил утвердительно, заявив, что циклы так же важны, как переход от рукописного кода к агентам. Два года назад мы писали код вручную, затем агенты начали писать код, а теперь мы переходим к тому, что агенты побуждают других агентов писать код. Черни показал, как он использует циклы в своей работе: один агент постоянно ищет способы улучшить архитектуру кода, другой — находит дублирующиеся абстракции для объединения. Они отправляют пул-реквесты, как обычные программисты, и никогда не останавливаются, поскольку код постоянно меняется.
Статья отмечает, что рекурсивные циклы не новы — они известны из основ информатики. Однако AI-циклы работают с недетерминированной логикой: подчинённый агент решает, когда остановить цикл, вместо чёткого условия. Один из популярных методов — цикл Ральфа (названный в честь Ральфа Виггама из Симпсонов), который суммирует всю проделанную работу и спрашивает, достигнута ли цель. Это помогает модели не потеряться при длительной работе.
Циклы также можно рассматривать как часть общего стремления к увеличению вычислительной мощности на этапе тестирования. Исследователь OpenAI Ноам Браун недавно отметил, что современные модели могут решить почти любую задачу, если выделить достаточно вычислительных ресурсов. Поэтому один из способов гарантировать решение — продолжать вкладывать ресурсы, пока задача не будет выполнена. В примере Черни код можно улучшать бесконечно, пока есть вычислительные мощности.
Однако это дорого. Циклы потребляют гораздо больше токенов, чем обычные чат-боты, и, поскольку они работают непрерывно, расходы не ограничены. Это выгодно продавцам токенов, таким как Anthropic, но для остальных может быть дорогим способом работы. Тем не менее, при правильной настройке и контроле расходов токенов и дрейфа, преимущества могут быть настолько значительными, что перевесят затраты.
