Aracı Tabanlı Geliştirme Neden Politikalar Gerektirir: Üç Seviyeli Bir Yönetişim Yığını
Anthropic
OpenAI
Cursor
Yapay zeka geliştirme araçları, sohbet asistanlarından otonom ajanlara doğru evriliyor. Bu makale, bir spor tesisi rezervasyon platformu için oluşturulmuş üç seviyeli bir yönetişim yığınını anlatıyor ve ajanların saatte binlerce mikro karar aldığında politikaların elzem hale geldiğini savunuyor. Makale, 12 politika belgesi, 10 beceri, 6 uzman ajan ve 7 aşamalı bir iş akışını detaylandırıyor.
Makale, yapay zeka kodlamasının sohbet asistanlarından otonom ajanlara evrilmesiyle birlikte yönetişimin zorunlu bir gereklilik haline geldiğini savunuyor. Seviye 1'de bir geliştirici her satırı inceler; seviye 3'te ajanlar saatte 10.000 mikro karar alır ve bu da insan incelemesini imkansız kılar. Yazar, NestJS ve Next.js kullanan bir platform için üç katmandan oluşan bir yönetişim yığını tanımlıyor: mühendislik politikaları (numaralı bölümlerden oluşan 12 belge), beceriler ve özel ajanlar (10 eğik çizgi komutu, 6 ajan, 6 inceleme istemi) ve OpenSpec tabanlı 7 aşamalı bir iş akışı (EXPLORE, PROPOSE, DESIGN, SPEC, TASKS, APPLY, ARCHIVE). Politikalar, ajanların mekanik olarak başvurduğu sözleşmelerdir ve daha güçlü modeller daha zayıf olanları inceler. İş akışı, döngüsel düzeltmeleri önlemek için incelemeden sonra yapıları kilitler. Makale, bağlam penceresinde yönetişimin ölçeklendikçe sürdürülebilirliği hakkında açık bir soruyla sona eriyor.
Kaynak: Habr — хаб ИИ —
orijinal