Transcription
Позвольте модели готовить, и не пытайтесь подталкивать ее в определенных направлениях. Мой запуск длится уже 9 часов подряд. Это безумие. Больше Devons запускается из других Devons или программно, чем людьми. Мы не пытаемся заменить кодирование. Мы пытаемся создать изобилие хорошего программного обеспечения и действительно умножить инженера. Вы хотите, чтобы инженер привнес вкус и принял это высокоуровневое решение, но агенты должны делать все остальное, и агент не должен быть узким местом для инженера. Хорошо. Привет всем. Я очень рад приветствовать Джареда, резидента Cognition сегодня. Джаред имеет большой опыт в создании ИИ-агентов. Так что я собираюсь спросить его о том, как создать хороший ИИ-агент, попросить его продемонстрировать последние возможности Devon, а также поговорить о довольно конкурентной среде ИИ-кодирования и рабочих пространствах знаний. Добро пожаловать, Джаред. >> Спасибо, что пригласили, Питер. Почему бы нам не начать с нескольких высокоуровневых вопросов, например, как, по вашему мнению, следует подходить к созданию агента сегодня, и какая самая большая ошибка, которую допускают компании, занимаясь этим? Я думаю, сначала, возможно, я хотел бы разбить это на два разных типа того, что означает создание агента, и в первую очередь, я думаю, первое — это создание пользовательского агента или чего-то, с чем взаимодействуют ваши пользователи, чат-бота или чего-то подобного, а второй тип, вероятно, это то, о чем я думаю — агент, который вы используете. Так что я недавно разговаривал со многими командами DevOps, которые создают внутренние агенты для своей команды, чтобы работать лучше, что похоже на то, что есть сходства и различия. Я думаю, когда мы говорим о внешнем агенте и создании чего-то поверх модели, я думаю, одна из самых больших ошибок и одна из самых важных вещей — это то, что вы просто должны помнить о прогрессе модели, и вы хотите строить таким образом, чтобы это соответствовало дорожной карте модельных лабораторий и людей, создающих модели, и вы хотите строить таким образом, чтобы это не было борьбой с гравитацией, так сказать. Так, например, было много, я думаю, как долго LLM существуют? Всего 2-3 года, четыре года, что-то в этом роде. С момента первого ChatGPT и таких вещей, как вызов инструментов, таких вещей, как рассуждение, помните цепочку мыслей, люди как бы просили своего агента очень специфическим образом, чтобы получить это рассуждение, а теперь это встроено в модель. Для таких вещей нам все еще нужно делать много хаков, чтобы модель хорошо следовала инструкциям. И мой общий высокоуровневый совет — строить свою собственную дорожную карту таким образом, чтобы предполагать, что эти хаки будут становиться все менее и менее важными, и это не будет защитой вашей компании. Так что сегодня мы уже достигли точки, когда многие команды перешли от больших DAG, где этот узел соединяется с этим узлом, который соединяется с этим запросом, который соединяется с этим запросом, и это, и это действительно может вернуться, начиная со вчерашнего дня, с этим новым видом динамических рабочих процессов, над которыми работает Anthropic. Но все же высокоуровневый принцип: позвольте модели, позвольте модели готовить, и не пытайтесь подталкивать ее в определенных направлениях. Это просто облегчит вам жизнь. Это сэкономит время разработки, и вам понадобится меньше каркасов вокруг агентов по мере улучшения моделей, а они уже довольно хороши. >> Понял. Так, в основном, как начать с запроса и некоторых инструментов, которые агент может использовать, и просто итеративно развиваться оттуда, верно? Это вроде >> Да. Я почти думаю, что инженерия инструментов станет новой вещью. Просто выяснить, какие инструменты дать модели, и предположить, что модель сама разберется и сможет пробовать вещи, а запрос в этом случае и навыки в этом случае — это как шпаргалка о том, какие инструменты использовать для чего. Но в остальном модель просто попробует все. Просто чтобы немного перейти к тактике, давайте скажем, что первоначальный запрос, возможно, это просто инструменты, вроде того, для чего ваш агент, например, для поддержки клиентов или что-то в этом роде, а затем, в частности, ваш совет — не включать кучу всего, вроде «думай очень усердно» или «сделай шаг», знаете, вот один, два, три шага, как действовать, вроде как просто дайте нам некоторые принципы вместо очень явных инструкций, это то, что вы думаете? >> Да, я думаю, что все зависит от конкретного случая, поэтому очень трудно давать общие советы, но я думаю, что ментальная модель или эвристика, которую вы должны иметь, заключается в том, что если сегодня вам кажется, что вам нужно давать эти очень ультраспецифичные инструкции по запросу, не рассматривайте это как вашу защиту или ваше отличие на рынке, потому что модели будут становиться лучше, и вам потребуется все меньше и меньше этого. И даже сегодня вы видите, я работал над проектом на днях, и на лучших моделях сегодня вы просто даете одну простую строку, вроде «есть странный баг с этим потоком входа в систему», и он разберется. И это не было правдой год назад. Это, вероятно, не было правдой шесть или восемь месяцев назад. И это означает, что если ваш запрос, если вся ваша компания полагается на этот причудливый запрос, который говорит, что вам нужно рассуждать и делать это, модели догонят. >> Да, чувак, это большой вопрос, верно? Что на самом деле является защищаемым для компании, чтобы построить агент самостоятельно? Очевидно, если у вас есть проприетарные данные, это несколько защищаемо. В противном случае, я чувствую, что есть много компаний-оберток для ИИ, которые просто являются запросами, верно? Они просто запросы и навыки. >> Все — это запрос и навык. Все сводится к запросам и навыкам, верно? Я думаю, возможно, вы просите людей, но я думаю, возможно, мы могли бы использовать Cognition в качестве примера. >> Да. >> Я не думаю, что кто-либо использует термин «обертка», вроде «о, Cognition — это просто обертка», потому что я думаю, что очень ясно, что мы построили дифференциацию, основанную на самой системе, система действительно хороша, но также и через рыночную стратегию, через FDE, и я имею в виду, FD — это тема дня, но я >> Извините, что такое FD для развернутого движка? >> Для развернутой инженерии, так что вроде как внедрение инженеров к клиентам и тому подобное, но да, что такое защита? Меня меньше интересует этот вопрос. Я думаю, если вы построите что-то крутое, что действительно интересно, великие предприниматели смогут разобраться. Защита — это просто выпуск и быстрое движение и реагирование на все последние модели. >> Да. Защита может быть просто быстрым движением. Точно. >> Да. Да. И забавно, что вы упомянули развернутых инженеров, потому что я чувствую, что я не знаю. Я чувствую, что даже у Anthropic и OpenAI довольно маленькие продуктовые команды, верно? Но у них куча продавцов и развернутых инженеров, потому что рынок на самом деле не ИИ-нативные строители, которые сидят в Твиттере. Рынок — это, знаете ли, Accenture или эти компании, которые понятия не имеют, что это такое. >> Правильно. Так что вам придется обучать. Я не уверен, где вы видите Cognition. Cognition — это много клиентов, довольно ИИ-нативных или пытающихся начать, пытающихся разобраться в этом? >> Да, мы живем в очень интересном мире здесь, потому что мы в Твиттере. Я не знаю, как вы, но я много времени провожу в Твиттере. И я, и Твиттер — это передовая, насколько это стоит. Мы, какой бы процент мы ни были. Мы живем в будущем. Мы используем все новые модели, когда они выходят. Мы используем все новые методы. И да, есть много мира, который использует Copilot и использует Pad для автодополнения кода, и это, и это даже не шутка. Это очень реальная вещь, и я думаю, что там, где Cognition добилась большого успеха, и я тоже участвовал во многих этих встречах с клиентами, как, я полагаю, моя роль довольно интересна, потому что я могу жить в мире стартапов и также привносить эту энергию в мир предприятий и обратно, и в мире предприятий есть вещи, которые они делают лучше, чем в мире стартапов, в плане безопасности и тому подобного. Но в любом случае, моя мысль заключается в том, что да, большая часть мира не понимает агентских циклов и не является ИИ-подкованной, так сказать, и это очень, вы можете посмотреть на движения развернутых развертываний и сказать, о, это потому, что продукт недостаточно хорош, чтобы люди могли самообслуживаться, и я думаю, что всегда хорошо иметь критику в отношении того, как вы можете быть лучше, просто будучи более бесшовными, но я действительно думаю, что происходит то, что у нас было массовое технологическое инновация в том, что могут делать агенты. И мой агент работает уже 9 часов подряд. Это безумие. И что это означает, так это то, что поскольку это так быстро взорвалось, есть так много людей, которые обычно в этих других отраслях заняли бы годы, чтобы стать ИИ. Но если вы можете сесть с ними и показать им, и я помню это из того времени, когда кодирование агентов или агенты кодирования только становились чем-то в моем последнем стартапе, когда мы садились с каждым инженером и смотрели, как я делаю облачный код, чтобы вы могли видеть, насколько он хорош, и я думаю, то же самое верно, если вы можете показать людям магию, и вроде как никто не верит, насколько хороши эти вещи. >> Да. Пока вы им не покажете. >> Точно. То, что делает движение развернутого развертывания в Cognition уникальным, это то, что мы, это меньше о простом обучении ИИ, а больше о том, давайте сядем вместе и используем агентов для решения этой реальной проблемы, которая у вас есть, и в этом процессе мы фактически снимаем тикеты с их доски, и вот как вы действительно доказываете это им. >> Понял. Понял. Этот эпизод представлен Riverside. Я использую Riverside годами для записи своего подкаста, потому что он записывает в разрешении 4K каждого человека локально. Так что аудио и видео по-прежнему проходят чисто, даже если Wi-Fi гостя становится нестабильным. Но причина, по которой я люблю его сейчас больше, чем когда-либо, это то, что происходит после того, как мы закончим запись. Если я зайду сюда, я могу использовать эти ИИ-инструменты для удаления пауз, удаления слов-паразитов и просто очистки записи. И я также могу редактировать транскрипцию напрямую, и она автоматически сгенерирует клипы с субтитрами, готовыми к публикации на YouTube, Spotify и всех типах социальных медиа платформ, все из одного места. Как создатель, работающий в одиночку, это очень важно. Riverside — это обновление, которое нужно вашему контент-потоку. Попробуйте на creators.riverside.fm/peryang и используйте код PETERY при оформлении заказа, чтобы получить один месяц бесплатно. Это creators.riverside.fm/peryang. А теперь вернемся к нашему эпизоду, прежде чем вы продемонстрируете использование Devon. Позвольте мне спросить вас об этом. Итак, до Cognition вы работали в Prompt Layer, так что у вас много знаний о наблюдении за тем, как работают эти агенты, и я думаю, очевидно, есть оценка и тому подобное. Я просто чувствую, что, с моей точки зрения, когда компании думают о создании агентов, они склонны усложнять вещи. они хотят построить оркестратор и все такое прочее, или они хотят построить действительно сложные электронные письма, когда вы еще даже не показали это реальному клиенту. Так как вы думаете о фазе развертывания этих агентов, верно? Как только он дойдет до производства, он должен быть довольно надежным и не выходить из-под контроля, но как вы проходите через фазы достижения этого? Ну, есть этот классический троп ИИ-психоза, когда кто-то приходит к вам и говорит: «Я потратил последний месяц на создание моей личной системы инвентаризации облачного кода, и у меня есть 13 агентов, делающих разные вещи». И да, я согласен с вами. Идеальное всегда враг полного. И многие из этих вещей, меньше — больше. Со многими из этих вещей вам не нужно много каркасов, чтобы выпустить MVP. И я думаю, другое преимущество жизни в этой ИИ-эпохе, с одной стороны, каждый может строить намного быстрее, поэтому ожидается больше полировки, но с другой стороны, пользователи ИИ как бы понимают, что это вероятностная технология, и это не так. Иногда ей потребуется немного больше подталкивания, и пользователи, я думаю, немного более снисходительны к действительно новым вещам в ИИ. Так что, я думаю, мой взгляд на это таков: команды не должны, это распространенный случай отказа, когда команды застревают на оценках и застревают на создании идеальной тестируемой системы, потому что они исходят из этого мира детерминированного кода, и они говорят: «Хорошо, как и в старом мире, мне нужны тесты для всего, что мне нужно сделать в моем агенте», и, честно говоря, вы не сможете этого сделать, и некоторые из лучших команд, хотите верьте, хотите нет, просто выпускают без набора оценок. Так что я бы сказал, если вы команда, которая создает один из ваших первых флагманских продуктов агентов или что-то в этом роде, сделанное лучше, чем идеальное. И не застревайте в планировании и просто делайте это. И вы будете удивлены, насколько хороши эти вещи и насколько легко достичь 80%. И теперь последний километр — это трудная часть. И это займет год. И это как 80% с агентами. Вы можете потратить час, а затем последняя часть займет много времени. Но многие люди не достигают 80%, потому что они хотят спланировать все 100%. >> Да. Да. Я имею в виду, последний километр — это, по сути, все еще человеческое мастерство и вкус, вы знаете, как со всем этим ИИ, которым я занимаюсь, я всегда трачу последние 10% на то, чтобы смотреть на это, смотреть на вывод ИИ, вы знаете. >> Правильно. И это дифференциация. Да, это первая дифференциация. В противном случае, просто вываливать кучу хлама повсюду, знаете ли. >> Точно. У меня есть, я работаю над одним из проектов, который сейчас является своего рода помощником в стиле Open Claw, то есть я говорю в стиле Open Claw, то есть у него есть сердцебиение, и он проактивен. И при создании системы я потратил очень мало времени на оценки. Позволил Devon создать оценки для меня, посмотреть на оценки и итерировать самостоятельно. Но я оставляю часть, где я действительно сижу и настраиваю ее, до конца, когда все остальное построено в каркасе, и вы получаете ответы, и ответы довольно хороши, а затем, когда я хочу, чтобы это было действительно хорошо. Это своего рода последние штрихи, на мой взгляд. И последние штрихи, как мы знаем, занимают гораздо больше времени. >> И просто быстрый вопрос: какие оценки вы строите для него? вроде просто, запускается ли код, оценки «да/нет», вроде сквозного тестирования, оценки? >> Да, в этом случае, без того, чтобы я еще не выпустил его, без того, чтобы раскрывать полную спецификацию, это чат-бот-персональный помощник, что-то в этом роде, и он может проактивно уведомлять вас, но вы также можете общаться с ним, и я оценки, которые я ему даю сейчас, я в основном просто сказал Devon, создай кучу примеров для извлечения данных, для использования инструментов, для длины ответа. И в основном, я просто заставил Devon создать проверку здравого смысла, или если вы много используете GPT, создайте много дымовых тестов — это слово, которое любит GPT 5.5. Но я заставил его создать много этих проверок здравого смысла. Так что у него есть, по сути, чисто как инструмент, который Devon затем мог бы использовать для проверки своей собственной работы, а затем итерации самостоятельно и посмотреть, насколько далеко он может продвинуться автономно. >> Окей, понял. Окей. Так что часть из этого, возможно, просто вроде как использование браузера, использование компьютера, вроде как просто прохождение через потоки, и вы знаете. >> Он делает это, но в этом случае я оцениваю ответ агента, который он строит. Так что это, по сути, несколько программных конечных точек, которые приводят к файлу Markdown, а затем Devon просто читает файл Markdown, чтобы увидеть, каковы были старые и новые выводы, и принимает свои собственные решения. >> Понял. Окей. Понял. Хорошо, чувак. Ну, вы хотите показать нам свою настройку Devon, и, возможно, мы начнем с того, что, я думаю, делает Devon уникальным по сравнению с, знаете ли, CodeX и Cloud Code. >> Полностью. Рад. Рад. Так что, возможно, я дам краткий обзор, прежде чем перейти к демонстрации экрана. Так что я думаю, есть несколько вещей, которые делают Devon уникальным. Возможно, высокоуровневый — это самый простой способ, и философски это самый простой способ объяснить это сначала. Так что я думаю, первое — это то, что в Cognition наш основной фокус — это программная инженерия. Так что я использую Devon для многого, вроде дизайна и тому подобного, но это не наш основной фокус. Наш основной фокус — это то, как писать строгий реальный программный код, и как улучшить жизненный цикл программного обеспечения, и это означает, что мы тратим много времени на тестирование, на проверенный код, на то, как агент проверяет свой собственный код, на использование компьютера и тому подобное. И я думаю, мы действительно выделяемся, если вы занимаетесь хардкорной программной инженерией и вам нужно писать код, который не ломается. И именно поэтому у нас такой большой интерес в вроде как банки Уолл-стрит и многие из этих предприятий из списка Fortune 100, потому что их код не может ломаться, и они занимаются настоящим, вроде как не «вайб-кодингом», они занимаются кодированием. И я думаю, что так, я думаю, все сводится к этому, и отсюда есть несколько предположений, которые мы сделали, которые, я думаю, выделяются. Так что мы строим Devon как облачного агента с самого начала, и это означает, что мы много фокусируемся на асинхронной работе. Так что вы, я думаю, есть два типа работы, и я думаю, мы все, вероятно, начинаем испытывать эту синхронную работу, когда вы сидите за своим столом на работе и занимаетесь одним потоком. Так что, возможно, вы проектируете целевую страницу для чего-то, и вы обмениваетесь информацией с ней, или асинхронная работа, когда вы работаете над восемью разными вещами, и вы управляете этим агентом, а затем возвращаетесь и управляете этим агентом. И я думаю, эта парадигма облачного агента — это будущее. Я думаю, все начинают соглашаться, что это будущее. Это просто быстрее, и это позволяет делать много вещей в Devon, которые, я думаю, довольно уникальны, так что, когда я начал, когда я начал в Cognition, я много времени проводил, разговаривая со всеми на передовой, с каждым инженером, как вы используете Devon? Какова ваша настройка? Какой у вас трюк? И одна из лучших вещей, которые я слышал, и самый большой сдвиг для меня, и это то, что я покажу вам, — это когда Devon настраивает кучу других дочерних Devons и является оркестратором других агентов. И круто то, что каждый дочерний Devon — это своя собственная виртуальная машина. Так что у него есть свой собственный компьютер. У него есть свое собственное использование компьютера. У него есть дисплей. Он способен тестировать свой собственный код. И затем этот главный агент может загружать эти другие дочерние Devons и отправлять им сообщения. Так что я думаю, облачные агенты — это один из способов, которым мы выделяемся, просто зрелость этого продукта. Я думаю, экосистема тоже. Так что у нас есть Devon Desktop, который является нашим новым, вроде как недавно запущенным настольным продуктом. У нас есть Devon CLI. У нас есть Devon Cloud. И они все общаются друг с другом. И это действительно, я думаю, второй большой способ, которым мы выделяемся. Это многопользовательский инструмент. Это инструмент для команды, а не просто индивидуальный инструмент разработчика, вроде как «складной нож». И >> О, это как, это как многопользовательский, в смысле реального человеческого многопользовательского, а не просто кучи агентов, верно? >> Да. Да. Да. Я имею в виду, это агентский многопользовательский режим с человеческим многопользовательским режимом. И да, это очень полезно, потому что вы можете сохранять макросы и знания и навыки для всей вашей команды, но вы также можете взаимодействовать с Devons других людей, и вы можете видеть их. И есть много такого рода общих корпоративных функций. И, честно говоря, самая большая поверхность, на которой люди используют Devon, — это Slack и автоматизация. И, на самом деле, я добавлю третью вещь, а затем перейдем к демонстрации. Третья вещь, которую вы должны понять о том, почему Devon отличается, и это связано с асинхронной работой, но мы действительно верим, и это уже произошло в этом месяце, я думаю, произошел большой сдвиг: больше Devons запускается из других Devons или программно, чем людьми, то есть автоматизация. Так что каждый раз, когда срабатывает оповещение DataDog, вы можете направить его на Devon или Slack, просто отвечая клиентам. Так что мы верим, что так же, как во время фазы самодвижущихся автомобилей, это была не фаза, а во время начала самодвижущихся автомобилей, у людей было много GPU, и вы не хотели бы, чтобы GPU простаивал, потому что вы теряете деньги. Точно так же, если я разработчик, я ложусь спать, я хочу, чтобы мои агенты что-то делали, я не хочу >> Я не хочу, чтобы человек был узким местом. И это своего рода вся эта асинхронная облачная экосистема объединяется. Это имеет смысл? >> Хм, я думаю, это имеет смысл, если вы используете эти планы «все, что вы можете съесть» за 200 долларов, но, знаете ли, если вы платите за API, вы думаете, что это все еще имеет смысл? Uber, например, ограничивает расходы своих инженеров и тому подобное. >> Да, это отличный вопрос. Ответ, честно говоря, да. Две причины. Во-первых, и это возвращает нас к началу нашего разговора, вы должны предположить, что мы будем получать, я думаю, модели будут становиться как дороже, так и дешевле, но цены на обычные токены, вероятно, будут снижаться со временем. Так что это амортизируется. Но вторая причина, я думаю, более важна, и это своего рода, это на самом деле то, что действительно убедило меня присоединиться к Cognition. Мне очень нравится, и Скотт много об этом говорит, наш взгляд, что мы не пытаемся заменить кодирование. Мы пытаемся создать изобилие хорошего программного обеспечения и действительно умножить инженера. И по этой причине вы хотите, чтобы инженер привнес вкус и принял это высокоуровневое принятие решений, но агенты должны делать все остальное, и агент не должен быть узким местом для инженера. Так что, если вы приносите ROI и решаете реальные проблемы, это стоит более высоких затрат на токены, но это не стоит того, если агенты делают глупые вещи и не стоят того. Но, как я думаю, >> есть много компаний, я думаю, большинство компаний в сфере технологий, если бы они могли вложить больше денег в инженерию и оказать непропорциональное влияние, они бы это сделали. >> Да. Но >> да, я думаю, ключевое слово там — «хороший», верно? Хорошая инженерия, потому что, знаете ли, я тоже могу генерировать кучу хлама, кучу приложений, которые не хороши. И это использование токенов? Я не уверен. >> 100% 100%. И как, как, как система, которая, в некотором роде, независима от модельных лабораторий, приятна то, что у нас нет стимула заставлять пользователей тратить больше денег, потому что у нас нет нашего дохода, связанного с нашей следующей версией GPT или чем-то еще. Мы просто хотим, чтобы пользователи использовали лучшую модель для лучшей вещи, будь то дешевая или самая дешевая. И это своего рода компромиссы: насколько хороша модель, насколько дорога модель. И да, я думаю, стимулы совпадают. Я, но вы на 100% правы. Вы не хотите тратить деньги на хлам, но если вы можете тратить деньги на реальную инженерную работу, это стоит того 10 из 10 раз. >> И, знаете ли, мы должны перейти к демонстрации, но я чувствую, что внутри компаний большая часть реальной инженерной работы — это не функции от нуля до единицы. Это, знаете ли, рефакторинг и, знаете ли, попытка улучшить существующий продукт, вроде как очень сложная запутанная кодовая база, такого рода вещи, верно? Так что, да. >> Да. И я думаю, я думаю, что Devon, в частности, как система, действительно выделяется на задачах с коричневым полем, в отличие от зеленого поля. Так что наши самые крупные пользователи используют нас для крупномасштабных миграций кода или для увеличения покрытия, тестового покрытия или просто для этой рутинной работы разработчика, как вы можете ее назвать, и того, что разработчики любят, если это >> Да. >> Да. Это не самое, вы не проектируете целевую страницу с параллаксом, и она тоже может это делать, но она может делать эту трудную скучную работу, которая является препятствием для вашей команды. И есть много, вы будете удивлены, сколько крупных компаний в стране имеют около 10 человек, которые понимают их кодовую базу из тысяч. И вы, это потому, что это на COBOL, или это на мейнфрейме, или это на этой старой технологии, и вам нужно ее модернизировать. Да. >> Круто. Хорошо. Чувак. Ну, нам стоит перейти к этой демонстрации? Да. >> Давайте сделаем это. Давайте сделаем это. Так что это проект, над которым я на самом деле работаю. Я его еще не выпустил, но, вероятно, надеюсь, мы увидим, кто выпустит это первым, верно? Но это просто что-то очень простое. Я хотел это для себя. Знаете, когда вы делаете пробел на Mac, и он дает вам быстрый просмотр. По умолчанию он не работает с Markdown. Так что я просто попросил Devon создать простой проект для этого, но я думаю, что это будет хорошо, чтобы проиллюстрировать, как работает Devon. Так что это сессия Devon. Вы можете думать об этом как о своем облачном агенте. И в этом случае он построил его. У нас есть реальный браузер, чтобы видеть, что происходит. Так что давайте разбудим его, потому что я работал над этим некоторое время назад. Но вы можете видеть, что происходит в реальной виртуальной машине, которую имеет компьютер. Я могу видеть внесенные изменения, и это своего рода весь интерфейс агента. Так что теперь вы видите, что он ожидает инструкций, но мне нравится эта функция тестирования приложений. Так что Devon test, я ждал, чтобы нажать эту кнопку, чтобы мы могли сделать это вместе. Это иногда занимает некоторое время, но Devon, Devon сейчас перезапускает виртуальную машину, и он фактически выполнит интеграционный тест, нажмет на что-нибудь и убедится, что все ссылки работают на этой целевой странице, которую я строю. Так что вы можете видеть, что он входит в режим тестирования, и он нажимает. Мы можем вроде как >> видеть, что происходит, что нажимается. Но это своего рода, как вы видите, я думаю, многие люди понимают, что такое система агентов, но это система агентов в облаке, которая имеет браузер и имеет полный компьютер и имеет полное использование компьютера и имеет кучу других вещей. Так что, >> делает ли это смысл? >> Почему бы вам не представить зрителям, что так здорово быть в облаке по сравнению с локальным, знаете ли, вроде >> Полностью. Ну, во-первых, >> что здорово >> вы можете закрыть свой ноутбук. >> Да. Да. >> Если это в облаке, знаете ли, это своего рода мем в наши дни, что все оставляют свои ноутбуки открытыми весь день. С облаком вы можете просто установить и забыть, и он работает на другой системе. Но что еще лучше, если я делаю что-то действительно большое, например, давайте скажем, я хочу перепроектировать целевую страницу. Можете ли вы запустить, скажем, 10 дочерних сессий Devon? Каждая должна создать свой собственный редизайн. И вы можете видеть, что он тестирует это здесь, это живой просмотр. Но и я также могу контролировать это, если хочу. Но >> так что я спрашиваю, это своего рода тривиальный пример, но я говорю, возможно, мне не нравится этот дизайн этой целевой страницы. Я прошу его запустить 10 других виртуальных машин или 10 других дочерних Devons. И дочерний Devon — это вроде как полный инженер-программист. И в этом случае, >> я не могу действительно, вы можете представить, что я делал проекты, где у меня было 30 разных Devons одновременно. Вы можете представить, что локально это не очень весело. Мой компьютер, вероятно, не справится с этим, особенно с несколькими виртуальными машинами. Но даже более того, это просто асинхронно. Я могу запустить его с телефона. Я могу запустить его, отправив сообщение в Slack. Я на самом деле разговаривал со стартап-командами, где CTO сказал мне, что они делают большую часть своей работы, просто запуская Devons по дороге на работу, а затем, когда они приходят на работу, они загружают репозиторий, щелкают вокруг, убеждаются, что все хорошо. Иногда они просто смотрят видео от Devon и отправляют его. И я понял. Я очень оптимистично настроен в отношении облачных агентов. Я бы сказал, также я обнаружил, что я тоже использую гибридный подход, где у меня есть локальный агент, который запускает облачных агентов и передает сеансы в облако, а затем загружает их и как бы отслеживает их, чтобы я мог начать работать синхронно, когда хочу это сделать. >> Окей. Так, в основном, этот весь проект находится где-то в GitHub, а затем вы, по сути, запустили кучу рабочих деревьев, клонов для редизайна. >> Ну, в этом случае это даже не рабочие деревья, потому что они на своих собственных виртуальных машинах. Так что они просто загружают его, создают новую ветку и новый PR, а затем Devon может как бы общаться с этими суб-Devons. Но это, я думаю, это парадигма, специфичная для Devon, как делать настоящую ИИ-работу, и это делается путем такого рода распространения агентов. Я разговаривал с людьми из нашей инженерной команды, которые занимаются вроде как обучением моделей, и они говорят мне, что они запускают сотню Devons для поиска вещей, потому что >> агенты намного лучше, когда они делают одну вещь конкретно и как бы действительно фокусируются, как и люди, честно говоря. >> Так что, по сути, главный Devon может фактически обмениваться информацией с некоторыми другими Devons, чтобы сделать целевую страницу хорошей, верно? Это не >> как они пройдут через весь этот контрольный список, но он может обмениваться информацией. Да. >> главный Devon, если я скажу, например, проверь, или мы можем сказать, убедись, что каждый дочерний Devon отвечает снимком экрана, отправь это сообщение. Он теперь, как человек, отправит агенту, он отправит каждому из этих Devons новое сообщение, которое будет звучать примерно так. Так что вы видите, у него есть способ взаимодействовать с ними. Окей, это на самом деле, это на самом деле очень, очень хорошо, чувак. Так что я использовал, знаете ли, эти ИИ-инструменты для кодирования, и я общался с ними в разных ветках, но это я общаюсь с ними. Я на самом деле не принял этот шаблон мастера-ребенка. Я имею в виду, это своего рода тривиальный пример, но в реальности, какие есть хорошие варианты использования для этой вещи мастера-ребенка? >> Да, знаете ли, >> так что миграция — одна из самых очевидных. Ну, прежде чем я объясню, позвольте мне показать вам один из этих отправленных сообщений. Так что мы можем вернуться к нашим агентам и открыть один из них. Я думаю, он был отправлен этому. И вы можете видеть здесь, он выдавал себя за меня, это мой вроде как имя пользователя в организации, но он отправил это сообщение, и он работает над этим новым редизайном. Но >> он, да >> но, но, да, в любом случае, отвечая на ваш вопрос, реальные варианты использования этого распространения агентов — это когда вы делаете что-то, что является очень большим проектом, например, огромную миграцию кодовой базы, скажем, с COBOL или с, честно говоря, с JavaScript на TypeScript или с, или React Native на Swift. И это действительно полезно, потому что вы хотите, вы хотите разбить работу. Ну, это полезно по двум причинам. Во-первых, вы можете параллелизовать вещи, так что это просто намного быстрее. >> Но во-вторых, вы можете разбить работу, чтобы сохранить небольшое окно контекста, чтобы каждый агент >> имел очень конкретную направленность, мог работать над тестированием этой вещи. И это часть того, что я начал объяснять о Devon и Cognition как компании. Мы заботимся о том, чтобы агенты писали проверяемый код и писали работающий код. И часть этого — разбиение его на части, которые проверяемы и тестируемы, и не просто эти агенты. Эти 10 агентов Devon не просто пишут код и возвращают его, они пишут код, они запускают его, они делают снимки экрана, они смотрят на него. Это действительно полноценный коллега >> и это уже встроено в продукт, верно? Мне не нужно делать какие-то сумасшедшие навыки или запросы, чтобы это работало таким образом. >> Правильно. Это основная функция, и затем вы можете стать действительно крутым, когда используете Devon Desktop локально или Devon CLI локально, и он взаимодействует с облачными агентами и передает работу в облако и параллелизует ее таким образом. И я думаю, это, я бы сказал, куда движется мир. Я бы сказал, что это, вероятно, продвинутое использование кодирующих агентов. Вам не нужно делать все это, но >> да, >> это мне очень помогло, и это было большим обучением, когда я перешел от всех других продуктов агентов к Devon, когда я начал работать в Cognition. >> Интересно. Да. Так что я собирался пошутить, что это способ максимизировать токены, но, возможно, на самом деле сэкономить токены, потому что, например, каждый из них имеет меньшее окно контекста, чем попытка сделать все в одной ветке. >> Полностью. Я имею в виду, я все еще прото-максимизатор токенов, насколько это стоит, но да, вы экономите, и я думаю, мы работаем над, так что у нас есть наша собственная модель, которую мы создаем, называется Suite, и она специально разработана для программной инженерии и разработана так, чтобы быть намного быстрее и намного дешевле. Так что другая довольно крутая вещь о Devon, которая мне очень нравится, это то, что мне не нужно отслеживать, какая лучшая модель существует, потому что у нас есть довольно крутая инженерная команда, и они тратят много времени на оценку, тратят много времени на такую работу, и они направляют ее к лучшей. И мы начинаем больше думать о том, как мы делаем компромисс между стоимостью и временем, эффективностью и интеллектом, таким образом, что, возможно, некоторые из них могут быть переданы, запущены с меньшими моделями. И это, я имею в виду, вы видите, здесь нет селектора моделей. Так что это то, что вы позволяете Devon обрабатывать. >> О, интересно. Знаете, я иногда становлюсь подозрительным, когда компании делают это, потому что я просто думаю, что они пытаются сэкономить, но, возможно, это не так. >> Ну, >> я скажу вам сегодня, по умолчанию, он использует лучшие модели для всего. У нас есть функции, которые в настоящее время находятся в разработке и скоро будут выпущены, которые, в частности, для облачных агентов могут быть переданы более легким версиям для более простой работы, чтобы снова сэкономить деньги, потому что мы независимы от лабораторий. У нас нет, наша цель не в том, чтобы вы максимизировали токены. Наша цель — чтобы вы максимизировали ROI. И так, это не для нас, чтобы сэкономить деньги. И затем, если вы используете Devon, например, если вы используете локальный агент, вы можете выбрать модель сами. >> Понял. Это очень полезно. И так, возвращаясь к тому, чтобы все было просто, когда вы строите вещи с Devon, похоже, вы просто даете ему довольно неформальные команды, верно? Например, у вас есть куча агентских MD и, знаете ли, куча пользовательских навыков, настроенных, или вы просто вроде как >> Да. Так что у нас есть >> Так что у нас есть несколько других функций. Я на самом деле не показал вам их достаточно близко. У нас есть некоторые вещи, которые вы можете добавить сюда, например, у нас есть знания, руководства, макросы, навыки и тому подобное. И что это такое, цель всего этого, и я просто отвлекаюсь на эти снимки экрана, но цель всего этого — делиться знаниями среди команды. Так что по умолчанию, я думаю, лучшая вещь, которую делает Devon, — это запоминает, как настраивать среды. Так что, если у вас есть вся эта локальная среда, настроенная для запуска вашего приложения, она сделает это один раз, а затем сохранит то, что она узнала. Так что в следующий раз это может быть намного быстрее. У нас также есть своего рода «спроси». Так что «спроси», я могу перейти к этому. Это был тест, который я только что провел для вас на репозитории OpenClaw. Это своего рода, мы предварительно проиндексировали репозиторий, чтобы было проще задавать вопросы. И здесь вы можете вроде как использовать режим планирования и задавать вопросы, и пусть он напишет план, который вы можете передать реальной сессии Devon. Но да, для навыков макросов, я имею в виду, я использую их все, это короткая версия. >> Понял. >> Я думаю, это, очевидно, тривиальный пример, потому что это на самом деле не так, это просто целевая страница. Ей не нужно ничего запускать. Ей просто нужно убедиться, что ссылки работают. Но >> да, >> я думаю, где Devon действительно выделяется, это вроде как в реальной инженерии, и вот их раздел автоматизации, где вы можете подключить его к другой работе и разблокировать его от людей, и у нас есть своего рода вики, глубокая вики, которая также является чем-то, что люди любят, где она создает и создает документы для вашего репозитория, и я думаю, если вы находитесь в компании с действительно большим кодовым репозиторием, некоторые из этих компаний не имеют документов для своего репозитория, и это мгновенная победа. >> О, просто автоматически создавай документы. >> Да. Да. И это часть процесса индексации в репозитории. Так что, возможно, позвольте мне, позвольте мне открыть один. Давайте сделаем это, это небольшой репозиторий, который я создал. Я прошу Devon найти мне квартиру в Сан-Франциско. Но он создает документы о том, как работает этот процесс. И это, очевидно, тоже тривиальный пример, но вы можете видеть, вроде как >> как это >> Хорошо, чувак. Ну, позвольте мне задать вам пару вопросов, чтобы завершить наше интервью. Так что я думаю, да, я действительно думаю, что, знаете ли, очевидно, пространство очень конкурентное. Я хотел бы получить ваше мнение о том, например, Codex и Cloud Code соревнуются друг с другом. Оба пытаются расшириться в область знаний за пределами кодирования. Затем у вас есть весь класс более дружелюбных к новичкам, вроде как lovable Replit и так далее. А затем у вас есть более хардкорные инструменты для кодирования, такие как Devon и, возможно, Factory и некоторые из этих других инструментов, верно? Например, очевидно, вы работаете в Devon, так что, возможно, вы немного предвзяты, но как, по вашему мнению, все это будет развиваться, чувак? Например, вы думаете, что все эти игроки будут продолжать существовать, или вы думаете, что это будет консолидация или Да? >> Это хороший вопрос. Во-первых, я думаю, я думаю, что рынок больше, чем люди думают. И это не значит, что не будет победителя или все заберет, но я просто скажу вам, причина, по которой я присоединился к Cognition, заключалась в том, что я понял, что сегодня есть одна проблема, которая имеет значение, и это создание кодирующего агента, и все крупнейшие компании, все лаборатории работают над этим. Мы считаем себя лабораторией агентов. Мы работаем над этим, и просто сила этого — это такая большая проблема и такой большой рынок, и если вы решите, если вы создадите отличного кодирующего агента, это просто 80% — это степенной закон, когда дело доходит до, по сути, любой другой проблемы, и по сути, любая другая проблема является производной от этого. Поэтому я думаю, все спешат за этим, и поэтому я думаю, что такая большая конкуренция. Предсказания трудны. Я очень оптимистично настроен в отношении нетехнической работы с агентами. Я думаю, с одной стороны, очень умно, что мы фокусируемся на программном обеспечении, но я также использую агентов для многого нетехнического. Так что я не думаю, что это исчезнет. Я думаю, есть много отличной работы, проделанной лабораториями и нелабораториями. Если бы мне пришлось сказать что-то, в чем я более сомнительный, так это своего рода эти первоначальные продукты для сборки версии 1, ориентированные на новичков, вроде как lovable и Wix этого мира. Я люблю идею демократизации кодирования и позволения большему количеству людей заниматься этим. Я думаю, вероятно, будет бифуркация, где у нас будет хардкорная инженерия, реальная инженерия, а затем «игровая» инженерия. И я не имею в виду это в уничижительном смысле, я имею в виду, чтобы сказать, что одноразовое программное обеспечение, короткое, мой друг — основатель, и он как бы начал использовать термин «программное обеспечение короткой формы». Так что что-то, что существует только один раз или несколько раз, и это не бизнес в том же смысле, и я думаю, что это совершенно другая парадигма. Так что я думаю, я не видел ничего, нет ничего, что было бы построено для этого таким же образом, как они строят для хардкорной инженерии, и в итоге. Я действительно думаю, что если что-то вроде этих инструментов съест рынок более традиционных инструментов, ориентированных на UI, вроде как, знаете ли, вроде как PowerPoint или некоторых из этих более традиционных инструментов, потому что вы просто говорите агенту делать работу, а затем последний километр, возможно, агент не может помочь слишком много, или вы можете вручную настроить вещи. О, да, я думаю, есть много артефактов, которые будут второстепенными артефактами, которые нас больше не волнуют, честно говоря. Код — это немного более спорно, но я думаю, внутри мы спорим об этом, честно говоря, но я думаю, что код будет второстепенным артефактом, где вы будете взаимодействовать с чем-то более высоким уровнем, чем это. PowerPoint, то же самое, конечно. Я не, я создаю все свои слайды с помощью агентов сейчас. Видеомонтаж. Я думаю, есть много кликов. Я имею в виду, если вы хотите мое радикальное мнение, >> да, >> и я дам его быстро, это >> да, >> это я могу увидеть, я думаю, люди вернутся в мир, где у нас будет просто деревянный стол, и у нас не будет всей этой установки с монитором, клавиатурой и мышью. Я думаю, мышь устарела. Я думаю, клавиатура устарела. Я не думаю, что нам это нужно. Я просто хочу кнопку и шепот. И я думаю, что это все, что мне нужно. >> Да. Окей. Понял. Интересно. Кнопка с Ну, вам придется посмотреть, что это за продукт, верно? Вам не придется смотреть на пользовательский интерфейс, или вы думаете, что пользовательского интерфейса больше не будет? Просто >> Да, это самая сложная часть. >> Я не знаю. Да, возможно, пользовательского интерфейса больше не будет. Я думаю, есть, я думаю, дизайн и эстетика имеют большое значение. Так что, вероятно, все еще есть мир, где вам нужен какой-то монитор. Но, возможно, я мог бы сказать, что если он просто распечатает это, и я смогу посмотреть на это там, и тогда мне это не нужно. Я думаю, здесь есть много уникальных вещей, которые можно сделать. Но я думаю, что вся эта концепция эргономичной клавиатуры и мыши, если ваша работа — управлять парком агентов весь день, и >> да, >> вам это не нужно. И вы говорите, я почти не печатаю. Я немного печатаю. Я печатаю полдня, но я печатаю все меньше и меньше, и я гораздо больше разговариваю с агентами. И я, это естественно. Я человек. Мне нравится говорить. Я имею в виду, не всем нравится висцерофобия. Некоторые люди более болтливы, чем другие, но я просто думаю, что установка стола немного неестественна. Мне не нравится эта двухмониторная штука, которую я делаю. Я бы предпочел просто >> Я понимаю. Это смешно. Это смешно, потому что, знаете ли, например, Питер Штайнбергер, парень из Open Cloud, у него шесть мониторов или что-то в этом роде, верно? Но, я думаю, это имеет смысл, потому что, если вы менеджер, вы не смотрите постоянно на мониторы шести ваших подчиненных. Знаете, вы просто даете им указания, и, надеюсь, они сделают работу, верно? >> Да. >> Правильно. Есть много разных рабочих процессов. Так что я думаю, что это то, что, возможно, некоторые рабочие процессы больше не будут нуждаться в этом, но я хочу, чтобы мы вернулись к столу в стиле «Безумцев». >> Окей, позвольте мне получить еще одну, возможно, горячую технологию, и тогда мы закончим. Так что я много боролся с этим, чувак. Я чувствую, что я подключил API, и, знаете ли, MCP и все такое к, знаете ли, всем этим агентам. Так что теперь я даже не захожу на веб-сайты этих приложений, я просто, знаете ли, запрашиваю своих агентов. И я чувствую, что если я владею одним из этих других продуктов, этих SaaS-продуктов, я чувствую, что теряю отношения с клиентом, верно? Потому что клиент просто общается со мной через облако или что-то в этом роде, знаете ли. Это почти как, как вы проектируете продукт, чтобы он был ориентирован на агентов, а не на людей? Это довольно радикальный сдвиг, если вы думаете об этом так. >> Да. Да. 100%. Я думаю, я думаю, мы все еще пытаемся. Я думаю, как общество, мы разбираемся в этом. Я думаю, мой взгляд в этом мире заключается в том, что я думаю, что все можно свести к конечной точке API или вызову API. Имея в виду, нет причин, по которым агент не может построить дом, потому что что нужно, чтобы построить дом? Вам нужно, вам, вероятно, нужно купить недвижимость. Вам нужно зонировать ее. Вам нужно купить материалы. Вам нужно нанять людей. Вам нужно сказать людям, что делать с материалами. Вам нужно сфотографировать ее после этого. Это все могут быть дискретные шаги, которые агент вызывает через какой-то API где-то, чтобы сделать, и да, есть, я могу видеть, как агенты строят дома и строят города и управляют бизнесом автономно, и все это конечные точки API, и мне нравится «Rent to Human», я думаю, это было своего рода шуткой, это казалось, но я неиронично верю, что это действительно хорошая идея. >> Это сложно для компании, потому что, если я просто сделаю все конечными точками API, а затем, знаете ли, Cloud и получит все мои данные, человек не должен со мной разговаривать. >> Это как, какой вид, знаете ли, у меня вообще есть бренд, или это просто куча API, которые я раздаю? >> Нет, это отличный вопрос. Что такое бренд? Но, возможно, бренд — это что-то для агентов. Возможно, вы пишете это в Markdown, и, как вы находите способ убедить агентов и AEO, но, да, я не >> мы разберемся. Да. >> У меня нет хорошего ответа. Это хороший вопрос, хотя. >> Круто, Джаред. Ну, ну, я имею в виду, где люди могут найти вас и узнать больше о Devon? >> Да, вы можете найти меня. Вы можете найти меня в X, в Twitter, по адресу I am Jaredz, I am JRE DZ. Найдите Devon на Devon.ai, cognition.ai, AI — это компания, которая строит Devon. И да, просто начните использовать его. Вы можете зарегистрироваться. Вы можете попробовать его бесплатно. Вы можете использовать его бесплатно. И дайте мне знать, если у вас есть какие-либо вопросы по его использованию. Я всегда готов помочь людям, строящим агентов. >> Круто. Хорошо, Джаред. Ну, я собираюсь пойти и запустить несколько агентов, но было здорово пообщаться с вами. >> Мне нравится. Ну, спасибо, что пригласили.