Transcription
Привет. Сегодня у нас, ну, очень интересная тема. Погружаемся в мир ИИ для кодинга. Конкретно Replit Agent 3. Совсем свежая штука. Будем опираться на обзор с YouTube с канала Build Great Products. Посмотрим, так ли он хорош, как говорят, действительно ли это, ну, как бы революция.
Привет. Да, то, что заявляют, звучит, ну, прямо скажем, впечатляюще. Автономная работа, говорят, до 3 часов с лишним. Представляешь? И вот эта фишка с автоматическим тестированием кода прямо во время работы. Мм, это интересно.
Ага.
Так что, да, наша задача сегодня разобраться повнимательней, что это вообще такое, как оно там под капотом устроено. Ну и главное, поможет ли это обычному человеку, ну, скажем, мне или тебе создать своё приложение без глубоких знаний кода?
Вот-вот. И автор обзора как раз упоминает эти вечные проблемы старых ИИ-кодеров. Ну помнишь эти бесконечные багфиксы, которые порождают новые баги? Или когда вроде что-то сделано, а оно не работает.
Да-да-да, классика.
А Replit Agent 3, судя по видео, обещает, что с ним такого не будет. Ну или будет гораздо меньше. Так что наша миссия копнуть глубже, отделить зёрна от плевел, как говорится, вытащить самую суть из этого обзора. Ну что, давай распаковывать.
Давай. Начнём, как обычно, со основ. Что такое Replit Agent 3? Вот по обзору, что там главное отличие от предыдущих версий, говорят прямо большой шаг вперёд.
Ну, смотри, самое главное, что прямо красной нитью проходит через весь обзор - это вот эта самая автономность. То есть сколько он может работать сам без стычек со стороны пользователя.
Долго.
Заявлено до 200 минут. Это, ну, считай, больше 3 часов. 3 часа он может сам писать код, отлаживать его, тестить. Это, конечно, серьёзно.
Ого.
И второе не менее важное - это вот эта встроенная система автотестирования. То есть он не просто генерит код, а сам же его и проверяет по ходу дела. Не постфактум, а вот прямо в процессе.
То есть пытается ловить ошибки сразу, не дожидаясь, пока всё развалится.
Именно. Ну, идея в том, чтобы он периодически запускал тесты и отлавливал косяки на ранней стадии. В теории это должно, ну, радикально снизить количество проблем в финале. Повысить качество, само собой.
Логично.
И в обзоре прямо так и говорится, что глобальная цель Replit, ну, по крайней мере, как её видит автор видео, это дать возможность людям без вот этого тяжёлого технического бэкграунда создавать реально работающие приложения.
Амбициозно, конечно, очень амбициозно. А какие конкретные функции автор там выделяет? Ну, чтобы показать, на что эта штука способна. Во-первых, подчёркивается, что Agent 3 - это не только для каких-то там простых скриптов или автоматизаций. Нет, он нацелен на создание довольно сложных штук, например, веб-приложений.
Серьёзно, прямо полноценных?
Ну, по крайней мере, автор в видео ставит ему именно такую задачу. Он решает создать веб-приложение для управления кастомными ИИ-агентами.
Агентами. То есть ИИ для создания других ИИ?
Ну типа того. Представь, ты можешь создать себе виртуальную команду, там, маркетолога, разраба, бизнес-стратега и общаться с ними через чат внутри этого приложения. Такая вот метазадача.
Да, интересно. Сложно, наверное.
Ну да. И для Replit Agent 3 задача включает не просто там интерфейс нарисовать и кнопки прикрутить. Ему нужно ещё и с внешним сервисом связаться с OpenAI, чтобы генерировать системные промпты. Промпты - это инструкции для этих виртуальных агентов.
Именно. То есть надо описать, кто этот агент, какая у него роль, как он должен себя вести. И вот это описание Replit Agent 3 должен генерировать через OpenAI. То есть нужна интеграция с API OpenAI. Это, ну, как бы протокол общения между программами.
Понятно. Задачка не тривиальная, а как сам процесс идёт? Вот я хочу приложение. Что делать?
С текста начать.
Да.
Все начинаются с промпта. Ты текстом описываешь, что хочешь получить. Автор в обзоре довольно подробно описывает: "Хочу, мол, интерфейс в стиле чат GPT". Слева панелька с историей чатов. В центре карточки созданных агентов, кнопка создать нового агента.
Прямо детально.
Ну да, и сценарий использования тоже. Нажал кнопку, появилось модальное окно, заполнил поля, имя, роль, инструкции. Причём должна быть опция сгенерировать эти поля с помощью ИИ. Нажал создать, появилась карточка на главном экране. Кликнул на карточку, открылся чат с этим агентом.
Звучит как чёткое ТЗ.
Именно. И вот тут, как подчёркивает автор, есть важный момент. Функция "улучшить промпт". Прежде чем бросаться в бой, Replit сам предлагает тебе доработанную, более детальную версию твоего запроса. То есть ИИ помогает мне же лучше сформулировать задачу для него.
Забавно.
Ага. И автор говорит, что это очень полезная штука, потому что от качества первого промпта зависит, ну, почти всё. Чем чётче задача, тем лучше результат.
Логично. Окей. Промпт улучшили. Что дальше?
А дальше у тебя выбор. Есть два режима: plan mode, режим планирования, и build mode, режим сборки. По умолчанию он сначала планирует, то есть он анализирует твой улучшенный промт, разбивает задачу на этапы, прикидывает структуру приложения, какие технологии использовать.
То есть не сразу кодит, думает сначала.
Да. И в обзоре даже был момент, когда агент полез в интернет искать документацию по интеграции Replit и OpenAI. Ну то есть он понял, что ему не хватает информации и пошёл гуглить. Автор, правда, там пошутил, что мог бы и сам знать, но сам факт интересный.
Умный какой. Сам ищет, если не знает.
Ну вот, да. И после того, как он этот план составил и тебе показал, у тебя снова выбор. Либо попросить его сначала сделать только дизайн, ну, такой визуальный прототип, чтобы посмотреть, как оно будет выглядеть, либо сразу собрать всё приложение целиком, с логикой и всем остальным.
А что автор советует?
Автор даёт дельный совет: если проект сложный, лучше начать с дизайна, сделать одну-две ключевые страницы, утвердить стиль, расположение элементов, а потом уже на этот готовый каркас навешивать всю логику, базы данных и прочее.
Почему так?
Чтобы потом не пришлось всё переделывать. Но представь, агент тебе наворотил кучу функционала, а тебе дизайн вообще не нравится. Переделывать дизайн на поздней стадии, когда уже много кода написано, это прямо боль.
Да уж, знакомо.
Но в самом видео для наглядности они выбрали опцию "Build the entire App". Ну, типа, показать всё и сразу.
Понятно. А вот эти Agent Tools, которые упоминались, что это за инструменты, как они помогают управлять процессом?
А, да, это важные переключатели в интерфейсе чата. Автор говорит, что они не сразу бросаются в глаза, но влияют на многое, в том числе и на стоимость. Некоторые опции платные.
Так-так.
Какие там опции?
Ну, во-первых, "auto-test" - то самое автоматическое тестирование. И важно понимать, это не просто какие-то там юнит-тесты внутри кода. Нет, это симуляция реальных действий пользователя. Агент запускает виртуальный браузер и начинает там кликать по кнопкам, заполнять формы, проверять, что появилось на экране.
Прямо как живой тестировщик.
Ну, типа того. Эмулирует поведение пользователя. И автор очень настоятельно рекомендует эту опцию всегда держать включённой. Говорит, что именно это и приближает нас к идее создания готовых приложений без нудного ручного тестирования.
Звучит мощно. Что ещё?
Дальше. "Max Autonomy Mode" - опция пока, но идея в том, чтобы дать агенту больше свободы действий, особенно если задача сложная и многоэтапная. Например, если проект большой, с кучей зависимостей, сложной логикой, базами данных, эта опция как бы говорит агенту: "Действуй смелее, если столкнёшься с трудностями, пробуй разные подходы".
То есть развязать ему руки немного.
Ну да, дать больше инициативы. Следующая опция "Higher Power Model" - это возможность переключиться на более продвинутую, но и более дорогую ИИ-модель. Автор упоминает, что она в пять раз дороже.
В пять раз. Ага.
Когда это нужно? Ну, например, если ты работаешь над какой-то критически важной или очень сложной частью приложения или если агент застрял, вот не может решить какую-то проблему на стандартной модели, упирается в ошибку, тогда можно попробовать переключиться на более мощную. Она может справиться лучше.
Понятно, как тяжёлая артиллерия.
Типа того. Ну и ещё там есть галочки, разрешающие агенту лазить в интернет, как он делал для поиска документации, и генерировать картинки, если они нужны для дизайна твоего приложения.
Набор инструментов действительно продуманный. Можно как-то балансировать между скоростью, качеством и, ну, бюджетом.
Именно.
Но самое-то интересное, как оно всё сработало на практике. Вот в том примере с приложением для ИИ-агентов, которые автор делал. Что там получилось?
А вот тут, как рассказывает автор, и начинается самое интересное и показательное. Значит, первый этап сборки завершился. Приложение запустилось, но выглядело ну очень просто, базово. И автор сразу замечает: "Эй, а где левая панель навигации? Я же просил в промте".
А её нет.
А её нет, просто пустое место слева.
Классика жанра. Опять ИИ что-то упустил или понял по-своему.
Ну вот, да, показывает, что даже такие продвинутые системы не всегда идеально следуют инструкциям. Но дальше происходит то, что автор называет прямо демонстрацией силы Agent 3.
Что именно?
Он решает протестировать то, что есть. Пытается создать первого агента, называет его "Marketing Expert" и нажимает кнопку "Generate with AI", чтобы ИИ сам придумал ему роль и инструкции. И тут бац, ошибка.
Какая ошибка?
Судя по логам, которые агент показывает, проблема с вызовом API OpenAI. То есть не удалось связаться с внешним сервисом, который должен был сгенерировать текст.
Ну, бывает. Сеть моргнула или ключ не тот. Что дальше? Пользователь должен разбираться.
А вот и нет. В этом-то и фокус. Агент, как пишет автор, сам без всяких дополнительных команд от человека начинает анализировать ситуацию. Он лезет в логи, смотрит код.
И что находит?
Находит целый букет проблем. Не только ту ошибку с OpenAI API. Во-первых, да, она есть. Во-вторых, он находит несколько ошибок в коде TypeScript. TypeScript - это такой язык, надстройка на JavaScript. Он более строгий и помогает избегать ошибок. И вот там были какие-то нестыковки.
Так, ещё что-то.
Да, проблемы с базой данных. Изначально, видимо, для простоты он сделал хранение данных прямо в памяти компьютера, но это же значит, что при перезапуске приложения все созданные агенты пропадут.
Нехорошо.
Конечно. Для постоянного хранения Replit использует базу данных Neon DB, и её надо было нормально настроить, подключить. Агент это понял. И четвёртое, самое, пожалуй, удивительное.
Что?
Он сам осознал, что забыл сделать левую панель навигации при первой сборке, ту самую, на отсутствие которой обратил внимание автор.
Ничего себе. То есть он не просто ошибку исправил, а провёл ревизию всей работы и нашёл своё же упущение.
Именно. Он понял, что результат не соответствует исходному запросу и не просто нашёл все эти проблемы, а тут же составил план, как всё это исправить.
План прямо по пунктам.
Да, план такой: один: добавить больше логирования в код, чтобы в будущем было проще разбираться, что идёт не так. Причём автор поясняет, что это логирование скорее для самого агента, чем для человека. Два: Исправить ошибки в коде TypeScript. Три: Настроить подключение к персистентной базе данных Neon DB, чтобы данные сохранялись. Четыре: И только после всего этого создать недостающую левую панель навигации.
Поразительно. То есть он не просто латает дыры, а подходит системно. Сначала инфраструктура, потом фичи. Сам себя контролирует.
Вот это автора и впечатлило больше всего. Не просто генерация кода, а какой-то элемент, ну, не знаю, самосознания, что ли, понимание задачи в целом.
И что, он всё это сделал?
Да, процесс исправления занял какое-то время. Автор упоминает, что можно было следить за прогрессом по уведомлениям на телефоне, мол, агент начал работу над пунктом два, закончил пункт два, начал пункт три.
Удобно. И вот после того, как он в себе это поправил, включилось то самое автоматическое тестирование. А вот оно в действии. Как это выглядело?
В интерфейсе Replit появилось такое окошко, имитирующее браузер, и агент начал там действовать, как будто это живой пользователь или QA инженер.
Что он делал?
По порядку. Первое, проверил, что заголовок на странице правильный. "AI Agent Dashboard". Второе, нашёл кнопку "Create Your First Agent" и нажал на неё. Третье. В появившемся модальном окне заполнил поля: имя, роль, инструкции. На этом этапе теста он вводил какие-то простые данные вручную без ИИ-генерации. Третье. В появившемся модальном окне заполнил поля. Четвёртое, проверил, что окно закрылось после нажатия "Create". Третье. В появившемся модальном окне заполнил поля. Пятое, убедился, что на главном экране дашборда появилась карточка с только что созданным агентом. Причём по логам видно было, что он не сразу её нашёл, была какая-то заминка, но потом всё-таки обнаружил. Третье. В появившемся модальном окне заполнил поля. Шестое. Кликнул на эту карточку, чтобы перейти в режим чата с этим агентом. Третье. В появившемся модальном окне заполнил поля. Седьмое, отправил тестовое сообщение в чат. Ну там "Hello". Третье. В появившемся модальном окне заполнил поля. Восьмое: проверил, что получил ответ от агента.
Обалдеть. Он буквально прошёл весь основной пользовательский сценарий.
Именно, от начала и до конца. И что самое интересное, во время этого теста он выявил ещё одну проблему.
Какую?
Сообщение в чате было отправлено, ответ получен, всё хорошо. Но сам этот новый диалог, новый чат не появился в списке чатов на левой панели навигации, которая к тому моменту уже была создана. То есть чат есть, а в списке его нет.
Непорядок.
Вот агент это несоответствие заметил. И после того, как тест завершился с этой вот ошибкой, он добавил в свой план задачу исправить эту проблему тоже, чтобы чаты отображались в списке.
Это реально похоже на мини-цикл разработки. Написал код, запустил тесты, нашёл баг, поправил, снова запустил тесты. Только всё делает ИИ. Круто.
Да? Автор тоже был под впечатлением от этого автоматического UI-тестирования.
А что там за история была про субагентов? Про какого-то архитектора.
А, это было такое наблюдение и скорее гипотеза автора обзора. Он копался в логах работы агента и увидел там сообщение от самого Agent 3 после очередного этапа исправлений. Что-то вроде: "Получен отличный отзыв от архитектора. Функциональность чата и боковой панели теперь работает корректно и соответствует требованиям MVP".
Отзыв от архитектора. Откуда там архитектор?
Вот и автор удивился. Он предположил, что это не человек, конечно. А возможно, внутри самого Replit Agent 3 работает не одна большая модель, а целая команда специализированных субагентов. Один отвечает за код, другой за тестирование. Третий, вот этот "архитектор", следит за общей структурой, за тем, чтобы все части приложения хорошо стыковывались и соответствовали первоначальным требованиям. MVP - minimum viable product, минимально жизнеспособный продукт.
То есть сложный ИИ как бы делегирует задачи более простым.
Ну, это гипотеза автора обзора, основанная вот на этой строчке в логе. Replit официально об этом вроде не заявлял, но мысль интересная, да, что там под капотом целая фабрика работает.
Любопытно. И чем же в итоге закончился эксперимент в обзоре? Приложение заработало как надо. Автор смог им попользоваться?
Да. Пока агент там в фоновом режиме допиливал какие-то мелочи, автор упоминал, что видел в плане ещё добавления экспорта чатов и что-то ещё. Он открыл превью приложения и решил сам его протестировать по-человечески.
Так.
Он решил создать нового агента. Назвал его "Strategic Business Advisor", стратегический бизнес-консультант. И на этот раз использовал кнопку "Generate with AI", чтобы ИИ сам придумал ему имя, роль и инструкции.
И как придумал?
Да. И автор говорит, что результат его впечатлил. ИИ сгенерировал очень подробные, очень качественные инструкции для этого бизнес-агента. Настолько подробные, что они даже не влезли в поле ввода.
Серьёзно, текста было слишком много?
Да, там, видимо, стояло какое-то ограничение по количеству символов в поле для инструкций, и сгенерированный текст его превысил. Автор посмеялся, что это, мол, хорошая проблема, и превзошёл ожидания. Ему пришлось вручную немного сократить текст, чтобы он поместился.
Забавно. А дальше создал агента.
Да, создал. Агент появился на дашборде. Он кликнул на него, открылся чат. Автор задал ему вопрос: "Можешь помочь мне с моим бизнесом?" И агент вполне осмысленно ответил что-то вроде: "Да, конечно. Расскажите подробнее о вашем бизнесе и какие у вас цели".
То есть всё заработало?
Да. Автор остался очень доволен финальным результатом, особенно подчёркивая, что он сам не написал ни единой строчки кода за всё это время, только давал первоначальный промпт и наблюдал за процессом.
Звучит как магия почти. Каков же финальный вердикт автора обзора? Стоит оно того. Replit Agent 3 оправдал ожидания.
Вердикт, ну, прямо очень позитивный. Автор считает, что на данный момент Replit Agent 3 - это один из лучших, если не лучший ИИ-инструмент для создания приложений, особенно для людей без технического бэкграунда, для непрограммистов.
Настолько высоко оценил.
Да, он видит просто колоссальный прогресс по сравнению с предыдущими версиями с Agent 2 и считает, что Replit реально вплотную подошёл к тому, чтобы стать платформой, где можно не просто делать какие-то прототипы или игрушки, а создавать и запускать полноценные, готовые к продакшену приложения.
То есть не просто поиграться, а для реального дела.
Именно. Прозвучал даже такой прогноз, что в ближайшие годы Replit может стать, ну, если не основной, то одной из ключевых платформ для всех, кто хочет превратить свою идею в работающий веб-сервис, но не хочет или не может сам кодить.
Да, перспектива интересная. То есть, если подвести итог к тому, что мы извлекли из этого обзора, Replit Agent 3 - это инструмент, который, во-первых, может долго работать сам по себе, во-вторых, сам себя тестирует, причём как пользователь. В-третьих, умеет сам находить и исправлять ошибки, даже свои собственные косяки вроде пропущенных элементов интерфейса. И в целом, ну, как бы сильно упрощает вот этот путь от "а что, если сделать вот такое приложение" до реально работающей штуки.
Да, совершенно верно. И мне кажется, вот эта связка: автономность, самотестирование и самоисправление - это и есть самое главное. Это уже не просто генератор кода по запросу, которому нужно всё разжёвывать и постоянно проверять. Это система, которая пытается взять на себя существенную часть рутинной работы разработчика.
Включая контроль качества.
Включая контроль качества и исправления своих же ошибок. Вот эта история с пропущенной панелью навигации, которую он сам заметил и добавил в план. Это, знаешь, показатель уже какого-то другого уровня понимания задачи. Это не просто слепое следование инструкциям, а сверка с общим планом, с целью.
Да уж, граница между идеей и работающим приложением становится всё тоньше, всё прозрачнее благодаря таким вот инструментам. Что же, на сегодня, наверное, это всё, что мы хотели обсудить по этому обзору.
Да, информации много, и она довольно впечатляющая. И знаешь, вот в качестве такой финальной мысли, над которой можно подумать: если ИИ-агенты действительно научатся не просто писать код, а ещё и эффективно его тестировать, отлаживать, рефакторить, следить за архитектурой, за соответствием требованиям, как это изменит саму профессию разработчика?
Хм, хороший вопрос. Не получится ли так, что основной задачей человека станет не написание кода, а максимально точная и полная постановка задачи для ИИ, то есть написание идеального промпта и, конечно, контроль, верификация того, что сделал ИИ. Куда сместится фокус? Останется ли место для творчества в традиционном понимании?
Да, это серьёзный вопрос для размышлений. Возможно, роль разработчика трансформируется в роль такого ИИ-тренера и ИИ-архитектора и ИИ-контроллера. Интересно.
Вот именно. Есть над чем подумать.