Искусственный интеллект для кодирования уже стал массовым явлением.

Программный инженер Шон Гудек (Sean Goedecke) утверждает, что AI-агенты для кодирования уже стали товаром массового производства, поскольку им не требуются какие-либо специальные технические преимущества, а достаточно улучшенных базовых моделей. В последнее время наблюдается настоящий бум AI-агентов для кодирования: Claude представил Claude Code, OpenAI – своего агента Codex, GitHub – собственный автономный агент и так далее. Я немало писал о том, заменят ли AI-агенты разработчиков, и о том, как лучше всего использовать их в работе. Вместо этого я хочу сделать, как мне кажется, вполне определенное наблюдение: AI-агенты для кодирования не обладают каким-либо секретным ингредиентом.

Причина, по которой все сейчас делают агентов, та же, что и в случае с обучением с подкреплением (reinforcement learning) – модели внезапно стали достаточно хороши. Claude Sonnet 3.7 явно лидирует в этой гонке. Это не самая умная модель (по моему мнению), но она наиболее «агентная»: она способна придерживаться задачи и принимать хорошие решения с течением времени лучше, чем другие модели с большей «сырой мощью». Однако другие AI-лаборатории также имеют более «агентные» модели. Не существует никаких барьеров для входа на этот рынок.

Также нет барьеров для создания самого кода агента. Оказывается, достаточно поместить модель в цикл с инструментами «чтение файла» и «запись файла», чтобы добиться практически всего, что вы хотите. Я не знаю наверняка, как работают закрытые решения, но это обоснованное предположение. Другими словами, хакеры, работавшие над агентами в 2023 году, были правы, и единственная причина, по которой они не могли создать Claude Code тогда, заключалась в том, что они слишком рано попытались использовать действительно хорошие модели.