Лучшие инструменты, которые можно предоставить кодирующим агентам, обычно такие же, как и те, которые нужны людям для написания кода. Поиск, терминал, журналы ошибок и т.д. Одним из таких очевидных инструментов является использование приложения после его создания, и все же я не видел, чтобы агенты это делали, пока сам не попробовал @Replit. Браво.

Одна из самых увлекательных исследовательских программ, которые я видел. В разговорной речи люди, использующие LLM, говорят, что у них есть мировые модели, потому что они, кажется, хорошо обобщают на многих задачах. Кейон и его коллеги показывают, что это не так, и делают это в нюансах, которые важны для практиков.

То, что сделало Snowflake успешным, — это разделение хранения и вычислений, что позволило людям горизонтально масштабировать аналитические задачи. Агенты позволяют использовать MapReduce для интеллектуальной работы. Задачи, которые занимали у одного человека 100 часов, теперь могут выполняться 1,000 агентами за 6 минут.