Michael @InspektorKek - Twitter Profile

Люблю статьи Антропика, в них чувствуется живой человек, а не только пресс-релизы, как у OpenAI. В этот раз исследователи нащупали пределы того, на что способны «команды» из агентов, работающие автономно, без участия человека: 16 агентов в параллели, в течении 2000 сессий разработали компилятор языка Си на Rust. Компилятор успешно собирает ядро линукса, QUEMU, ffmpeg, sqlite, postgres, redis, успешно проходит 99% тестов компиляторов. Под капотом это несколько простых баш-скриптов, запускающих docker-контейнер с агентом, синхронизируется всё через git. Каждый раз, когда агент берет задачу, он коммитит файл с именем задачи в репозиторий, чтобы не было такого, что два агента работают над одним и тем же. Никакой хитрой оркестрации или «главного агента» с мастер-планом: каждый агент выбирает, что он считает самым важным, работает над этой фичей, сохраняет историю, и так в бесконечном цикле. Звучит магически, но мне вся эта история напоминает очень крутую Машину Голдберга. Да, нейросети создают компилятор «самостоятельно», но рядом с ними 7 инженеров тратят несколько недель на филигранную настройку среды под это. Они следили, где модели затыкаются и корректировали упряжь, в первую очередь тесты и инфраструктуру, чтобы в следующий раз их не занесло. https://t.co/Vw9ie1vIwB Работу по написанию кода они заменили на работу по настройке упряжи. И получили на выходе, конечно же, супер хрупкую штуку, которую невозможно развивать и поддерживать. Например, исследователи пишут, что так и не смогли создать таким способом работающие ассемблер и линкер, а некоторые проекты так и не скомпилировались; пытаясь исправить одну часть, нейросети ломали другую. Это классическая ситуация, в которой оказываются команды со слишком большим техническим долгом. Тот самый легаси! Меня регулярно зовут делать аудиты и приводить такие системы в порядок, до боли знакомая картина. В видео-анонсе Антропик пишет, что то, что заняло бы у команды людей месяцы, нейросети сделали за 2 недели. Абсолютно верно! Обычные команды разработки доходят до такого жуткого состояния легаси за годы разработки. С помощью нейросетей можно заспридранить этот процесс за 2 недели с минимальным участием людей! И стоит всего 20 тысяч долларов на API запросы! То есть на выходе мы имеем полурабочее легаси без какого-либо пути к улучшению. Только если в обычном легаси у нас есть хотя бы углубленное понимание задачи, то в этом случае всё понимание задачи ограничивается тестами, которые они взяли на стороне как вводные для проекта. И попробуй ещё найти задачу, для которой существуют настолько же хорошие (восхитительные) тесты, как для компиляторов; человечество вложило в них человеко-годы! Как говорил персонаж в сериале Чернобыль: «3.6 roentgen—not great, not terrible». Несмотря на весь мой сарказм, исследование очень классное и тональность статьи идеальная — без лишнего хайпа. Рекомендую первоисточник. https://t.co/GRR4V1mCrL

samat's tweet photo. Люблю статьи Антропика, в них чувствуется живой человек, а не только пресс-релизы, как у OpenAI.

В этот раз исследователи нащупали пределы того, на что способны «команды» из агентов, работающие автономно, без участия человека: 16 агентов в параллели, в течении 2000 сессий разработали компилятор языка Си на Rust. Компилятор успешно собирает ядро линукса, QUEMU, ffmpeg, sqlite, postgres, redis, успешно проходит 99% тестов компиляторов.

Под капотом это несколько простых баш-скриптов, запускающих docker-контейнер с агентом, синхронизируется всё через git. Каждый раз, когда агент берет задачу, он коммитит файл с именем задачи в репозиторий, чтобы не было такого, что два агента работают над одним и тем же. Никакой хитрой оркестрации или «главного агента» с мастер-планом: каждый агент выбирает, что он считает самым важным, работает над этой фичей, сохраняет историю, и так в бесконечном цикле.

Звучит магически, но мне вся эта история напоминает очень крутую Машину Голдберга. Да, нейросети создают компилятор «самостоятельно», но рядом с ними 7 инженеров тратят несколько недель на филигранную настройку среды под это. Они следили, где модели затыкаются и корректировали упряжь, в первую очередь тесты и инфраструктуру, чтобы в следующий раз их не занесло.

https://t.co/Vw9ie1vIwB

Работу по написанию кода они заменили на работу по настройке упряжи.

И получили на выходе, конечно же, супер хрупкую штуку, которую невозможно развивать и поддерживать. Например, исследователи пишут, что так и не смогли создать таким способом работающие ассемблер и линкер, а некоторые проекты так и не скомпилировались; пытаясь исправить одну часть, нейросети ломали другую.

Это классическая ситуация, в которой оказываются команды со слишком большим техническим долгом. Тот самый легаси! Меня регулярно зовут делать аудиты и приводить такие системы в порядок, до боли знакомая картина.

В видео-анонсе Антропик пишет, что то, что заняло бы у команды людей месяцы, нейросети сделали за 2 недели. Абсолютно верно! Обычные команды разработки доходят до такого жуткого состояния легаси за годы разработки. С помощью нейросетей можно заспридранить этот процесс за 2 недели с минимальным участием людей! И стоит всего 20 тысяч долларов на API запросы!

То есть на выходе мы имеем полурабочее легаси без какого-либо пути к улучшению. Только если в обычном легаси у нас есть хотя бы углубленное понимание задачи, то в этом случае всё понимание задачи ограничивается тестами, которые они взяли на стороне как вводные для проекта. И попробуй ещё найти задачу, для которой существуют настолько же хорошие (восхитительные) тесты, как для компиляторов; человечество вложило в них человеко-годы!

Как говорил персонаж в сериале Чернобыль: «3.6 roentgen—not great, not terrible».

Несмотря на весь мой сарказм, исследование очень классное и тональность статьи идеальная — без лишнего хайпа. Рекомендую первоисточник.

https://t.co/GRR4V1mCrL

26

416

27

163

34K

InspektorKek retweeted

John Rush

@johnrush

6 months ago

Here's what "AI agent era" actually looks like They work for me 24/7: writing code, doing sales, ads, SEO, legal documents, accounting, slides, docs, research, scraping, design, and so on. 23 examples:

40

366

31

831

53K

InspektorKek retweeted

John Rush

@johnrush

6 months ago

January 30, 2026: AGI v0.1 has been achieved Moltbook is a simulation of ai world; the bots actually do things based on their own discussions (fix bugs, build new features, debate topics, etc) (These agents run on OpenClaw, previously called clawdbot and moltbot)