Amp: agents d'IA més enllà del codi amb models d'OpenAI
Descobreix com Amp amplia les capacitats dels agents amb GPT‑6 Astra, Ultrafast, GPT‑Live‑1 i l'inici de sessió amb ChatGPT.
Amp(s'obre en una finestra nova) està desenvolupant un agent d'IA d'avantguarda que ajuda els desenvolupadors a convertir idees ambicioses en programari funcional. Per a Quinn Slack, director executiu d'Amp, cada millora dels models és una oportunitat per ampliar les capacitats de l'agent: des d'ajudar els desenvolupadors a decidir què volen crear fins a escriure codi i dissenyar pàgines.
Amp tria i recomana els models que funcionen millor per als seus usuaris, i els models d'OpenAI representen la major part dels segments utilitzats a Amp. Quinn explica: "OpenAI és molt transparent i, quan s'apliquen mesures de protecció, els usuaris ho saben i ho entenen. Això fa que utilitzar els models d'OpenAI sigui molt fàcil. Pots fer tota la feina a Amp amb els models d'OpenAI i quedar-ne molt satisfet."
"Els nostres usuaris valoren molt la constància amb què han anat millorant els models d'OpenAI."
A mesura que els desenvolupadors encarreguen més feina als agents, el cost dels segments pot esdevenir un factor limitant. Quinn explica que alguns usuaris d'Amp consumeixen 10.000 milions de segments a la setmana. Creu que estar pendent de cada petit augment del consum pot impedir que la gent descobreixi de què és capaç un agent.
Per ajudar a reduir aquesta limitació, Amp va integrar l'inici de sessió amb ChatGPT. Segons Quinn, aquesta integració dona als usuaris d'Amp accés a més segments i models d'OpenAI, inclòs GPT‑6 Astra, cosa que els fa més propensos a confiar tasques de més abast a un agent.
"L'inici de sessió amb ChatGPT permet que la gent no tingui la sensació d'haver de comptar cada segment", diu. "I quan deixes que l'agent treballi amb més llibertat, t'adones de tot el que pot fer." Quinn diu que veu com la gent fa servir l'agent per planificar, decidir què vol crear i continuar treballant després del llançament.
Amp vol que els agents ajudin en totes les tasques necessàries per crear un producte i fer-lo créixer. El seu propi equip, de 20 persones, els fa servir així, també en màrqueting. "No tenim cap persona que s'hi dediqui, però sí que hi tenim un agent dedicat", diu Quinn. L'equip es val de l'agent per millorar l'experiència dels nous usuaris i ajudar més gent a descobrir Amp a través dels cercadors i altres canals.
Per a aquesta feina, és fonamental que tant la redacció com el disseny siguin de qualitat. GPT‑6 Astra ajuda l'equip a elaborar documentació i dissenyar pàgines que compleixen els estàndards exigents d'Amp.
"Tenim un estil molt propi, tant en el disseny com en la redacció. Som molt exigents en aquest sentit, però estem molt satisfets amb els resultats de GPT-6 Astra."
Quinn continua experimentant amb GPT‑6 Astra a casa. Li va donar els plànols de casa seva i el va fer servir per crear-ne un model 3D a Blender. Després, ell i els seus fills converteixen aquest model en jocs: hi afegeixen un riu de corrent suau que travessa la casa o hi persegueixen alls, inspirant-se en l'aversió de l'àvia als alls. "I això fa tot just un parell de mesos no era possible", diu.
Amp ha anunciat recentment Puck, un assistent d'IA conversacional integrat a Amp que ajuda els usuaris a posar en marxa i gestionar altres agents. Els usuaris poden demanar a Puck que posi en marxa un agent per investigar un error, que coordini diversos agents o que trobi una conversa anterior sobre un problema tècnic.
Amb la funció de trucades a Puck, basada en GPT‑Live‑1, els usuaris poden parlar amb Puck en temps real, fins i tot des d'un rellotge. Quinn s'imagina que la gent la farà servir perquè els agents continuïn treballant quan no siguin davant de l'ordinador, fins i tot mentre surten a córrer.
Amp ha estat provant el mode Ultrafast amb GPT‑6 Astra i, segons Quinn, aquesta major velocitat canvia la manera com la gent utilitza els agents. Avui dia, la gent sovint alterna entre diverses tasques d'agents mentre espera que cadascuna s'acabi. Amb respostes més ràpides, els usuaris podrien treballar amb menys agents alhora, o bé donar als agents més temps per revisar la seva pròpia feina abans de retornar un resultat.
"La gent no ha vist mai un model tan bo i tan ràpid."
Per a Amp, el pas següent és confiar a l'agent més tasques prèvies i posteriors a la programació, perquè els desenvolupadors puguin portar una idea més lluny sense haver-se d'ocupar de cada pas. "No sabem què arribaran a crear els humans, i és una cosa que tots podrem descobrir. És fantàstic poder-hi contribuir", diu Quinn.
