Amp nutzt KI-Agenten mit OpenAI-Modellen auch abseits von Code
Erfahre, wie Amp mit GPT‑6 Astra, Ultrafast, GPT‑Live‑1 und Anmeldung mit ChatGPT die Möglichkeiten von Agenten erweitert.
Amp(wird in einem neuen Fenster geöffnet) entwickelt einen Frontier-KI-Agenten, der Softwareprofis hilft, ambitionierte Ideen in funktionierende Software umzusetzen. Für Quinn Slack, CEO von Amp, bietet jede Verbesserung der Modelle die Chance, die Fähigkeiten des Agenten zu erweitern: Er unterstützt Softwareprofis bei der Entscheidung, was sie entwickeln möchten, schreibt Code und gestaltet Seiten.
Amp wählt und empfiehlt Modelle danach, was für die Menschen am besten funktioniert, die Amp nutzen. Der Großteil der in Amp verwendeten Token entfällt auf Modelle von OpenAI. Quinn erklärt: „OpenAI ist sehr transparent. Wenn Schutzmaßnahmen greifen, wissen die Menschen darüber Bescheid und verstehen sie. Das macht es wirklich einfach, die Modelle von OpenAI zu nutzen. Du kannst all deine Arbeit in Amp mit Modellen von OpenAI erledigen und damit wirklich zufrieden sein.“
„Die Menschen, die Amp nutzen, schätzen es sehr, wie kontinuierlich die Modelle von OpenAI besser werden.“
Wer bei der Entwicklung mehr Arbeit an Agenten übergibt, kann bei den Token-Kosten an Grenzen stoßen. Quinn berichtet, dass manche Menschen in Amp 10 Milliarden Token pro Woche verbrauchen. Er glaubt: Wer jede noch so kleine Zunahme der Nutzung im Blick behält, erkundet womöglich nicht, wozu ein Agent tatsächlich fähig ist.
Um hier Abhilfe zu schaffen, hat Amp die Integration von Anmeldung mit ChatGPT eingeführt. Laut Quinn erhalten Menschen, die Amp nutzen, dadurch Zugang zu mehr Tokens und Modellen von OpenAI, darunter GPT‑6 Astra. Das erhöht ihre Bereitschaft, einem Agenten eine größere Aufgabe zu überlassen.
„Mit Anmeldung mit ChatGPT können Menschen das Gefühl haben, nicht jeden einzelnen Token zählen zu müssen“, sagt er. „Und wenn du den Agenten tatsächlich loslegen lässt und ihm mehr Freiraum gibst, merkst du erst, wie viel er leisten kann.“ Quinn beobachtet, dass Menschen den Agenten zum Planen nutzen, mit ihm entscheiden, was sie entwickeln wollen, und auch nach der Veröffentlichung mit ihm weiterarbeiten.
Amp möchte, dass Agenten bei allen Aufgaben helfen, die zur Entwicklung und zum Wachstum eines Produkts gehören. Das eigene 20-köpfige Team setzt sie bereits so ein, auch im Marketing. „Bei uns ist keine Person ausschließlich dafür zuständig, aber wir haben einen Agenten, der sich darum kümmert“, sagt Quinn. Das Team nutzt den Agenten, um den Einstieg in Amp zu verbessern und mehr Menschen dabei zu helfen, Amp über die Suche und andere Kanäle zu entdecken.
Hochwertige Texte und gutes Design sind dafür entscheidend. GPT‑6 Astra hilft dem Team, Dokumentationen zu erstellen und Seiten zu gestalten, die den hohen Ansprüchen von Amp gerecht werden.
„Wir haben einen ganz eigenen Design- und Schreibstil. Da sind wir sehr anspruchsvoll. Aber mit den Ergebnissen von GPT-6 Astra sind wir wirklich zufrieden.“
Auch zu Hause experimentiert Quinn weiter mit GPT‑6 Astra. Er gab dem Modell die Pläne für sein Haus und erstellte damit ein 3D-Modell in Blender. Mit seinen Kindern macht er daraus dann Spiele: Sie lassen einen gemächlich fließenden Fluss durch das Haus laufen oder jagen darin Knoblauch. Die Idee dazu entstand, weil ihre Großmutter keinen Knoblauch mag. „Noch vor ein paar Monaten war das nicht möglich“, sagt er.
Amp hat kürzlich Puck angekündigt, einen integrierten KI-Assistenten, mit dem du im Gespräch andere Agenten starten und verwalten kannst. Du kannst Puck bitten, einen Agenten zur Untersuchung eines Fehlers zu starten, mehrere Agenten zu koordinieren oder ein früheres Gespräch über ein technisches Problem zu finden.
Mit Calling Puck, das auf GPT‑Live‑1 basiert, kannst du in Echtzeit mit Puck sprechen, auch über eine Smartwatch. Quinn kann sich vorstellen, dass Menschen damit ihre Agenten weiterarbeiten lassen, wenn sie nicht am Computer sitzen, sogar beim Laufen.
Amp testet den Ultrafast-Modus mit GPT‑6 Astra. Laut Quinn verändert das höhere Tempo, wie Menschen Agenten nutzen. Heute wechseln Menschen oft zwischen mehreren Agentenaufgaben, während sie auf deren Abschluss warten. Dank schnellerer Antworten müssten Menschen möglicherweise weniger Agenten gleichzeitig koordinieren. Oder Agenten hätten mehr Zeit, ihre eigene Arbeit zu prüfen, bevor sie ein Ergebnis liefern.
„Ein Modell, das so gut und zugleich so schnell ist, haben die Menschen noch nicht gesehen.“
Als Nächstes will Amp dem Agenten mehr Aufgaben übertragen, die vor und nach dem Programmieren anfallen. So können Menschen bei der Entwicklung eine Idee weiter voranbringen, ohne jeden Schritt selbst erledigen zu müssen. „Wir wissen noch nicht, was Menschen alles erschaffen werden. Das dürfen wir alle miterleben. Es ist toll, daran mitzuwirken“, sagt Quinn.
