Amp: agentes más allá del código con modelos de OpenAI
Descubre cómo Amp amplía lo que pueden hacer los agentes con GPT‑6 Astra, Ultrarrápido, GPT‑Live‑1 e Iniciar sesión con ChatGPT.
Amp(se abre en una nueva ventana) está desarrollando un agente de IA de vanguardia que ayuda a los desarrolladores a convertir ideas ambiciosas en software funcional. Para Quinn Slack, CEO de Amp, cada mejora en los modelos es una oportunidad para ampliar lo que el agente puede hacer, desde ayudar a los desarrolladores a decidir qué crear hasta escribir código y diseñar páginas.
Amp elige y recomienda modelos según lo que mejor funciona para sus usuarios, y los modelos de OpenAI representan la mayor parte de los tokens que se usan en Amp. Quinn comenta: “OpenAI es muy transparente y, cuando se aplican medidas de protección, los usuarios lo saben y lo entienden. Eso facilita mucho el uso de los modelos de OpenAI. Puedes hacer todo tu trabajo en Amp con modelos de OpenAI y quedar muy satisfecho”.
“Nuestros usuarios valoran mucho la constancia con la que los modelos de OpenAI siguen mejorando”.
A medida que los desarrolladores les asignan más trabajo a los agentes, el costo de los tokens puede convertirse en una limitación. Quinn cuenta que algunos usuarios de Amp consumen 10 000 millones de tokens por semana. Considera que estar pendiente de cada aumento en el uso puede impedir que las personas descubran de qué es capaz un agente.
Para ayudar a reducir esa preocupación, Amp lanzó su integración con Iniciar sesión con ChatGPT. Quinn dice que les da a los usuarios de Amp acceso a más tokens y modelos de OpenAI, incluido GPT‑6 Astra, lo que los hace más dispuestos a dejar que un agente se encargue de una tarea de mayor alcance.
“Iniciar sesión con ChatGPT permite que las personas sientan que no tienen que contar cada token”, afirma. “Y una vez que dejas que el agente trabaje con más libertad, te das cuenta de todo lo que puede hacer”. Quinn dice que ve a personas usar el agente para planificar, decidir qué crear y seguir trabajando después del lanzamiento.
Amp quiere que los agentes ayuden con todo el trabajo que implica desarrollar un producto y hacerlo crecer. Su propio equipo de 20 personas los usa de esa manera, incluso en marketing. “No tenemos a una persona dedicada a eso, pero sí a un agente”, dice Quinn. El equipo se apoya en el agente para mejorar la experiencia de los nuevos usuarios y ayudar a que más personas descubran Amp a través de buscadores y otros canales.
Para ese trabajo, es fundamental contar con redacción y diseño de alta calidad. GPT‑6 Astra ayuda al equipo a producir documentación y diseñar páginas que cumplen con los exigentes estándares de Amp.
“Tenemos un estilo muy propio, tanto en el diseño como en la redacción. Somos muy exigentes con eso, pero estamos muy contentos con los resultados de GPT-6 Astra”.
Los experimentos de Quinn con GPT‑6 Astra continúan en casa. Le dio los planos de su casa y lo usó para crear un modelo 3D en Blender. Luego, él y sus hijos convierten ese modelo en juegos: agregan un río lento que atraviesa la casa o persiguen ajos por ella, inspirados en la aversión de la abuela de los niños al ajo. “Y eso no era posible hace apenas un par de meses”, dice.
Amp anunció recientemente Puck, un asistente de IA conversacional integrado en Amp que ayuda a los usuarios a poner en marcha y administrar otros agentes. Los usuarios pueden pedirle a Puck que ponga en marcha un agente para investigar un error, coordine varios agentes o encuentre una conversación anterior sobre un problema técnico.
Con Llamar a Puck, que funciona con GPT‑Live‑1, los usuarios pueden hablar con Puck en tiempo real, incluso desde un reloj. Quinn imagina que las personas lo usarán para mantener a sus agentes trabajando mientras están lejos de sus computadoras, incluso cuando salen a correr.
Amp ha estado probando el modo Ultrarrápido con GPT‑6 Astra, y Quinn dice que la mayor velocidad cambia la forma en que las personas usan los agentes. Hoy, las personas suelen alternar entre varias tareas de agentes mientras esperan que termine cada una. Las respuestas más rápidas podrían permitirles trabajar con menos agentes a la vez, o darles a los agentes más tiempo para revisar su propio trabajo antes de entregar un resultado.
“La gente nunca había visto un modelo tan bueno y tan rápido”.
Para Amp, el siguiente paso es delegar en el agente más tareas previas y posteriores a la programación, para que los desarrolladores puedan llevar sus ideas más lejos sin encargarse personalmente de cada paso. “Aún no sabemos qué crearán los seres humanos, y todos tendremos la oportunidad de descubrirlo. Es genial poder ser parte de eso”, dice Quinn.
