Amp lleva sus agentes más allá del código con modelos de OpenAI
Descubre cómo Amp amplía las capacidades de los agentes con GPT‑6 Astra, el modo ultrarrápido, GPT‑Live‑1 e «Iniciar sesión con ChatGPT».
Amp(se abre en una ventana nueva) está creando 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 de los modelos es una oportunidad para ampliar las capacidades del agente, desde ayudar a los desarrolladores a decidir qué crear hasta escribir código y diseñar páginas.
Amp elige y recomienda los modelos que mejor funcionan para sus usuarios, y los modelos de OpenAI representan la mayor parte de los tokens utilizados 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 los modelos de OpenAI y quedar muy satisfecho».
«Nuestros usuarios valoran mucho la mejora constante de los modelos de OpenAI».
A medida que los desarrolladores asignan más trabajo a los agentes, el coste de los tokens puede convertirse en una limitación. Quinn cuenta que algunos usuarios de Amp consumen 10 000 millones de tokens a la semana. Cree que estar pendiente de cada pequeño aumento del consumo puede impedir que la gente descubra de qué es capaz un agente.
Para ayudar a aliviar esa preocupación, Amp lanzó su integración con «Iniciar sesión con ChatGPT». Quinn explica que ofrece a los usuarios de Amp acceso a más tokens y modelos de OpenAI, incluido GPT‑6 Astra, lo que les anima a dejar que un agente se encargue de tareas más grandes.
«Iniciar sesión con ChatGPT permite a la gente sentir que no tiene que contar cada token», afirma. «Y cuando de verdad dejas trabajar al agente y le das más libertad, te das cuenta de todo lo que puede hacer». Quinn cuenta que ve a gente usar el agente para planificar, decidir qué crear y seguir trabajando después del lanzamiento.
Amp quiere que los agentes ayuden en todo el trabajo que supone crear un producto y hacerlo crecer. Su propio equipo, formado por 20 personas, los utiliza así, incluso en marketing. «No tenemos a una persona dedicada a ello, pero sí a un agente», dice Quinn. El equipo recurre al agente para mejorar la experiencia de los nuevos usuarios y ayudar a que más gente descubra Amp a través de las búsquedas y otros canales.
Para ese trabajo, es fundamental contar con textos y diseños de gran calidad. GPT‑6 Astra ayuda al equipo a elaborar documentación y diseñar páginas que cumplen los exigentes estándares de Amp.
«Tenemos un estilo de diseño y de escritura muy particular. Somos muy exigentes en este sentido, pero estamos muy satisfechos con los resultados de GPT-6 Astra».
Quinn sigue experimentando con GPT‑6 Astra en casa. Le dio los planos de su casa y lo utilizó para crear un modelo 3D en Blender. Después, él y sus hijos convierten ese modelo en juegos: añaden un río lento que recorre la casa o persiguen ajos por ella, inspirados por la aversión de su abuela al ajo. «Y eso no era posible hace apenas un par de meses», afirma.
Amp anunció recientemente Puck, un asistente de IA conversacional integrado en Amp que ayuda a los usuarios a poner en marcha y gestionar otros agentes. Los usuarios pueden pedirle a Puck que ponga en marcha un agente para investigar un fallo, coordine varios agentes o busque una conversación anterior sobre un problema técnico.
Con «Llamar a Puck», que utiliza GPT‑Live‑1, los usuarios pueden hablar con Puck en tiempo real, incluso desde un reloj. Quinn imagina a la gente usándolo para mantener a sus agentes trabajando cuando no están delante del ordenador, incluso mientras salen a correr.
Amp ha estado probando el modo ultrarrápido con GPT‑6 Astra, y Quinn afirma que esa mayor velocidad cambia la forma en que la gente utiliza los agentes. Hoy en día, la gente suele alternar entre varias tareas de los agentes mientras espera a que termine cada una. Unas respuestas más rápidas podrían permitir a la gente trabajar con menos agentes a la vez, o dar a los agentes más tiempo para revisar su propio trabajo antes de devolver un resultado.
«La gente no ha visto un modelo tan bueno y tan rápido».
Para Amp, el siguiente paso es que el agente asuma más tareas previas y posteriores a la programación, para que los desarrolladores puedan llevar sus ideas más lejos sin tener que encargarse de cada paso. «No sabemos qué crearán las personas, y eso es algo que todos vamos a poder descubrir. Es genial poder formar parte de ello», dice Quinn.
