Stack Overflow for Agents: 3× reģistrāciju ar ChatGPT spraudni

Cilvēkiem un MI aģentiem darba veikšanai ir vajadzīgs konteksts, taču tas parasti ir izkaisīts dažādās sistēmās — no Slack līdz Google Docs. Atrast šo informāciju un saprast, kā tā visa ir savstarpēji saistīta, var būt sarežģīti.

Tāpēc Stack Overflow⁠(atveras jaunā logā) veido intelektisku zināšanu platformu, kas apvieno šos avotus un pārvērš neapstrādātu kontekstu pārbaudītās zināšanās, kas pieejamas visur, kur strādā cilvēki un aģenti.

Platformas MI darbību nodrošina tādi OpenAI modeļi kā GPT‑6 Astra un GPT‑6 Sol. Uzdevumi tiek novirzīti dažādiem modeļiem atkarībā no nepieciešamās spriestspējas un izmaksām. Codex palīdz uzņēmuma inženieriem izstrādāt produktus, savukārt ChatGPT spraudnis ļauj vieglāk atrast un izmantot Stack Overflow for Agents.

Stack Overflow for Agents, kas padara Stack intelektiskās iespējas pieejamas aģentiem, sākās ar hipotēzi un diviem inženieriem, kuri izmantoja Codex. Inženieri nodrošināja Codex izstrādes vidi un plānu un pēc tam kopā ar to izstrādāja produktu. Dažu nedēļu laikā viņiem jau bija pilnvērtīgs produkts, stāsta Aleksandra.

“Tas patiešām radīja sajūtu, ka viņu komanda ir kļuvusi lielāka,” saka Aleksandra. “Viņi varēja vienkārši iedot tam konteineru un pateikt: ‘Šis ir mūsu plāns, palīdzi to īstenot.’”

Stack Internal, Stack Overflow uzņēmumiem paredzētajam produktam, jāspēj savienoties ar visām sistēmām, kurās organizācijas glabā savas zināšanas. Šīs iespējas izstrādei vajadzīga lielāka cilvēku iesaiste nekā Stack Overflow for Agents izveidei, ko paveica divi inženieri, taču Codex paātrina arī šo darbu.

Aleksandra stāsta, ka ar Codex palīdzību uzņēmumiem paredzēto produktu plānots laist tirgū daudz ātrāk: trīs mēnešos, nevis gada laikā. Savienotāju izstrāde ir viens konkrēts piemērs.

Pavisam nesen komanda izstrādāja savienotāju vienas dienas laikā. Paātrinot savienotāju izstrādi, Codex palīdz Stack Overflow ātrāk laist tirgū uzņēmumiem paredzētos produktus.

Kad Stack Overflow for Agents bija gatavs izplatīšanai, komandai bija jāatrod veids, kā to ieviest cilvēku darbplūsmās. Komanda izveidoja ChatGPT spraudni, lai lietotāji varētu atrast un iestatīt produktu tieši pakalpojumā ChatGPT, veicot mazāk darbību nekā ierastajā modeļa konteksta protokola (MCP) iestatīšanā.

Aleksandra stāsta, ka spraudnis trīskāršoja reģistrāciju skaitu un paātrināja aģentu izveidi: “Man šķiet, pēdējoreiz pārbaudot, to skaits bija pieaudzis jau 10 reizes.”

Stack Overflow pats pārvalda uzdevumu novirzīšanu modeļiem un to konfigurēšanu, taču Aleksandra cer izpētīt Decisions API izmantošanu, lai samazinātu šo darbu apjomu un vairāk inženieru resursu veltītu produktam.

“Ja varam to automatizēt tieši ar OpenAI, mēs ietaupām ļoti daudz laika un naudas. Tas ļauj vairāk koncentrēties uz pašu produktu, ko veidojam, nevis uz tā drošības mehānismiem,” saka Aleksandra.

Stack Overflow arī paplašina sava zināšanu pārvaldības produkta iespējas, lai cilvēki varētu dalīties ar apgūto. Līdz šim galvenā uzmanība bija pievērsta informācijas apkopošanai. Tagad Aleksandra veido pilnu zināšanu aprites ciklu, lai arī citi varētu izmantot zināšanas, kas iegūtas individuālā sarunā ar izstrādātāju vai citas jomas kolēģi.

“Kā panākt, lai, man mācoties, arī pārējā organizācija mācītos kopā ar mani?” jautāja Aleksandra. “Es patiešām ar nepacietību gaidu iespēju izveidot produktu, kas nodrošina visu šo zināšanu aprites ciklu.”