Amplitude OpenAI-тай хэрхэн 1–2 хоногт сайжруулалт нэвтрүүлдэг вэ

Amplitude нь хүмүүс бүтээгдэхүүнийг нь бодитоор хэрхэн ашиглаж байгааг ойлгоход багуудад үргэлж тусалж ирсэн. Бүтээгдэхүүнийг сайжруулахаар санаачилгатай ажилладаг Wave агент нь эдгээр ойлголтыг бодит сайжруулалт болгон нэвтрүүлэхэд багуудад тусалдаг. Amplitude-ийн тайлбарласнаар Wave-ийн ажиллагааны ойролцоогоор 80%-ийг GPT‑6.1 Sol, GPT‑6 Luna, GPT‑Image‑2.5 Flare зэрэг OpenAI-ийн загварууд хангадаг. Wave нь бүтээгдэхүүний талаарх ойлголтыг багууд Codex зэрэг код бичих агент руу илгээж болох хэрэгжүүлэх төлөвлөгөө болгон хувиргаж, дараа нь үр нөлөөг хэмждэг.

Amplitude-ийн тооцоогоор Wave нь бүтээгдэхүүний сайжруулалт нэвтрүүлэх хугацааг ойролцоогоор нэг сараас 1–2 хоног болгон богиносгоход багуудад тусалж чадна. Amplitude-ийн өөрийн нүүр хуудасны саналын картуудыг хэрэглэгч бүрд тохируулахад Wave тусалснаар картаар дамжуулан илгээсэн зурвасын тоо 160%-иар өсжээ.

Wave бол Amplitude-ийн бүтээгдэхүүнийг сайжруулахаар санаачилгатай ажилладаг агент юм. Багууд түүнд бүтээгдэхүүний аль хэсэгт ажиллах, ямар зорилго, үзүүлэлтийг сайжруулахыг зааж өгдөг. Wave нь Amplitude-ийн өгөгдөл, хэрэглэгчийн үйлдлийн бичлэг, харилцагчдын санал хүсэлт, кодыг нэгтгэн сайжруулах боломжуудыг илрүүлж, эрэмбэлэн, шийдэл боловсруулж, хүмүүс болон код бичих агентуудтай хэрэгжүүлэх ажлыг уялдуулдаг. Дараа нь үр дүнг хянаж, олж авсан мэдлэгээ дараагийн сайжруулалтыг төлөвлөхөд ашигладаг.

Энэ ажлын урсгалын цаана Amplitude нь өөр өөр даалгаварт OpenAI-ийн өөр өөр загварыг ашигладаг. GPT‑6.1 Sol нь боломжийн менежерийн ажиллагааг дэмжиж, код болон өгөгдөлд гүнзгий судалгаа хийдэг. GPT‑6 Luna нь кодыг шалгах, бага хэмжээний үнэлгээний шалгалт хийх зэрэг олон давтагддаг, зардал багатай даалгаврыг гүйцэтгэдэг. GPT‑Image‑2.5 Flare нь хэрэглэгчийн үйлдлийн бичлэгээс авсан дэлгэцийн зургуудыг харагдах байдлын жишиг болгон ашиглаж, бүтээгдэхүүний загвар зураг үүсгэдэг.

Илрүүлсэн боломжийг хэрэгжүүлэхэд бэлэн болмогц багууд техникийн төлөвлөгөө, хүлээн авах шалгуурын хамт Wave-ээс шууд Codex зэрэг код бичих агент руу илгээж болно.

«Wave-ийн гол санаа нь хэрэглэгчийн үйлдлийн асар олон бичлэг, аналитик өгөгдөл, кодыг нарийвчлан шалгаж, бүтээгдэхүүнийг сайжруулах боломжийг олох агентуудтай нэгдсэн платформтой болох юм» гэж Amplitude-ийн AI бүтээгдэхүүний тэргүүлэх менежер Жейкоб Ньюман тайлбарлав.

Amplitude нь хэрэглэгчдэд AI агенттай яриа эхлүүлэхэд туслах зориулалттай ерөнхий саналын картууд бүхий өөрийн нүүр хуудсанд Wave-ийг туршжээ. Хүмүүс эдгээр картыг ихэвчлэн алгасдаг болохыг Wave илрүүлсэн: түүвэрлэн авсан 100 хэрэглэгчийн үйлдлийн бичлэгт 80 хэрэглэгч өөрсдөө асуултаа бичсэн бол ердөө 12 нь санал сонгожээ.

Wave нь сүүлд үзсэн график, хяналтын самбар эсвэл хэрэглэгчийн орж ирсэн хуудсанд тулгуурлан картуудыг хүн бүрд тохируулах санал гаргасан. Тэрээр өөрчлөлтийг зургаар харуулж, чөлөөтэй бичих боломжийг хэвээр үлдээх, хэрэглэгчид тохируулахад шаардлагатай мэдээлэл байхгүй үед ерөнхий саналуудыг харуулах зэрэг шаардлага бүхий техникийн төлөвлөгөө боловсруулжээ. Багийнхан товч хянаад ажлыг код бичих агент руу шилжүүлж, өөрчлөлтөд A/B туршилт хийсэн.

Amplitude-ийн хуваалцсан туршилтын тайлангаар нэг өдрийн дараа нүүр хуудасны саналын картаар дамжуулан илгээсэн зурвасын тоо хяналтын бүлэгтэй харьцуулахад 160%-иар өссөн байна. «Цоо шинэ нээлт биш учраас анзаарагдалгүй өнгөрдөг зүйлс функцийн хэрэглээг санаанд оромгүй байдлаар өсгөж болдгийн сайхан жишээ энэ юм» гэж Amplitude-ийн AI-ийн ахлах тэргүүлэх инженер Эрик Карлсон тайлбарлав.

Wave-ийн даалгаврууд загваруудад өөр өөр шаардлага тавьдаг. Гүнзгий судалгаанд сэтгэн бодох чадвар сайтай, баттай үндэслэл бүхий дүгнэлт гаргах загвар хэрэгтэй. Хэдэн зуун удаа давтагдах жижиг шалгалт нь хурдан, зардал багатай байх шаардлагатай. Amplitude даалгавар бүрийн чанар, хариу өгөх хугацаа, зардлыг үнэлж, түүнд тохируулан загвар хуваарилдаг.

Wave-ийн Боломж судлагчид зориулан Amplitude нь загварууд олсон зүйлээ давхар баталгаажуулсан эсэх, хуурамч эерэг үр дүнгээс зайлсхийсэн эсэх, үнэлэгчийн санал хүсэлтийг тусгасан эсэх, хэрэгслийн алдааны дараа ажиллагаагаа сэргээсэн эсэх, дүгнэлтээ нотолгоонд нийцүүлсэн эсэхийг үнэлсэн. GPT‑6.1 Sol ерөнхий үнэлгээгээр 5-аас 4.06 оноо авсан бол харьцуулсан өөр гурван загвар 3.62, 3.52, 2.94 оноо авчээ. Тус загвар судалгааны таван шалгуурт бүгдэд нь тэргүүлсэн бөгөөд судалгааны медиан хугацаа нь 54 минут буюу хамгийн хурдан байв.

Wave-ийн Өгөгдлийн шинжилгээний агентын тусдаа үнэлгээнд GPT‑6.1 Sol 100-аас 67.5 оноо авсан бол өөр нэг тэргүүлэх загвар 69.3 оноо авчээ. Харин даалгавар бүрд ногдох загварын дундаж зардал нь тус тус $1.28 болон $2.63 байв. GPT‑6.1 Sol нь мөн хэрэгсэл ашиглах тогтоосон шаардлагыг мөрдөх, тооцоолол ба тодорхойгүй байдлыг үнэлэх, нотолгоонд суурилсан үндэслэл гаргах үзүүлэлтээр илүү өндөр оноо авсан.

Код шалгах, бага хэмжээний үнэлгээний шалгалт хийх зэрэг их хэмжээгээр гүйцэтгэх ажилд Amplitude нь хариу өгөх хугацаа, зардлыг бага байлгахын тулд GPT‑6 Luna ашигладаг. Ажлыг төрөлжсөн агентуудад хуваарилснаар баг илүү өндөр зардалтай сэтгэн бодох чадварыг хамгийн их шаардлагатай даалгаварт зориулж чаддаг.

Бүтцийн бүдүүвч, загвар зураг үүсгэх үнэлгээнд OpenAI-ийн зураг үүсгэх загвар шийдлийн бүтцийн бүдүүвчээр 100-аас 80.3 оноо авсан бол өөр нэг зураг үүсгэх загвар 63.9 оноо авчээ. Amplitude нь сайжруулах 15 боломжийн хүрээнд санааг ойлгомжтой илэрхийлсэн эсэх, бүтээгдэхүүний бодит төрхийг хадгалсан эсэх, зааврыг дагасан эсэх, бичвэр болон интерфэйсийн уншигдах байдал, дүрслэлийн нэгдмэл байдлыг үнэлсэн.

Олон салбарын харилцагчид бүтээгдэхүүнээ сайжруулах боломжийг илрүүлж, нэвтрүүлэхийн тулд Wave-ийн бета хувилбарыг аль хэдийн ашиглаж байна. Wave нь хэрэглэгчийн үйлдэл болон аналитик өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, санал болгосон засвар, техникийн төлөвлөгөө, хүлээн авах шалгуур бүхий зөвлөмж боловсруулдаг.

Үүнээс цааш ямар түвшинд автоматжуулахаа багууд өөрсдөө шийдэж болно. Ихэнх баг алдаа засах ажлыг шууд код бичих агент руу илгээдэг бол шинэ функц болон илүү томоохон санаачилгыг хүнээр хянуулдаг.

Нэвтрүүлсэн өөрчлөлтүүдийн хувьд боломжийг илрүүлэхээс хэрэгжүүлэх хүртэлх хугацаа богино байж болдог: харилцагчдын нэвтрүүлсэн туршилт, функцийн унтраалга, зааварчилгааны дөрөв тутмын нэг нь Wave боломжийг илрүүлсэн өдөртөө, тал нь дөрөв хүрэхгүй хоногт, гурав тутмын хоёр нь долоо хоногийн дотор хэрэглээнд нэвтэрчээ.

«OpenAI-тай хамтран бид компаниудын программ хангамж бүтээх арга барилыг өөрөө өөрийгөө сайжруулдаг бүтээгдэхүүн хөгжүүлэх чиглэлд шилжүүлэхийг зорьж байна» гэж Скейтс хэлэв. OpenAI-ийн загваруудын сэтгэн бодох, код бичих чадвар сайжрахын хэрээр багууд судалгаа, хэрэгжүүлэлтийн илүү олон ажлыг агентуудад даатгаж, улмаар илүү сайн бүтээгдэхүүнийг хэрэглэгчдэд илүү хурдан хүргэх боломжтой болно. Amplitude үүнийг аль хэдийн бодитоор харж байна. Багийнхан бусад тэргүүлэх ажилдаа төвлөрөх зуур агентууд компанийн өөрийн бүтээгдэхүүнийг сайжруулах боломжийг олж, хэрэгжүүлэхэд тусалж байна: «Программ хангамж нь бүтээгдэхүүнийг сайжруулахаар багтай мөр зэрэгцэн ажиллахад тэд хэчнээн ихийг амжуулж чадахаа хараад гайхах болов уу.»