Amp bruker KI-agenter til mer enn kode med OpenAI-modeller

Amp⁠(åpnes i et nytt vindu) bygger en banebrytende KI-agent som hjelper utviklere med å gjøre ambisiøse ideer til fungerende programvare. For Quinn Slack, administrerende direktør i Amp, er hver forbedring av modellene en mulighet til å utvide det agenten kan gjøre – fra å hjelpe utviklere med å bestemme hva de skal bygge, til å skrive kode og designe sider.

Amp velger og anbefaler modeller ut fra hva som fungerer best for brukerne, og OpenAI-modeller står for mesteparten av tokenforbruket i Amp. Quinn forteller: «OpenAI er svært åpne, og når sikkerhetstiltak tas i bruk, vet brukerne om det og forstår hvorfor. Det gjør det veldig enkelt å bruke OpenAI-modeller. Du kan gjøre alt arbeidet ditt i Amp med OpenAI-modeller og være veldig fornøyd.»

Når utviklere gir agenter mer arbeid, kan tokenkostnadene bli en begrensning. Quinn forteller at enkelte Amp-brukere forbruker 10 milliarder token i uken. Han mener at hvis folk følger nøye med på hver minste økning i forbruket, kan det hindre dem i å oppdage hva en agent er i stand til.

For å avhjelpe dette lanserte Amp integrasjonen Logg inn med ChatGPT. Quinn sier at den gir Amp-brukere tilgang til flere token og OpenAI-modeller, inkludert GPT‑6 Astra, noe som senker terskelen for å la en agent ta på seg en større oppgave.

«Logg inn med ChatGPT gir folk en følelse av at de slipper å telle hver eneste token», sier han. «Og når du faktisk slipper agenten løs og gir den friere tøyler, innser du hvor mye den kan gjøre.» Quinn sier at han ser folk bruke agenten til å planlegge, bestemme hva de skal bygge, og jobbe videre etter lansering.

Amp vil at agenter skal hjelpe med alt arbeidet som kreves for å bygge og videreutvikle et produkt. Deres eget team på 20 personer bruker dem slik, også i markedsføringen. «Vi har ingen som jobber bare med det, men vi har en agent som gjør det», sier Quinn. Teamet bruker agenten til å forbedre opplevelsen for nye brukere og hjelpe flere med å oppdage Amp gjennom søk og andre kanaler.

I dette arbeidet er tekst og design av høy kvalitet avgjørende. GPT‑6 Astra hjelper teamet med å lage dokumentasjon og designe sider som oppfyller Amps strenge krav.

Quinn fortsetter å eksperimentere med GPT‑6 Astra hjemme. Han ga modellen tegningene til huset sitt og brukte den til å lage en 3D-modell i Blender. Han og barna gjør så modellen om til spill: De legger til en rolig elv gjennom huset eller jager hvitløk rundt i det, inspirert av at bestemoren ikke liker hvitløk. «Og det var ikke mulig for bare et par måneder siden», sier han.

Amp kunngjorde nylig Puck, en samtalebasert KI-assistent innebygd i Amp som hjelper brukere med å starte og administrere andre agenter. Brukere kan be Puck om å starte en agent for å undersøke en feil, koordinere flere agenter eller finne en tidligere samtale om et teknisk problem.

Med Ring Puck, som drives av GPT‑Live‑1, kan brukere snakke med Puck i sanntid, også fra en klokke. Quinn ser for seg at folk kan bruke dette til å holde agentene i arbeid mens de er borte fra datamaskinen, selv på løpetur.

Amp har testet Ultrafast-modus med GPT‑6 Astra, og Quinn sier at den økte hastigheten endrer hvordan folk bruker agenter. I dag veksler folk ofte mellom flere agentoppgaver mens de venter på at hver av dem skal bli ferdig. Raskere svar kan gjøre at folk trenger færre agenter samtidig, eller gi agentene mer tid til å kontrollere sitt eget arbeid før de leverer et resultat.

For Amp er neste steg å la agenten ta seg av mer av arbeidet før og etter kodingen, slik at utviklere kan ta en idé videre uten å måtte håndtere hvert steg selv. «Vi vet ennå ikke hva folk kommer til å skape, og det er det vi alle får være vitne til. Det er kult å få være en del av det», sier Quinn.