El nuevo libro de jugadas de Anthropic para el desarrollo de software de inteligencia artificial nativa describe un marco de seis etapas para agentes de codificación, pero se detiene antes de abordar un aspecto crucial del proceso: la infraestructura que lo soporta. El libro de jugadas, que compromete un artefacto en cada etapa, omite el detalle de qué es lo que ejecuta el código del agente cuando se verifica a sí mismo, una laguna que puede hacer o deshacer la efectividad de todo el proceso.
El marco tiene seis etapas: planificación, diseño, construcción, implementación y dos etapas que involucran al agente verificando su propio trabajo. Cada etapa produce un artefacto que la siguiente etapa puede leer, desde un archivo intent.md hasta un archivo REVIEW.md. Sin embargo, el libro de jugadas no especifica qué es lo que el código del agente debe ejecutar cuando se verifica a sí mismo, un detalle crítico que puede afectar la precisión de los resultados.
Esta omisión no es un error en el libro de jugadas, sino más bien un reflejo del hecho de que la infraestructura de cada organización es única. Aunque Anthropic puede proporcionar orientación sobre cómo estructurar el proceso de desarrollo, no puede dictar qué debe parecerse la infraestructura subyacente. Eso es algo que cada organización debe decidir.
Una empresa que está abordando este desafío es Metalbear, que ofrece una plataforma de desarrollo de Kubernetes llamada mirrord. Mirrord permite a los desarrolladores y a los agentes de codificación de inteligencia artificial probar el código en un entorno de producción similar antes de deployarlo, proxyando tráfico, variables de entorno y archivos a y desde un cluster de staging compartido. Este enfoque permite a las organizaciones crear un entorno de prueba más preciso y confiable, lo cual es esencial para hacer que el desarrollo de inteligencia artificial nativa funcione.
Mirrord ya está siendo utilizado por empresas como monday.com, National Australia Bank y SurveyMonkey para iterar y enviar más rápido, mientras gastan menos en infraestructura de entorno de desarrollo. Al proporcionar un entorno de prueba más realista, mirrord ayuda a abordar el desafío de la infraestructura en el desarrollo de inteligencia artificial nativa, y permite a las organizaciones obtener el máximo provecho de sus agentes de codificación.
Questo articolo è stato scritto con l'assistenza dell'IA.
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