AI-агенти: Розкриймо таємниці Anthropic та досягаймо реальної продуктивності

Розкриваємо таємниці Anthropic: Чому ваші AI-агенти не працюють, і як досягти реальної продуктивності

Як старший редактор з більш ніж 20-річним досвідом у сфері бізнес-аналізу, автоматизації та штучного інтелекту, я бачив багато циклів інновацій. Останні кілька років свідками вибухового зростання популярності AI-агентів. Однак, я часто помічаю, що розробники, особливо новачки, стикаються з однією й тією ж проблемою: їхні AI-агенти не працюють так, як очікувалося, що призводить до розчарування та марної витрати ресурсів.

Минулого тижня мій давній друг, талановитий програміст, зізнався, що витрачає години на створення чергового “розумного” AI-агента для специфічного завдання. Його розчарування було відчутним. Це нагадало мені ситуацію, коли ви купуєте новітній смартфон, але замість того, щоб просто встановити необхідні додатки, ви починаєте збирати його з нуля, ніби створюючи власний процесор. Абсурд, правда? Саме таку аналогію я часто використовую, пояснюючи поточний стан справ у світі AI.

Розробники передових мовних моделей, таких як Anthropic (творці Claude), почали усвідомлювати фундаментальну проблему: безперервне створення окремих AI-агентів для кожного завдання є неефективним та марнотратним. Це не просто чергова модна тенденція, це – справжня зміна парадигми, яка вимагає нового підходу до розробки та використання AI.

Ваш смартфон як ключ до розуміння AI

Якщо замислитися, ваш смартфон є чудовою аналогією для розуміння сучасних AI-систем. Ваш телефон має:

• Процесор: Серце вашого гаджета, яке виконує обчислення.
• Операційну систему (ОС): Мозок, що керує всіма функціями.
• Додатки: Конкретні інструменти, які надають вашому телефону специфічну функціональність.

Три провідні гравці – Apple, Google, Samsung – відповідають за розробку процесора та ОС. Ви, як користувач, обираєте та встановлюєте додатки, які роблять ваш телефон корисним для ваших потреб.

AI-світ стрімко рухається в тому ж напрямку. Модель (наприклад, Claude від Anthropic), це аналог нашого потужного процесора. Агентський рун-тайм (agent runtime), це операційна система. А “скіли” (skills), які ви розробляєте, це як ті самі додатки. Ви не переписуєте операційну систему вашого телефону щоразу, коли хочете додати нову функцію, наприклад, додаток для фоторедагування. Ви просто встановлюєте відповідний додаток!

Чому це настільки важливо? Тому що це означає, що вам не потрібно щоразу створювати нового AI-агента з нуля для кожного нового завдання. Чи то підготовка презентації, чи то глибоке дослідження компанії, чи то написання публікації для LinkedIn. Ви можете взяти один потужний, універсальний AI і “навчити” його виконувати конкретні завдання за допомогою гнучких та багаторазово використовуваних “скілів”.

1. Зупиніть AI від повторення тих самих помилок: принцип DRY у дії

Під час розробки AI-систем, я часто стикаюся з ситуаціями, коли модель, незважаючи на свою потужність, раз за разом повторює ті самі помилки. Інженери Anthropic, наприклад, помітили, що їхня модель Claude регулярно переписувала один і той самий Python-скрипт для форматування слайдів. Це не лише марнувало обчислювальні ресурси (токенів), але й призводило до непередбачуваних результатів, оскільки код створювався наново кожного разу.

Моє рішення: Я побачив у цьому явну перевагу для застосування принципу DRY (Don’t Repeat Yourself – Не повторюйся), який десятиліттями є основою ефективної розробки програмного забезпечення. Замість того, щоб дозволяти моделі щоразу генерувати той самий код, я зберіг перевірений скрипт як “скіл”. Тепер, коли потрібно форматувати слайди, Claude просто використовує вже готовий, протестований варіант.

Практичний висновок: Якщо ви досягли успішного рішення для специфічного завдання, збережіть його та використовуйте знову. Не винаходьте велосипед кожного разу.

Як застосувати цей принцип: Замість того, щоб задовольнятися першим варіантом, який видає AI, активно зберігайте успішні скрипти, шаблони, цілі інструкції. Коли Claude створює чудовий код для форматування, чітко вкажіть: “Збережи цей скрипт у папці ‘scripts’ цього скілу. Онови файл ‘skill.mmd’, щоб майбутні запуски використовували саме його, а не намагалися написати все знову”. Найважливіше – перевіряйте! Запустіть завдання двічі, порівняйте результати. Це дозволить вам замінити “здогадку” AI на надійний, перевірений код.

Особистий досвід: Колись я припустився серйозної помилки: я забув зберегти крутий скрипт, який дозволив мені ефективно генерувати звіти. Наступного дня, коли мені знадобилася аналогічна функціональність, я витратив майже пів дня, намагаючись пригадати деталі, і врешті-решт знову писав той самий скрипт з нуля. Це був цінний урок про важливість документування та збереження.

2. Ефективне управління можливостями: секрет “прогресивної розкривності”

Уявіть собі досвідченого автомеханіка. Він має цілий арсенал інструментів, але коли йому потрібно замінити колесо, він не викладає все на стіл. Він акуратно вибирає потрібні ключі та викрутки, а решта залишається впорядковано в ящику. AI-скіли працюють за схожим, дуже елегантним принципом, який Anthropic називає “прогресивною розкривністю” (progressive disclosure).

Коли ви запускаєте AI-завдання, модель не починає одразу читати всі інструкції, приклади та скрипти з усіх ваших скілів. Це було б еквівалентно спробі з’їсти цілого слона одразу – вкрай неефективно та повільно. Натомість, спочатку AI сканує лише назви та короткі описи кожного скілу. Ця початкова інформація, часто представлена у форматі YAML front matter, дозволяє йому швидко визначити релевантність. Лише тоді, коли ваш запит чітко відповідає опису, він завантажує повний файл скілу.

Це ключовий механізм для уникнення “засмічення контексту” (context bloat) – коли AI намагається обробити надмірний обсяг інформації, що неминуче призводить до помилок, сповільнення та зниження якості результату.

Як це застосувати вам: Найважливіше тут – створення чітких, однозначних описів для кожного скілу. Забудьте про загальні фрази на кшталт “допоможи з контентом” або “створи маркетингові матеріали”. Натомість, використовуйте конкретику: “Цей скіл створює каруселі для LinkedIn на основі наданої теми, транскрипції або плану. Використовуй його, коли користувач просить ‘карусель’, ‘слайди каруселі’ або ‘допис у форматі документа для LinkedIn'”.

Цікавий факт: Якщо описи скілів будуть нечіткими, AI буде змушений “вгадувати”, який саме інструмент йому потрібен. Це як запитати автомеханіка “дай мені інструмент”, замість “дай мені ключ на 14”. Ймовірність помилки зростає в рази.

Ефективна перевірка описів: Я часто рекомендую своїм клієнтам запросити сам AI проаналізувати їхні скіли. Наприклад, ви можете сказати: “Проаналізуй усі мої описи скілів. Для кожного вкажи, що він робить, коли його слід активувати, і де він перетинається з іншими скілами. Перепиши лише ті описи, які є неоднозначними”. Після цього обов’язково протестуйте:

1. Очевидний запит: чи спрацьовує скіл належним чином?
2. Інший запит, але зі схожим змістом: чи спрацьовує він?
3. Незв’язаний запит: чи НЕ спрацьовує він (важливо, щоб скіл не активувався без потреби)?

3. Кожне виправлення – це урок, а не тимчасове рішення

У моїй практиці, як бізнес-аналітика, я завжди прагну до глибокого розуміння першопричин проблем. Коли AI видає неточний результат, просте “виправ це” часто є лише тимчасовим рішенням. Проблема може полягати в тоні, пропущеному кроці валідації, або некоректному форматуванні. Якщо ви просто виправляєте, сам процес навчання AI залишається “ламаним”.

Мій підхід: Я вважаю, що кожне виправлення має бути трансформовано у постійне покращення. Інженери Anthropic створюють “скіли” з метою безперервного навчання. Ідея в тому, що все, що AI записує та виправляє, може бути ефективно використано майбутніми версіями.

Як перетворити виправлення на постійне покращення:

• Процес неправильний? Оновіть базові інструкції в skill.mmd.
• AI не “вловлює” ваш стиль, бренд або не використовує потрібні приклади? Додайте референсні файли, які слугуватимуть зразками.
• Одна й та сама помилка повторюється? Додайте чітке правило, яке її забороняє, або інструкцію, яка пояснює, як її уникнути.

Рекомендована практика: Після внесення будь-яких змін, запустіть те саме завдання знову. Використовуйте запит на кшталт: “Проаналізуй, що пішло не так під час цього запуску. Визнач причину: процес, брак контексту, слабке правило чи ненадійний код. Онови скіл у найменшому, але сталому місці. Повтори завдання і перевір виправлення”.

З часом, ваш скіл стає живим архівом того, як саме ви хочете, щоб робота була виконана.

Цікавий факт: Концепція “Model proof” (стійкість моделі до помилок) не є магією. Жоден скіл не змусить слабшу модель поводитися точно як сильніша. Однак, ваш процес може бути портативним! Скіли Anthropic – це відкритий формат, тому ті самі файли можуть працювати з різними AI-платформами. Спробуйте застосувати важливий скіл до іншого сумісного AI, щоб побачити, як він працює в різних середовищах.

4. Не дозволяйте AI здаватися на 70%: завершуйте роботу до кінця!

Це, мабуть, одна з найпоширеніших проблем сучасних AI-воркфлоу, з якою я стикаюся. Ви запускаєте скіл, він генерує результат, зберігає файл і повідомляє: “Готово!”. А ви, відкривши результат, бачите: форматування “полетіло”, джерела не підтверджують ключові твердження, або скрипт просто “не заходить” цільовій аудиторії. AI виконав 70-80% роботи, а решту 20-30% доводиться робити вам.

Моя рекомендація: інтегруйте ці критичні перевірки безпосередньо в сам скіл!

Як це застосувати вам:

• Для генерації слайдів: Налаштуйте AI так, щоб він створював зображення для кожного слайду, потім перевіряв, чи нічого не обрізано, не спотворено, і автоматично перерендерив, якщо це необхідно.
• Для дослідницького звіту: Навчіть AI відкривати першоджерела, звіряти твердження з доказами та видаляти будь-яку інформацію, яка не пройшла верифікацію.
• Для сценаріїв чи рекламних текстів: Залучіть кілька “персонажів” AI. Наприклад, “агент-початківець” (щоб перевірити, чи все зрозуміло), “агент-скептик” (щоб виявити слабкі місця та недовіру), “агент з цільової аудиторії” (щоб оцінити, де користувач може втратити інтерес).

Звісно, вам не обов’язково приймати кожну пропозицію від цих “персонажів”. Однак, AI може виявити проблеми, які ви могли б пропустити, зробити найсильніші правки та провести повторний перегляд.

Цікавий факт: Верифікація – це не коли AI читає власну роботу і каже: “Все добре”. Це процес, який спирається на зовнішні докази: скріншоти, результати тестів, посилання на джерела, зворотний зв’язок від “персонажів”.

Налаштуйте критерії успіху: Додайте до будь-якого скілу таку інструкцію: “Перед поверненням фінального результату, визнач чіткі критерії прийнятності. Створи першу версію, перевір її за допомогою відповідного методу верифікації. Виправ усі знайдені проблеми і проведи ще один прогін. Повертай результат лише після досягнення критеріїв, додавши коротке резюме перевірки. Якщо щось не можна перевірити об’єктивно, чітко вкажи, що залишилося”.

В ідеалі, задайте об’єктивну метрику успіху, і нехай AI працює, доки її не досягне. Таким чином, ви отримаєте не перший чернетку, а вже “відшліфований” результат. Ваша перша зустріч з матеріалом має бути не першим, а, можливо, п’ятим або шостим поглядом AI.

Що далі?

Отже, що ж будують справжні інженери штучного інтелекту, щоб досягти реальної продуктивності?

1. Зберігають перевірений код і логіку замість того, щоб переписувати їх.
2. Дають кожному скілу точний, детальний опис, щоб AI завантажував лише релевантну інформацію.
3. Перетворюють виправлення на постійні інструкції, які постійно вдосконалюються.
4. Систематично верифікують роботу перед тим, як вона потрапить до кінцевого користувача.

Саме такий підхід дозволяє навчити універсальний AI працювати саме так, як вам потрібно, з максимальною ефективністю та надійністю.

Якщо ви прагнете побачити, як саме я організовую агентів, контекст, зв’язки, можливості та ритм роботи навколо цих принципів, я запрошую вас до свого курсу “AI Operating System”. Там ви знайдете безкоштовні ресурси та шаблони, які допоможуть вам побудувати власні AI-воркфлоу з нуля.

Якщо ж ви хочете перетворити ці навички на професійну кар’єру, ознайомтеся з моєю платною спільнотою.

Підсумовуючи вищесказане, світ AI-агентів переживає трансформацію. Замість того, щоб витрачати сили на створення окремого “спеціаліста” для кожного завдання, варто зосередитись на побудові потужного, універсального AI та “навчанні” його виконувати різноманітні завдання за допомогою добре продуманих, багаторазово використовуваних “скілів”. Це не тільки зекономить вам місяці роботи, але й забезпечить значно кращу якість та стабільність результатів.

Час діяти: Почніть з одного зі своїх найбільш повторюваних завдань. Створіть для нього “скіл”, збережіть перевірені частини, напишіть чіткий опис і подумайте, як AI може сам перевірити свою роботу. Це ваш перший крок до ефективної та надійної співпраці з майбутнім!

Дякую, що дійшли до кінця. До зустрічі у наступній статті!