Разработка ИИ, основанная на спецификациях: Управляйте инструкциями агентов перед их отправкой

Разработка ИИ, основанная на спецификациях предоставляет командам лучший способ работы с агентами кодирования ИИ: сначала написать намерение, сохранить его видимым и заставить агента работать с устойчивой спецификацией вместо временного запроса.

Этот сдвиг важен, потому что код, написанный агентом, настолько надежен, насколько надежны инструкции, лежащие в его основе. Когда спецификации расплывчаты, устарели, дублируются или скрыты в истории чата, команды теряют возможность проверить, что было запрошено у агента. Когда спецификации структурированы и версионированы, они становятся реальным инженерным артефактом.

ShareAI — это не фреймворк для агентов кодирования или конструктор приложений. Он используется на более позднем этапе производственного процесса: когда приложению или агентному рабочему процессу требуется доступ к модели, маршрутизация, резервирование, видимость на рынке и отслеживание использования через один API. Но та же операционная дисциплина применима. Командам, которые управляют запросами, спецификациями, маршрутами моделей и использованием с самого начала, гораздо легче масштабировать функции ИИ.

Разработка ИИ, основанная на спецификациях, начинается с устойчивого намерения

Практическая идея проста: перед тем как агент напишет код, команда записывает, что должно быть истинным. Это может включать проблему пользователя, критерии приемки, ограничения, нецели, правила данных, границы безопасности и ожидания тестирования.

Открытый исходный код GitHub Набор спецификаций является одним из примеров этого направления. Он рассматривает спецификации как центральные артефакты, которые могут направлять планы, задачи и реализацию. Более глубокий урок не привязан к одному инструменту: агенту нужен источник истины, который могут проверить люди.

Для продуктовых команд этот источник истины должен быть достаточно компактным, чтобы модель могла следовать ему, и достаточно конкретным, чтобы рецензент мог его оценить.

Почему истории запросов недостаточно

История запросов кажется удобной, пока один человек экспериментирует. Она перестает работать, когда команде нужно понять, почему функция ведет себя определенным образом.

Если единственная запись намерения находится в чате, рецензенту придется восстанавливать решение из разрозненных инструкций. Если спецификация находится в репозитории, тикете или продуктовом документе, команда может проверить ее до реализации и сравнить результат с ней после реализации.

Здесь разработка ИИ, основанная на спецификациях, становится управлением, а не театром процессов. Спецификация должна отвечать на вопросы о том, что агенту разрешено изменять, чего он должен избегать, что означает успех и какие тесты или оценки требуются перед выпуском изменений.

Держите инструкции для агентов лаконичными

Больше инструкций не делает агентов автоматически безопаснее. Длинные файлы инструкций часто скрывают противоречия. Они также могут отодвигать самые важные правила от активного контекста.

Хороший набор инструкций разделяет три вещи: что агент пытается достичь, почему работа важна и как кодовая база ожидает внесения изменений. Держите глобальные правила короткими. Размещайте детали, специфичные для домена, ближе к функции. Используйте примеры только тогда, когда они проясняют реальный шаблон.

Для продуктов ИИ это включает правила маршрутизации моделей. Спецификация для функции ИИ, ориентированной на клиента, должна указывать, требуется ли функции низкая задержка, низкая стоимость, более сильное рассуждение, резервирование, региональные предпочтения или ограничения использования. Эти выборы влияют на маршрут API так же, как и на код приложения.

Свяжите спецификации с доступом к моделям и их использованием.

Спецификации не должны заканчиваться на генерации кода. После запуска функции команде все еще нужно знать, какой маршрут модели она использует, какой ожидаемый шаблон использования и как будут оцениваться стоимость или качество.

ShareAI помогает командам получить доступ к более чем 150 моделям через один API, сравнивать сигналы рынка и планировать маршруты на основе выбора модели, цены, задержки, доступности и надежности. Разработчики могут начать с документации ShareAI, сравнить варианты в рынок моделей, и протестировать запросы в Песочница.

Для разработчиков спецификации также могут описывать ожидания монетизации. Если функция ИИ будет создавать сильно переменное использование среди клиентов, разработчик может направить этот вывод через ShareAI, установить маржу или надбавку, позволить клиентам оплачивать использование через ShareAI и получать ежемесячные выплаты на основе заработанных средств.

Практический контрольный список спецификаций для работы ИИ-агентов.

• Определите результат для пользователя и результат для бизнеса.
• Назовите поверхность приложения, рабочий процесс или агента, который будет вызывать модель.
• Перечислите жесткие ограничения, нецелевые задачи и границы данных.
• Укажите критерии приемки в тестируемом языке.
• Определите, какие файлы, API или инструменты агент может изменять.
• Выберите требования к маршруту модели: стоимость, скорость, качество, доступность или резервирование.
• Решите, как будет измеряться использование после запуска.
• Для монетизации Builder определите, применяется ли наценка или дополнительный сбор к маршрутизируемому выводу.

Цель не в том, чтобы замедлить работу команды. Цель в том, чтобы сделать разработку с поддержкой ИИ достаточно проверяемой, чтобы скорость не превращалась в переделку.

Часто задаваемые вопросы

Что такое разработка ИИ, основанная на спецификациях?

Разработка ИИ, основанная на спецификациях, — это рабочий процесс, при котором команды пишут структурированные требования и критерии приемки до того, как ИИ-агенты создают или изменяют код.

Почему разработка ИИ, основанная на спецификациях, полезна?

Она делает намерения проверяемыми. Команды могут изучить спецификацию, оценить реализацию в соответствии с ней и избежать зависимости от разрозненной истории подсказок.

Является ли спецификация тем же, что и подсказка?

Нет. Подсказка обычно является одноразовой инструкцией. Спецификация — это долговечный артефакт, который можно версионировать, проверять, тестировать и повторно использовать в разных запусках агента.

Предоставляет ли ShareAI инструменты для разработки, основанной на спецификациях?

Нет. ShareAI — это рынок и API для ИИ, а не фреймворк разработки. Он помогает командам маршрутизировать трафик моделей, сравнивать модели, управлять использованием и поддерживать монетизацию Builder, когда трафик ИИ проходит через ShareAI.

Как должны быть написаны инструкции для ИИ-агентов?

Делайте их короткими, структурированными и конкретными. Отделяйте глобальные правила от контекста, специфичного для функций, и избегайте включения всех крайних случаев в один длинный файл инструкций.

Что должна включать спецификация функции ИИ?

Включите ожидаемый результат пользователя, критерии принятия, границы данных, допустимые изменения, ожидания маршрута модели, проверки качества и способы измерения использования.

Как маршрутизация модели вписывается в спецификацию?

Спецификация должна указывать, требуется ли функции низкая задержка, меньшая стоимость, более сильное рассуждение, резервные маршруты, региональные предпочтения или строгие требования к доступности.

Могут ли разработчики монетизировать функции ИИ, созданные с помощью кодирующих агентов?

Да, если разработчик владеет приложением и направляет выводы ИИ через ShareAI. Разработчик может настроить маржу или надбавку и получать ежемесячные выплаты от созданного использования.

Когда команде следует использовать ShareAI Playground?

Используйте Playground при сравнении поведения модели перед выбором маршрута для функции ИИ, рабочего процесса агента или интеграции API в производстве.

Какова самая большая ошибка в разработке ИИ, основанной на спецификациях?

Самая большая ошибка — позволить спецификациям отклоняться от поведения в производстве. Проверяйте, версионируйте и обновляйте спецификации, когда продукт, маршрут модели или критерии принятия изменяются.

Команды, готовящие производственные функции ИИ, могут использовать Быстрый старт API ShareAI для подключения доступа к модели, маршрутизации и видимости использования к функции, которую они специфицируют.