Под пятницу попался интересный разбор OpenAI про то, как их исследователи используют coding-агентов. И там уже довольно бодрый масштаб - человек запускает несколько агентов параллельно, а они пишут код, гоняют эксперименты, разбирают результаты и проверяют разные гипотезы.
В итоге за обычный 8-часовой рабочий день запущенные агентами задачи суммарно набирают примерно на 25 часов работы. Не потому что один агент в три раза быстрее человека - просто можно параллельно запустить несколько и раскидать между ними работу.
Причем OpenAI пишет, что уже дошла до своего «автоматизированного исследовательского интерна» - под присмотром человека ему можно отдать задачу, на которую у специалиста ушло бы несколько дней.
И вот это, как по мне, уже интересный сдвиг.
Раньше проверить 20 гипотез - это написать код, все прогнать, собрать результаты, где-то словить баг, перезапустить и потом еще понять, что из этого вообще имеет смысл. Даже если ты знаешь, что делаешь, все банально упирается во время.
А теперь часть этой муторной работы можно раскидать между агентами и самому заниматься тем, где реально нужна голова.
💡 Поэтому мне кажется, что агенты сильно снизят порог входа в большие исследования. Понятно, что просто накидать агентов на задачу и получить научное открытие не выйдет. Но один сильный специалист уже постепенно получает ресурсы небольшой команды.
И, возможно, главный эффект от таких агентов будет именно в том, что намного больше людей смогут не просто придумать интересную идею, а нормально ее проверить.
Неплохая мысль, чтобы уйти с ней на выходные 😉