Hogyan oldják meg a fejlesztők az AI ügynökök hosszú távú munkavégzésének kihívásait?
Az AI ügynökök képességeinek fejlődésével egyre gyakrabban merül fel az igény, hogy ezek az intelligens rendszerek hosszabb, akár órákat vagy napokat igénylő feladatokat is el tudjanak végezni. Ugyanakkor az egyik legnagyobb nehézség az, hogy az AI-ügynökök munkamenetei szakaszosak: minden új munkafázis egy friss, előzmények nélküli kontextusablakkal kezdődik, így az előző ülések eredményeit nem tudják automatikusan megőrizni vagy felhasználni. Ez olyan, mintha egy szoftverfejlesztő csapatban minden műszakban új mérnök érkezne, aki nem ismeri az előző műszakban végzett munkát.
Ez a korlát jelentős akadályokat gördít a komplex projektek elé, amelyek nem valósíthatók meg egyetlen kontextusablakon belül. A fejlesztők ezért olyan megoldásokon dolgoznak, amelyek lehetővé teszik az AI-ügynökök számára, hogy több munkameneten keresztül is folyamatosan és következetesen haladjanak a feladatokkal.
Az AI-ügynökök hosszú távú működésének kihívásai
Az egyik legfejlettebb eszköz jelenleg a Claude Agent SDK, amely képes programozási és más összetett feladatok hatékony ellátására. Ez a rendszer olyan kontextuskezelési technikákat alkalmaz, mint a kontextus tömörítése, amely lehetővé teszi, hogy az ügynök egy adott feladaton dolgozzon anélkül, hogy kifogyna a rendelkezésre álló memóriából. Elméletileg így az AI hosszú időn át is dolgozhat egy projekten.
A gyakorlatban azonban ez nem elég. A Claude Agent SDK például egy összetett webalkalmazás fejlesztése során többször is hibákba ütközött. Az egyik gyakori probléma, hogy az ügynök megpróbált egyszerre túl sokat megvalósítani, ami a kontextusablak túlterheléséhez vezetett. Így a következő munkamenet egy félig kész, dokumentálatlan funkcióval kezdődött, amelynek megértése és továbbfejlesztése jelentős időt vett igénybe.
Egy másik tipikus hiba, hogy az AI az előrehaladás egy pontján tévesen úgy ítélte meg, hogy a projekt kész, és befejezettnek nyilvánította azt, miközben még hiányzott számos kulcsfontosságú funkció.
Kétlépcsős megoldás a folyamatos haladás érdekében
A problémák orvoslására a fejlesztők két speciális ügynököt hoztak létre: az inicializáló (initializer) ügynököt és a kódoló (coding) ügynököt. Az inicializáló ügynök az első munkamenetben létrehozza a projekt alapvető környezetét, például egy indító scriptet (init.sh), egy előrehaladási naplót (claude-progress.txt), valamint egy kezdeti git commitot, amely rögzíti az első fájlokat.
Ezt követően minden kódoló ügynök egy-egy munkamenetben csak egyetlen funkció fejlesztésére koncentrál, és a munkamenet végén mindig egy tiszta, jól dokumentált állapotban hagyja a kódot. Ez a megközelítés biztosítja, hogy az új munkamenetben dolgozó ügynök könnyen megértse az előzőek eredményét, és folytatni tudja a munkát anélkül, hogy időt vesztegetne a hibák kijavítására vagy a félkész funkciók feltérképezésére.
Funkciólista és folyamatos tesztelés a minőség biztosítására
Az inicializáló ügynök egy részletes, több száz funkciót tartalmazó lista fájlt hoz létre JSON formátumban, amelyben minden fejlesztendő elem kezdetben „nem teljesített” státuszban szerepel. A kódoló ügynökök csak ezen funkciók állapotát frissíthetik, kizárólag a „teljesített” státuszra való áttéréssel, így biztosítva, hogy egy funkció csak akkor legyen késznek tekintve, ha az valóban működik.
A rendszer emellett egy init.sh scriptet is létrehoz, amely segítségével az AI automatikusan elindítja a fejlesztői szervert, majd egy alapvető tesztet futtat le, hogy ellenőrizze, a korábbi munkamenetek után az alkalmazás nem került hibás állapotba. A tesztelés során a Claude AI böngésző automatizálási eszközöket használ, így képes az alkalmazás valós, végfelhasználói viselkedését is megfigyelni.
A jövő lehetőségei és további fejlesztések
Bár a jelenlegi megoldások jelentős előrelépést jelentenek a hosszú távú AI ügynök munkavégzés terén, még számos kérdés nyitott. Egyelőre nem világos, hogy egyetlen általános célú ügynök vagy több specializált ügynök (például tesztelő, minőségbiztosító vagy kód-takarító agent) teljesít-e jobban a komplex projektek során.
További kutatások irányát jelentheti ezen módszerek kiterjesztése más területekre, például tudományos kutatásra vagy pénzügyi modellezésre, ahol szintén hosszú távú, összetett feladatokat kell kezelni.
Az AI fejlesztésének ez a szegmense dinamikusan fejlődik, és a Claude Agent SDK csapata folyamatosan dolgozik azon, hogy az AI-ügynökök még hatékonyabban és megbízhatóbban tudjanak együttműködni a fejlesztőkkel hosszú távú projektekben.
—
Ha érdekel a technológia mélyebb megismerése vagy szeretnél csatlakozni a fejlesztőcsapathoz, további információk és álláslehetőségek a [anthropic.com/careers](https://anthropic.com/careers) oldalon érhetők el.
