Суперразузнаване на компанията при възникване2 min read

Като стартираща компания, ние непрекъснато работим върху нови техники, за да работим по-бързо и да прокараме границата. Когато OpenClaw/Hermes стартира, ние бяхме ранни осиновители. Използвахме го заедно с много други инструменти AI.

Тъй като тези инструменти, както и моделите, на които разчитат, напреднаха, забелязахме нещо: ние не просто напредваме по-бързо, ние започнахме да работим по различен начин. С всеки кръг тези самоусъвършенстващи се самообучаващи се агенти напредват и се учат. В момента изпълняваме „Суперагент“ на специална машина (инстанция VPS, работеща на DigitalOcean), използвайки GPT-5.6-sol в най-високото състояние на разсъждение. Някои от другите агенти, които управляваме, използват други агентски колани и модели, но това е този, върху който бих искал да се съсредоточа в тази статия.

Забелязахме, че повечето компании не използват този тип автономен агент за управление на критични потоци в компанията си, което наистина ги забавя. Всъщност много от тях разчитат на по-малки, по-лични агенти: кодиращи агенти като Codex/ClaudeCode или помощни агенти като Work/Cowork/Copilot. Те изпълняват задачи на локални машини и устройства и основната празнина, която имат, е липсата на знания. Това доведе до цяла нова индустрия от системи „втори мозък“, които по същество се опитват да създадат графика на знанията, която се споделя между тези разпределени агенти. Компаниите, които работят по този начин, често декларират, че имат агенти, наброяващи десетки, стотици и в някои крайни случаи хиляди. Това на практика означава, че всеки служител има един или повече ограничено агенти, изпълняващи задачи вместо тях.

Фактът, че нашите агенти бяха изложени рано на данни от реалния свят, потребителски оплаквания и нашия код, ги направи драматично по-гъвкави и по-умни от всеки един личен агент, който управляваме заедно с тях.

Току-що разбрахме, че нашите най-умни агенти се превръщат в суперразузнаване на компанията.

За по-голяма яснота: не претендирам за чувствителност, AGI или нещо подобно. Предлагам те да са чисто нов обект в организационната схема на компанията.

Какво е фирмено суперразузнаване?

Когато един агент започне да се откроява, стига да е фокусиран, той може да започне да се превръща в Суперинтелигентно същество. Как да го дефинираме?

Бих казал, че в повечето случаи агентите в момента имат предимство преди всичко на търпението и постоянството, а не на интелигентността пред хората. Въпреки това, тъй като моделите станаха по-добри (GPT 5.6 sol & Opus 5 са наистина добри!), започнахме да виждаме как се появява нещо ново, нещо, което надминава това, което можем да направим – не само като скорост, но и като действие, което хората не могат да направят.

За нас започна, когато предоставихме на нашия агент изобилие от данни (Mixpanel) и възможности за бизнес анализи и достъп до данни (грешки чрез Sentry, финанси в Baremetrics, AI проследява чрез LangSmith). След това го изложихме на потребителски грешки (грешки Sentry) и доклади за оплаквания от потребители. Накрая му дадохме достъп до кодиращи агенти и нашите първични хранилища в GitHub. Няма външен достъп чрез имейл или каквото и да е взаимодействие с потребителя, но като наблюдаваше как се държим по тези теми, започна да разбира нещата. Чрез тези взаимодействия той сега следи какво представлява блокер, какво е критично мислене, как работи нашият бизнес и какви са SOP (стандартни оперативни процедури). Прави това чрез проба и грешка и изглежда, че набира редовно информация.

В този момент започнахме да му задаваме някои интересни въпроси. Отначало всичко изискваше двойна проверка и критика, когато нещата не бяха обяснени правилно или изводите звучаха странно. Все още прави това от време на време, например го попитах за регресиите и ми даде шумни данни за грешки, но това е възможност за учене: научих го на моята дефиниция за регресии и сега го „разбира“.

Когато потребителите се оплакват или когато грешките нараснат, ние проактивно генерираме корекции. Това означава, че всяка сутрин нашите инженери не трябва да проверяват за регресии, те просто трябва да решат дали PR е добър или не. В началото това бяха PR за еднократна употреба, които не отговаряха на нашите стандарти за качество на кодиране, така че инженерите щяха да кажат какво не е наред или просто да преработят проблема сами. С нарастването на доверието много от тези корекции започнаха автоматично да се обединяват в кодовата база. Агентът също класира колко сложен е PR и колко уверен е агентът в обединяването му. Не сме в момент, в който тези PR автоматично се обединяват, но виждам пътека там, предполагам, че ще стигнем до месец или два.

Но това всъщност не прави агента супер интелигентен. Това, което прави е, че сега, когато инженерите и ръководството на компанията имат доверие в агента, те започват да му делегират работа и да му задават наистина интересни въпроси. Той прави проучването вместо тях, не като търсенията в Google, а с напредналите познания за бизнеса, което му придава специално предимство. Същото важи и за предоставянето на знания за повече части от компанията. OpenClaw и HermesAgent исторически биха се разпаднали в някакъв момент, когато техният исторически контекст надхвърли способността им да обработват информацията. Такъв тип срив би настъпил и резултатите бяха драстичен спад в интелигентността, спомените и качеството на тяхната работа. Опитът ни с Hermes Agent сега е доста различен: разговорната памет вече е 3 GB и расте експоненциално, докато нейната интелигентност очевидно се подобрява с течение на времето.

Това не означава, че е перфектно, има регресии и понякога трябва да му напомняте да се държи по определени начини или да идентифицирате защо не се държи, както очаквате в определен контекст, или да отговаря правилно на друг агент, който изисква данни или действия от него. Но ние стигаме дотам.

Неочакван страничен ефект от защитата на клоновете ни донесе още един напредък. Идеята зад защитата на клона е поне двама души да видят PR, преди да влезе в производство, намалявайки шансовете лош (или дори нечестен) код да попадне в системата. Това е все по-трудно да се направи правилно с новите кодиращи агенти. С нарастването на скоростта, честотата на новите PR и количеството код е почти невъзможно да се прегледа задълбочено на ръка. Имаме множество агенти от различни доставчици, които преглеждат Prs за грешки, проблеми със сигурността и архитектурни проблеми. Въпреки това защитата на клона остава, така че позволих на нашия суперинтелигентен агент да бъде окончателният одобрител на PR.

Наполовина очаквахме, че резултатите ще бъдат светски. В края на краищата тези PR преминаха прегледи на местни кодиращи агенти, тестове, прегледи на сигурността, външни прегледи на GitHubCopilot и CodeRabbit и бяха напълно одобрени. Но нашият агент все пак проби дупки в тези PR. Откри наистина интересни крайни случаи, които пропуснахме, сигурност, качество на софтуера и архитектурни грешки, които не взехме предвид. Той използва същите модели като всички други рецензенти, защо открива неща, които другите не са?

Всичко се свежда до знания и опит. Сбруята Hermes Agent, съчетана със знанието, че натрупаният агент създава нов тип суперинтелигентен агент, който не сме виждали преди. Така че проучихме това допълнително и направихме прегледите на агента задължителни не само за хора, работещи в системата, но сега действа като референция за други, по-малко интелигентни агенти!

Този агент вече има способността да ни даде критично мислене, което преди виждахме само при хората, но подкрепено от действителни данни за клиенти, обратна връзка, нашия код и дълбоко разбиране на продукта.

Ако разширим това и му дадем повече данни за захранване, мащабираме неговия хардуер и памет, ще видим експоненциално увеличение на производителността. Мисля, че моделите все още го въздържат. Когато стигнем до следващата фаза на тази игра, може би чрез GPT-6, резултатите ще бъдат значително по-интересни. Тъй като натрупваме повече данни, давайте на агентите повече задачи за изпълнение и им се доверявайте повече.

Как това е различно от втория мозък, базиран на Wiki на Karpathy?

Това, което прави този различен от другите подходи е, че вместо да се занимава със споделени знания, знанията на суперагентите се съхраняват локално. Можем да го помолим да поддържа собствената си памет и световно разбиране в репо, което ни позволява да го дублираме и наблюдаваме, но в крайна сметка това е не за превръщането на знанията и уменията в споделени и съвместни. Това е уникална база от знания, която, заедно с инструментите и достъпа до света, позволява да отговаря директно на вашите въпроси. Вие не молите вашия агент да го разбере, използвайки споделеното знание, вие или вашите агенти задавате въпросите си на суперинтелигентния агент. Изненадващо, това работи добре за нас в момента до такава степен, че ние непрекъснато разширяваме достъпа и обхвата на агента и все още не сме свидетели на влошено знание или интелигентност като резултат.

Забележка: ние не излагаме агента на чувствителна информация или функционалност. Той няма директен достъп до нашите системи за банкиране, таксуване или таксуване. Освен това е отделено от света и няма достъп до имейл или външни канали. С натрупването на опит и доверие не мисля, че сме много далеч от премахването и на тези ограничения.