How To Design Better AI Apps (Рубрика AI)

Интересное интервью с Pete Koomen, генерального партнера Y Combinator и основателя Optimizely, где обсуждаются идеи из его эссе "AI Horseless Carriages", в котором он создал демо с использование AI для работы с почтой с нуля. Собственно, в этом интервью речь идет о следующих темах

1. Проблема "AI-колясок без лошадей" Многие разработчики используют старые подходы разработки софта для создания AI-функций, не раскрывая полный потенциал технологии. Как отмечает Koomen: "Мы используем старую ментальность разработки ПО, старые техники для создания этих функций, и мы на самом деле не используем полностью то, что может AI". 2. Скрытые системные промпты ограничивают возможности Gmail AI создает формальные, безликие письма из-за скрытого системного промпта, который пользователи не могут увидеть или изменить. Это приводит к тому, что AI-помощник пишет как "универсальный писатель электронных писем для всех", а не как конкретный пользователь. 3. Пользователи должны иметь доступ к системным промптам Возможность редактировать системные промпты позволяет персонализировать AI под конкретного пользователя. Koomen демонстрирует в своем демо, как изменение промпта с универсального на персональный кардинально улучшает результат. 4. Преодоление разделения "разработчик-пользователь" Традиционное ПО требует разделения: разработчик пишет код, пользователь использует интерфейс. AI позволяет пользователям "программировать" приложения на естественном языке, что меняет эту парадигму. 5. AI-агенты для чтения писем эффективнее чат-ботов Koomen показывает пример email agent, который может автоматически сортировать, помечать и отвечать на письма на основе пользовательских инструкций. Это более мощный подход, чем простые чат-боты. 6. Важность инструментов (tools) для AI-агентов AI-агенты становятся по-настоящему полезными, когда у них есть доступ к инструментам для выполнения действий в реальном мире. Разработчики должны фокусироваться на создании богатой экосистемы инструментов. Здесь можно вспомнить про MCP протокол, который сейчас популярен для предоставления доступа агентам к внешним инструментам 7. Coding agents показывают правильное направление Coding agents как Cursor и Windsurf работают лучше других AI-приложений, потому что они дают полный доступ к возможностям модели без ограничений (ну или почти без ограничений) 8. Чат-бот парадигма ограничивает AI Большинство продуктов просто встраивают чат-агентов в существующие интерфейсы, что не использует истинные возможности AI (мы не знаем какие системные промпты есть на стороне чатботов) 9. Каждый может стать prompt engineer Написание промптов интуитивно понятно - это просто объяснение AI того, как вы принимаете решения. "Это не навык, с которым мы рождаемся, но это довольно интуитивно". 10. Переосмысление продуктов с нуля для AI Основателям стартапов следует спрашивать не "Как вставить AI в мой инструмент?", а "Как я бы спроектировал этот инструмент с нуля, чтобы максимально автоматизировать повторяющуюся работу пользователя?".

В общем, это интересный взгляд на создание продуктов, но, давая доступ к настройкам AI моделей для обычных пользователей, мы оказываемся в опасном мире - представьте, что для езды на машине вам надо было бы собирать и настраивать ее двигатель и ходовую. А вот тюнить модельку, основываясь на артефактах и поведении пользователя - это уже гораздо ближе к удобному и безопасному продукту, если продолжать аналогию с машинами, то это бы значило подстройку конфигурации машины под ваше типовое поведение как водителя:)

#AI #ML #Software #DevEx #Engineering #Development