Research Insights Made Simple 21: как измерять кодинговых агентов в диалоге (Рубрика AI4SDLC)

Что меняется, если требования к кодинговым агентам приходят не идеальным промптом, а уточняются по ходу? 17 июля в 16:00 МСК обсудим это с Алексеем Литвиновым в выпуске подкаста "Research Insights Made Simple #21". Мы поговорим про новые бенчи SWE-Together и SWE-INTERACT, опубликованные в один день. Оба я уже по отдельности разбирал в этом канале (SWE-Together и SWE-INTERACT). Вместе они показывают одну важную вещь: способность агента автономно выдать код по готовому, исчерпывающему ТЗ (как в классическом SWE-bench) ещё не означает, что он будет полезен в реальной совместной работе. На практике требования редко приходят идеальным промптом - они дорабатываются на лету, и здесь на первый план выходит способность адаптироваться под меняющийся контекст.

Алексей Литвинов — Principal Engineer, автор книги и [образовательной программы по AI-Assisted Engineering](https://edu.alekseilitvinau.com/). Он исследует и внедряет способы превратить работу с AI-агентами из набора удачных экспериментов в управляемый, воспроизводимый и проверяемый инженерный процесс на реальных кодовых базах. У Лёши есть и Telegram-канал — @tip_podcast.

Если же возвращаться к самим бенчам, то

• SWE-Together (от исследователей из запрещенной в России компании Meta) идёт от реальных пользовательских сессий и вводит метрику User Correction - сколько раз человеку пришлось вернуть агента на курс
• SWE-INTERACT (от исследователей из Scale.ai) делает обратный эксперимент: берёт те же задачи и те же проверки, но раскрывает требования постепенно. У сильных моделей доля решённых задач в таком режиме падает примерно вдвое, а работа становится длиннее и дороже. Интерес этих исследований не в очередном рейтинге моделей. Они позволяют увидеть цену диалога: корректирующее руление, забытые требования, повторные проверки и зависимость результата от обвязки агента. Multi-turn работа оказывается отдельной инженерной способностью.

Мы поговорим о том, какая из двух методик ближе к реальной разработке, можно ли доверять симулятору пользователя, почему агент забывает требования из ранних реплик и как командам строить собственные multi-turn evals.

17 июля, 16:00 МСК. Приходите разбираться и спорить вместе с нами.

#AI #AI4SDLC #Agents #Evals #Engineering #Research