Час від часу з'являється унікальний проект, який бере участь у власній гонці. Штучний інтелект здебільшого був нічим іншим, як терміналами в стилі chatgpt і творчою генерацією зображень/відео. Вже кілька місяців ми чуємо, що стоїмо на порозі того, що всі втратять роботу через штучний інтелект. Так, це зробило всіх 10-кратними за продуктивністю, але ми не повністю замінили людей у робочій силі. Чому? Домінуючі сьогодні асистенти штучного інтелекту, від чат-ботів у браузері до експериментальних «агентських» фреймворків, сильні в розмові, але структурно обмежені у виконанні. Зазвичай вони покладаються на браузер або просте середовище сценаріїв для виконання завдань. Хоча це працює для отримання інформації або базової веб-автоматизації, ці агенти борються зі складними, багатоетапними процесами і часто ламаються, коли речі відхиляються від свого обмеженого шляху. Нинішні агенти штучного інтелекту зазнають невдачі, тому що їм не вистачає постійної пам'яті та відмовостійкості, коли вони стикаються з несподіваними помилками, вони не можуть відновитися або адаптуватися, часто зупиняючись або зациклюючись на невизначений термін. Більшість із них працюють в обмежених середовищах на основі браузера та не мають доступу до повного спектру корпоративного програмного забезпечення, залишаючи рутинну роботу поза їхньою досяжністю. Ось чому ми не бачили, щоб штучний інтелект замінив повсякденні ролі компаній, такі як підтримка клієнтів та адміністрування. Не через відсутність можливостей у самих моделях штучного інтелекту, а тому, що фреймворки навколо них недостатньо надійні для критичних робочих процесів. Так що ж потрібно? Переосмислена архітектура системи. Такий, який стосується відмовостійкості, пам'яті, доступу, ізоляції та ефективності в єдиній структурі. Замість того, щоб зупинятися при першому несподіваному введенні, вони повинні виявляти помилки, адаптуватися та повторювати спроби різних методів, подібно до того, як це роблять люди, коли щось йде не так. Щоб масштабувати штучний інтелект у реальні робочі процеси, йому потрібна постійна пам'ять і відстеження завдань для надійної роботи протягом тривалого часу. Вони також вимагають повного доступу до екосистеми, крім інструментів браузера для використання того ж програмного забезпечення, що й люди, включаючи десктопні програми. Без надійної ізоляції агенти не можуть безпечно працювати в спеціалізованих середовищах, що робить широкомасштабне розгортання ризикованим через потенційне міжсистемне втручання. Якщо вони хочуть, щоб час їх роботи був стабільним і ефективним, їм також знадобиться розумне управління ресурсами, яке ставиться до комп'ютерів як до живого функціонуючого тіла. Для тих, хто з'єднав усі крапки, @Codecopenflow нещодавній реліз Fabric об'єднує все це, надаючи агентам штучного інтелекту надійні, повністю виділені операційні системи (ОС), які поєднують когнітивну потужність передових моделей з інфраструктурою, необхідною для функціонування як надійні цифрові працівники. Fabric сама по собі може бути повністю незалежним ліцензійним програмним забезпеченням. Він перетворює агентів зі скриптів, прив'язаних до браузера, на автономних операторів із повним доступом на рівні ОС. Подібно до того, як агрегатор DEX направляє вам найефективнішу ціну, Fabric є рівнем маршрутизації, який обслуговує глибокорівневу архітектуру Codec. Ви вказуєте свої потреби в процесорі, графічному процесорі, пам'яті та будь-яких налаштуваннях регіону. Це означає пошук найбільш економічно ефективних серверів, таких як AWS/google cloud або ресурси GPU від Render/IO net. Кодек надає чисті SDK та API для повного контролю над цими операторами штучного інтелекту. Компанія може інтегрувати агентів Codec у свій існуючий програмний конвеєр (наприклад, розгорнути агента для обробки запиту користувача, а потім розкрутити його) без необхідності перевинаходити свою інфраструктуру. У підтримці клієнтів агенти можуть керувати цілими робочими процесами, вирішенням запитів, оновленнями CRM, відшкодуваннями, знижуючи витрати на оплату праці до 90%, одночасно покращуючи стабільність і час безвідмовної роботи. Для бізнес-операцій Codec автоматизує повторювані адміністративні процеси, як-от обробка рахунків-фактур, оновлення кадрів і страхові вимоги, особливо в таких секторах, як фінанси та охорона здоров'я. Зосереджуючись на повністю ізольованому середовищі з кількома додатками для кожного оператора штучного інтелекту, штучний інтелект не обмежується критичними питаннями надійності та інтеграції, які попередні фреймворки не могли вирішити. По суті, перетворюючи інфраструктуру хмарних обчислень на гнучку складальну лінію для працівників зі штучним інтелектом. Кожен «працівник» отримує відповідні інструменти (додатки, ОС, доступ до даних) і ремінь безпеки (ізоляція + обробка несправностей) для виконання своєї роботи. Кожне вдосконалення моделей штучного інтелекту (GPT-5 тощо) лише збільшує цінність платформи Codec, тому що кращі «мізки» тепер можуть бути підключені до цього сильного «тіла» для виконання ще складніших завдань. Кодек не залежить від моделі (працює з будь-якою моделлю штучного інтелекту), тому він може отримати вигоду від загального прогресу штучного інтелекту, не будучи прив'язаним до долі одного постачальника. Ми перебуваємо в точці перегину, подібній до перших днів хмарних обчислень. Подібно до того, як компанії, які надали платформи для хмари (віртуалізація, інфраструктура AWS тощо), стали незамінними для корпоративних IT, компанія, яка надає платформу для роботи агентів штучного інтелекту, захопить величезний ринок. Компанія OpenAI вже випустила повністю агентичний термінал хмарного кодування під назвою Codex. Codex буде міні-локальною версією Codex, яку ви можете запустити на своєму комп'ютері, але що важливіше, основна модель Codex буде знаходитися в хмарі разом з його власним комп'ютером. Співзасновник OpenAI вважає, що найуспішнішими компаніями в майбутньому будуть ці два типи архітектури, об'єднані воєдино. Звучить знайомо. Що далі? Замість того, щоб розповідати, що буде далі, можливо, краще вказати на те, чого ми ще не бачили: - Немає підтвердженої корисності токена - Відсутність стимулів - Немає основної дорожньої карти - Без демонстрацій - Відсутність маркетплейсу - Мінімальні партнерські відносини Враховуючи, скільки знаходиться в розробці, разом з новими веб-сайтами, оновленими документами, більш глибокими пулами ліквідності, кампаніями спільноти/маркетингом і робототехнікою. Codec ще не розкрив багато карт. Звичайно, зараз на ринку може з'явитися більше готових продуктів на основі браузера, хоча скільки часу, поки вони не застаріють? Це інвестиція в напрямок штучного інтелекту та первинну архітектуру, яка замінить людську робочу силу. Кодек закодований.