🛠 Агент, создающий сам себя: эксперимент с Claude 3.5 Sonnet

Интересный эксперимент компании Riza, показывающий, как ИИ-агент может самостоятельно писать инструменты для решения бизнес-задач без предварительной настройки API.

Ключевая идея:

"Что если дать агенту возможность создавать собственные инструменты, написав код и безопасно выполнив его на Riza с помощью нового API Tools, и избежать создания ИИ-специфических инструментов вообще?"

Реализация:
Агент работает с тремя базовыми инструментами:
- request_user_input — для запроса ввода от пользователя
- show_options — для отображения вариантов выбора
- create_tool — ключевая функция! позволяет создавать новые инструменты
(В уроке приведены все промпты - можно взять себе в оборот!)

Агент использовал модель Claude 3.5 Sonnet и писал весь код на TypeScript. (пример декабря 2024)

Что особенно круто в реализации:
1. Самостоятельное создание интерфейсов: агент сам пишет код для взаимодействия со Stripe API
2. Схемы JSON валидации: автоматически создаёт JSON Schema для новых инструментов
3. Типизация: код генерируется с правильными TypeScript-типами
4. Прогрессивное обучение: начав с нуля, агент создал 4 рабочих инструмента:
- list_stripe_customers_by_email
- update_stripe_customer_email
- add_card_to_stripe_customer
- charge_stripe_customer

Пример кода, сгенерированного агентом:

async function execute(input: { email: string }): Promise {
  const apiUrl = 'https://api.stripe.com/v1/customers';
  const params = new URLSearchParams({
    email: input.email,
    limit: '100'
  });

  try {
    const response = await fetch(`${apiUrl}?${params.toString()}`, {
      method: 'GET',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
      }
    });
    // ...
  }
}

Бизнес-применение
1. Быстрая интеграция: компаниям не нужно создавать специфичные для LLM обёртки API
2. Снижение времени разработки: вместо написания обвязки для каждого API, агент сам справляется
3. Гибкость: можно сохранять "слепок" агента с нужными инструментами для повторного использования
4. Универсальность: подход работает с любыми API, не только Stripe

🤔 Потенциальные проблемы: безопасность выполнения кода, контроль качества генерируемых инструментов и возможные ошибки в логике. Но как прототип решения — очень впечатляюще.

Отличная демонстрация, как в будущем могут работать агенты, способные программировать себя под конкретные задачи, а не заранее запрограммированными на все возможные сценарии.

#агенты #selflearning #tools #обучение
———
@tsingular