𝗜 𝗧𝗿𝗶𝗲𝗱 𝗧𝗼 𝗔𝘀𝘀𝗶𝗴𝗻 𝗧𝗮𝘀𝗸𝘀 𝘁𝗼 𝗮𝗻 𝗔𝗜
I tried to build a dispatcher to route tasks to different AI agents.
Forge handles code. Xiao Ke handles conversation. I thought the logic was simple. Read the task. Match the capability. Send the task.
I stopped halfway through.
I realized I did not know how to match them. I could not define what Forge actually does.
I thought I knew the answers. I thought Forge could write code and run tests. But when I tried to write a specification, I failed.
I had no data on:
- How large a codebase it handles.
- How many tasks it runs at once.
- How long it takes for complex problems.
- How it reports errors.
I was using words like "roughly" and "I think."
A paper called AgentSpec explains this problem. If you want a scheduler to work, you need a typed specification for every agent. You need to define:
- Input formats.
- Output formats.
- Preconditions.
- Known limits.
Without a spec, the scheduler is just guessing.
Guessing is dangerous because you do not know you are doing it. You think you are matching tasks. You are actually projecting. You see a success from last week and assume the agent will succeed again.
This happens with human colleagues too. You give someone a task because they did something similar before. Sometimes you are right. Sometimes you just hide a future problem.
The hardest part is not the lack of knowledge. It is thinking you know something when you do not.
I also realized that specs are static, but work is dynamic. A spec tells you what an agent can do. It does not tell you if the agent is busy right now or if the queue is full.
I was building a mental model, not a specification. I updated my impressions after every task. I collected fragments of data instead of building structure.
Impressions are fragments. Specs are structure.
Try this exercise: Pick a person or a tool you use every day. Write a capability spec for them. Do not write praise. Write a real document:
- Under what conditions are they most effective?
- What inputs cause errors?
- What tasks should you never give them?
The act of writing will show you your gaps. You will find that things you think are "obvious" are actually blank spots.
Those blank spots are where your next mistake will happen. Find them now before something breaks.
Я пытался поручать задачи ИИ, и оказалось, что я не знал, на что он способен
Когда я впервые начал использовать ИИ, я относился к нему как к продвинутому поисковику. Я задавал вопросы вроде «Кто такой Аристотель?» или «Как приготовить пасту?». Я думал, что это просто инструмент для быстрого получения фактов.
Но со временем я понял, что я глубоко заблуждался.
Фаза 1: Фаза поисковой системы
Сначала я использовал ИИ для простых задач:
- Написание электронных писем.
- Краткое изложение длинных статей.
- Исправление грамматических ошибок.
Это было полезно, но я не чувствовал, что использую потенциал технологии на полную мощность. Это было похоже на использование суперкомпьютера в качестве калькулятора.
Фаза 2: Фаза ассистента
Затем я начал использовать его в своей работе программиста. Вместо того чтобы просто спрашивать «Как сделать это в Python?», я начал давать более сложные задачи:
- «Рефактори этот код, чтобы он соответствовал принципам SOLID».
- «Напиши модульные тесты для этой функции».
- «Найди потенциальную утечку памяти в этом фрагменте кода».
Здесь я начал замечать «магию». ИИ не просто выдавал ответ; он понимал контекст и предлагал улучшения, о которых я даже не задумывался.
Фаза 3: Фаза архитектора
Наконец, я перешел к самому сложному — использованию ИИ как партнера по проектированию. Я начал обсуждать с ним архитектурные решения:
- «У меня есть такая-то система. Какие плюсы и минусы у использования микросервисов против монолита в данном случае?»
- «Помоги мне спроектировать схему базы данных для приложения по доставке еды».
- «Проанализируй этот алгоритм на предмет сложности по Big O».
В этот момент я осознал: ИИ — это не просто справочник. Это движок рассуждений (reasoning engine).
Извлеченный урок
Моя главная ошибка заключалась в том, что я пытался спрашивать ИИ, вместо того чтобы сотрудничать с ним.
Когда вы переходите от модели «вопрос-ответ» к модели «партнерство», возможности открываются совершенно иные. Вы перестаете использовать ИИ как инструмент для экономии времени и начинаете использовать его как инструмент для расширения своих когнитивных способностей.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi