خفّضت Asana تكاليف النماذج 76 مرة وسرّعت وكيل المتصفح لديها 5 مرات، باستخدام GPT-6 Astra في Codex لإجراء التجارب على GPT-6.1 Sol. تساعد Asana العملاء على أتمتة العمل عبر تطبيقات الأعمال من خلال Stack AI، وهي منصة استحوذت عليها. وباستخدام Stack AI، يمكن للعملاء بناء سير عمل يتنقل عبر مواقع الويب، ويملأ النماذج، ويجمع المعلومات دون كتابة أي شيفرة. وعلى نطاق Asana، تتراكم الأوجه غير الفعالة الصغيرة في سير العمل هذا، ولذلك سعى Frank Hidalgo، Ph D، المدير التقني لـ Stack AI، إلى جعل وكيل المتصفح أسرع وأقل تكلفة في التشغيل. وجّه GPT-6 Astra في Codex لفحص الوكيل واختبار التحسينات ومقارنة النتائج. وقدّر أن هذا العمل كان سيستغرق شهراً إلى شهرين لو أُنجز يدوياً، لكنه استغرق نحو أسبوع.
شملت دراسة Asana البالغة 144 تشغيلاً نموذج GPT-6.1 Sol وثلاثة نماذج متقدمة أخرى. بلغ متوسط التكلفة التقديرية للنموذج في سير العمل المُحسَّن على GPT-6.1 Sol 0.47 دولار لكل تشغيل، واستغرق نحو أربع دقائق لكل تشغيل، أي أرخص بـ 76 مرة وأسرع بـ 5 مرات من إعداد الإنتاج الأصلي على Model B. وقال Arnab Bose، الرئيس التنفيذي للمنتج في Asana، إن العمل أظهر كيف يحدد المهندس الاتجاه بينما يجري GPT-6 Astra التجارب، وتنتقل النتائج عبر Command إلى الإنتاج.
وجد التحقيق أن الوكيل كان يخزن مؤقتاً تعليماته الثابتة وتعريفات أدواته، لكنه لم يخزن سجل نص الصفحات ولقطات الشاشة المتزايد، لذلك كان كل طلب يعيد إرسال هذا السجل بكامل التكلفة. اختبر Hidalgo ثلاثة تغييرات: توسيع التخزين المؤقت ليشمل سجل التصفح، والاحتفاظ بمزيد من النص، وإزالة لقطات الشاشة على دفعات. سمحت أفضل سياسة بتراكم لقطات الشاشة حتى 20 قبل تقليصها إلى الأحدث، مع بقاء السجل السابق دون تغيير لفترات أطول.
جمعت كل إعدادات ستة حقول من كل كتاب من بين 32 كتاباً في كتالوج عرض عام. وسُجّلت طلبات كل جلسة ومسارات بياناتها ونتائجها في Command، حتى تتمكن الفريق من مراجعة الدراسة لاحقاً. وتحولت النتائج إلى تذاكر، ثم إلى طلبات دمج، وانتقلت التغييرات إلى الإنتاج.
المصدر: OpenAI Blog · لخّصه HeadlinesBriefing