До появления ИИ, реализационная ёмкость была редкостью. Плохая требование может потратить время нескольких инженеров. С появлением ИИ, эта ёмкость расширяется драматически. Плохое требование теперь может очень дешево произвести сотни неверных изменений. Поэтому узкое место перемещается вверх по течению: в сторону определения проблемы, контекста, ограничений, решений и проверки. Если направление неверное, то вся эта дополнительная скорость просто доведёт вас в неправильное место в десять раз быстрее.

Это факт, что вам придётся столкнуться с неопределённостью, окружающей проект, в какой-то момент. Почему бы не сделать это, когда изменение всё ещё дешёво? Намного дешевле изменить чертёж, чем перестраивать целые части здания. Цель этой статьи — предоставить вам инструменты, чтобы уменьшить неопределённость так много, как это необходимо, прежде чем приступать к реализации. В этой статье представлена практическая модель, которая делает это ровно в 6 шагов. Каждый шаг создаёт краткий документ, который делает решения явными, долговечными и пригодными для использования как людьми, так и агентами. Это общий документ, содержащий то, что понято, решено и согласовано.

Результат — выравнивание. Как люди, так и агенты ИИ работают по одной и той же методике: чёткое, общее понимание проблемы и предполагаемого решения. Это предотвращает догадки, переработку и неожиданности. Самые сложные проблемы в разработке программного обеспечения редко являются чисто техническими. Они касаются коммуникации и выравнивания: ключевых компонентов, превращающих неопределённую проблему в правильное решение. Вовлечение агентов делает эти риски ещё больше. Инженер, который идёт в неправильном направлении в течение дня, может нанести ограниченный урон. Тот же инженер, разворачывающий целую флотилию агентов, может нанести гораздо больше урона, быстрее.

Не каждое решение заслуживает одинакового количества анализа. Чем дороже отменить решение, тем больше неопределённости вы должны устранить перед тем, как его принять. Выбор метки на кнопке сильно обратим. Выбор контракта данных, границы системы или архитектуры интеграции может не быть обратимым, и ошибка в нём дорого стоит. Вот где принадлежит scrutiny.

Ключевые сущности: Компании: Towards Data Science

Часто задаваемые вопросы: Почему определение проблемы более критично с агентским ИИ?

Агентский ИИ драматически расширяет реализационную ёмкость, что означает, что плохое требование теперь может очень дешево произвести сотни неверных изменений. Узкое место перемещается вверх по течению к определению проблемы, контекста, ограничений, решений и проверке, чтобы не двигаться быстро в неправильном направлении.

FAQ Q: Почему определение проблемы более критично с агентским ИИ?

FAQ A: Агентский ИИ драматически расширяет реализационную ёмкость, что означает, что плохое требование теперь может очень дешево произвести сотни неверных изменений. Узкое место перемещается вверх по течению к определению проблемы, контекста, ограничений, решений и проверке, чтобы не двигаться быстро в неправильном направлении.