Дом
«Программирование без участия людей»: инженеры OpenAI рассказывают о дистилляции ИИ для агентов как об идеальном напарнике, 10 млн строк кода

Инженер OpenAI Райан Лопополо недавно опубликовал обширную статью «Harness Engineering», в которой подробно описал, как внутренние команды в значительной степени полагаются на Codex. Этот эксперимент привел к появлению «призрачной библиотеки» под названием Symphony и заложил основу для новой инженерной парадигмы.
Основной эксперимент: принятие ограничения «без написания кода людьми»
Райан с самого начала эксперимента установил радикальное ограничение: ни в коем случае не писать код вручную.
От разочарования к прорыву: поначалу модель испытывала трудности со сложной логикой, из-за чего разработка шла в десять раз медленнее, чем при участии человека.
Стимулирование эволюции инструментов: чтобы агент мог работать автономно, команда создала тщательно отлаженную систему Harness (консоль разработки) .
Экспоненциальный рост эффективности: по мере совершенствования моделей, таких как GPT-5.4 , эффективность системы в конечном итоге превзошла возможности любой отдельной инженерной команды.
Ключевые тактики: удержание времени сборки в пределах «одной минуты»
Внутри OpenAI эффективность агента зависит от чрезвычайно быстрой обратной связи:
Внутренний цикл: команда итеративно перестраивала систему сборки (от Makefile до Bazel и Nx), строго удерживая время сборки в пределах 1 минуты.
Логическая декомпозиция: когда сборка замедлялась, агент автоматически разбивал граф сборки на более мелкие части, пока сложность не опускалась ниже порогового значения, сохраняя при этом фокус агента.
Смена парадигмы: люди становятся «узким местом» при рецензировании PR
Когда код можно было легко параллелизовать, истинным дефицитным ресурсом становилось внимание человека.
Рецензирование после слияния: команда автоматизировала рецензирование перед слиянием, перенеся большую часть ручного рецензирования на этап после слияния кода для обеспечения качества и фиксации знаний.
Наблюдаемость как средство расширения возможностей: инженеры теперь сосредоточены на оснащении агента средствами трассировки (Tracing) и инструментами наблюдаемости, наделяя его способностями к самовосстановлению, вместо того чтобы самостоятельно исправлять ошибки.
Концентрирование опыта: Старшие инженеры кодифицируют свои неявные знания в документах по навыкам и тестах, встраивая их в контекст системы.
Будущее отрасли: «призрачные» библиотеки и интернализация зависимостей
Райан предложил провокационное видение: по мере того как стоимость токенов приближается к нулю, зависимости программного обеспечения могут исчезнуть.
«Призрачные» библиотеки: разработчикам нужно лишь определить высокоточную спецификацию, позволяя агенту реконструировать и реализовать её локально.
Интернализация зависимостей: для сторонних библиотек средней и низкой сложности агент может встроить их непосредственно в репозиторий, удаляя лишний код и создавая полностью автономный технологический стек.
Заключение: от Copilot к автономному напарнику
По мнению команды Frontier из OpenAI, в будущем разработка программного обеспечения будет оптимизироваться с учетом читаемости для агента, а не привычек человека, что повлечет за собой соответствующую реструктуризацию всей кодовой базы. Когда агенты будут управлять полным жизненным циклом — от написания кода и развертывания в рамках непрерывной интеграции до мониторинга в производственной среде — инженеры-люди полностью перейдут к роли «пастухов» системной архитектуры.
Связанная статья
Ctrip Business Travel представляет экосистему искусственного интеллекта, включающую 7 отраслевых агентов и 17 ключевых функций
Ctrip Business Travel официально представила «Экосистему искусственного интеллекта Ctrip Business Travel», которая использует крупные языковые модели для коренной перестройки системы управления корпор
Stripe приобретет OpenRouter на фоне роста популярности маршрутизации на основе моделей искусственного интеллекта
Компания Stripe согласилась приобрести OpenRouter — платформу для маршрутизации моделей искусственного интеллекта, которая предоставляет разработчикам доступ к сотням моделей через единый интерфейс. Э
Бывший исследователь OpenAI Барретт Зоф возвращается в Google для участия в разработке Gemini
Баррет Зоф, который ранее внезапно уволился и перешел в OpenAI из-за разногласий с генеральным директором Thinking Machines Lab Мириам Муларати, вновь сменил работодателя. Компания Google, входящая в
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Инженер OpenAI Райан Лопополо недавно опубликовал обширную статью «Harness Engineering», в которой подробно описал, как внутренние команды в значительной степени полагаются на Codex. Этот эксперимент привел к появлению «призрачной библиотеки» под названием Symphony и заложил основу для новой инженерной парадигмы.
Основной эксперимент: принятие ограничения «без написания кода людьми»
Райан с самого начала эксперимента установил радикальное ограничение: ни в коем случае не писать код вручную.
От разочарования к прорыву: поначалу модель испытывала трудности со сложной логикой, из-за чего разработка шла в десять раз медленнее, чем при участии человека.
Стимулирование эволюции инструментов: чтобы агент мог работать автономно, команда создала тщательно отлаженную систему
Экспоненциальный рост эффективности: по мере совершенствования моделей, таких как
Ключевые тактики: удержание времени сборки в пределах «одной минуты»
Внутри
Внутренний цикл: команда итеративно перестраивала систему сборки (от Makefile до Bazel и Nx), строго удерживая время сборки в пределах 1 минуты.
Логическая декомпозиция: когда сборка замедлялась, агент автоматически разбивал граф сборки на более мелкие части, пока сложность не опускалась ниже порогового значения, сохраняя при этом фокус агента.
Смена парадигмы: люди становятся «узким местом» при рецензировании PR
Когда код можно было легко параллелизовать, истинным дефицитным ресурсом становилось внимание человека.
Рецензирование после слияния: команда автоматизировала рецензирование перед слиянием, перенеся большую часть ручного рецензирования на этап после слияния кода для обеспечения качества и фиксации знаний.
Наблюдаемость как средство расширения возможностей: инженеры теперь сосредоточены на оснащении агента средствами
Концентрирование опыта: Старшие инженеры кодифицируют свои неявные знания в документах по навыкам и тестах, встраивая их в контекст системы.
Будущее отрасли: «призрачные» библиотеки и интернализация зависимостей
Райан предложил провокационное видение: по мере того как стоимость токенов приближается к нулю, зависимости программного обеспечения могут исчезнуть.
«Призрачные» библиотеки: разработчикам нужно лишь определить высокоточную спецификацию, позволяя агенту реконструировать и реализовать её локально.
Интернализация зависимостей: для сторонних библиотек средней и низкой сложности агент может встроить их непосредственно в репозиторий, удаляя лишний код и создавая полностью автономный технологический стек.
Заключение: от Copilot к автономному напарнику
По мнению команды Frontier из OpenAI, в будущем разработка программного обеспечения будет оптимизироваться с учетом читаемости для агента, а не привычек человека, что повлечет за собой соответствующую реструктуризацию всей кодовой базы. Когда агенты будут управлять полным жизненным циклом — от написания кода и развертывания в рамках непрерывной интеграции до мониторинга в производственной среде — инженеры-люди полностью перейдут к роли «пастухов» системной архитектуры.
Ctrip Business Travel представляет экосистему искусственного интеллекта, включающую 7 отраслевых агентов и 17 ключевых функций
Ctrip Business Travel официально представила «Экосистему искусственного интеллекта Ctrip Business Travel», которая использует крупные языковые модели для коренной перестройки системы управления корпор
Stripe приобретет OpenRouter на фоне роста популярности маршрутизации на основе моделей искусственного интеллекта
Компания Stripe согласилась приобрести OpenRouter — платформу для маршрутизации моделей искусственного интеллекта, которая предоставляет разработчикам доступ к сотням моделей через единый интерфейс. Э
Бывший исследователь OpenAI Барретт Зоф возвращается в Google для участия в разработке Gemini
Баррет Зоф, который ранее внезапно уволился и перешел в OpenAI из-за разногласий с генеральным директором Thinking Machines Lab Мириам Муларати, вновь сменил работодателя. Компания Google, входящая в











