Context Engineering is the New Vibe Coding (Learn this Now)

Summary

В этом видео объясняется процесс создания и использования искусственного интеллекта для автоматизации кодирования с помощью облачного кода и инженерии контекста. Ведущий показывает, как заранее подготовить план в markdown-файлах, как сгенерировать и выполнить PRP, а также как проводить тестирование и итерацию с использованием различных API. Главный акцент сделан на важности правильной настройки контекста для снижения ошибок и достижения качественных результатов. Это мощный инструмент для разработки интеллектуальных агентов, который можно адаптировать под разные модели ИИ.

Takeaways

• 😀 Контекстное проектирование является ключевым элементом для успешной разработки с использованием AI, помогая эффективно организовывать и управлять задачами.
• 😀 Процесс создания PRP (Task-Plan Request Protocol) значительно упрощает разработку, позволяя создавать подробные планы задач и автоматизировать выполнение кода.
• 😀 Использование markdown-файлов для инициализации планов задач и команд позволяет быстро и безошибочно интегрировать и тестировать агента.
• 😀 После создания PRP достаточно выполнить простую команду для автоматической генерации и выполнения задач, сокращая объем ручной работы.
• 😀 Контекстное проектирование помогает минимизировать количество галлюцинаций AI, улучшая точность результатов.
• 😀 Тестирование и валидация кода, автоматизированные с помощью AI, значительно сокращают время разработки, например, задачи могут быть решены за 30 минут.
• 😀 Важно правильно настроить переменные окружения и использовать соответствующие API-интерфейсы (например, Brave или OpenAI), чтобы интегрировать необходимые инструменты в агент.
• 😀 В процессе разработки можно столкнуться с необходимостью итераций для настройки функций агента, что демонстрирует гибкость этого подхода.
• 😀 В рамках использования разных поставщиков, таких как Gemini или Olama, возможно переключение между моделями для достижения наилучших результатов для конкретного проекта.
• 😀 Контекстное проектирование и использование шаблонов позволяют значительно упростить начало работы с AI-агентами и ускоряют создание рабочих решений.
• 😀 Освоив контекстное проектирование и работу с AI, можно углубиться в более сложные темы, такие как память и состояние агента, а также использование методов поиска и генерации данных (RAG).

Q & A

Что такое 'контекстная инженерия' и почему она так важна для разработки с использованием ИИ?

Контекстная инженерия — это процесс подготовки структурированных данных и документации, таких как файлы Markdown, для того, чтобы ИИ мог эффективно выполнять задачи без ошибок. Это важно, потому что правильный контекст помогает снизить количество ошибок (галлюцинаций) ИИ и ускоряет процесс разработки.

Что такое PRP (Plan-Run-Execute) и как оно используется в разработке ИИ-агентов?

PRP — это метод, который позволяет автоматизировать создание ИИ-агентов. Сначала создается PRP-файл, который описывает задачи и зависимости. Затем его можно выполнить с минимальным вмешательством разработчика, что сокращает время и упрощает процесс разработки.

Как Cloud Code помогает в автоматизации процесса разработки ИИ-агентов?

Cloud Code предоставляет мощные инструменты для создания, тестирования и запуска ИИ-агентов. Используя заранее подготовленные контекстные файлы, можно автоматизировать большую часть работы, что позволяет сократить время на разработку и минимизировать ошибки.

Какие преимущества дает использование различных поставщиков ИИ-моделей (например, OpenAI, Gemini, Olama)?

Использование разных поставщиков моделей ИИ дает гибкость в выборе оптимальной модели для решения конкретной задачи. Это также позволяет комбинировать различные технологии и адаптировать систему под конкретные требования и возможности.

Что такое 'инструменты' в контексте создания ИИ-агента и как они используются?

Инструменты — это внешние API или функции, которые ИИ-агент использует для выполнения определенных задач, например, для поиска информации в интернете или для взаимодействия с другими сервисами. В видео упоминается использование Brave API для поиска в интернете.

Почему важно сначала подготовить документацию и контекстные файлы перед выполнением кода?

Подготовка контекстных файлов заранее позволяет создать четкое и структурированное руководство для ИИ, что значительно снижает вероятность ошибок и упрощает процесс разработки. Это помогает ИИ правильно интерпретировать задачи и действовать согласно плану.

Какова роль итеративного тестирования в процессе создания ИИ-агента?

Итеративное тестирование позволяет выявить и исправить ошибки на разных этапах разработки. В видео упоминается, что хотя ИИ-агент сгенерировал рабочую версию, требовалась небольшая корректировка в настройке зависимостей, что подчеркивает важность тестирования и корректировки.

Какие трудности могут возникнуть при использовании ИИ в разработке, и как их можно минимизировать?

Основная трудность заключается в том, что ИИ может генерировать неожиданные или некорректные результаты (галлюцинации). Для минимизации этих рисков важно правильно настроить контекст, предоставить четкие инструкции и использовать итеративный подход к тестированию.

Что представляет собой фреймворк 'Padantic AI', упомянутый в видео?

Padantic AI — это фреймворк для разработки ИИ-агентов, который помогает правильно организовывать зависимости и функции, используемые в агенте. В видео упоминается, что из-за неправильной настройки зависимостей возникла необходимость в небольшом исправлении, что подчеркивает важность точной настройки таких фреймворков.

Как можно сэкономить на использовании токенов при работе с API для ИИ-агентов?

Для сокращения расходов на токены рекомендуется использовать тарифные планы с более высокими лимитами, как в случае с использованием максимального плана для Claude в видео. Это позволяет избежать дополнительных затрат на токены при выполнении объемных вычислительных задач.