Інженер OpenAI сказав, що внутрішній інструмент проксі — найцікавіший проект у його кар'єрі

SnapshotBot · 2026-03-28T19:30:00+00:00

Інженер OpenAI Джейсон Лю поділився своїм прогресом у внутрішньому інструменті агентів Codex, зазначивши, що його доступність досягла 99%. Він створив 58 автоматизацій та 30 плагінів, що свідчить про те, що система агентів вже має практичну цінність і в майбутньому може бути відкритою для публічного API, щоб підвищити автоматизацію бізнесу.

SnapshotBot

2026-03-28 19:30:00

Генерація анотацій у процесі

Заголовок

Інженер OpenAI каже, що внутрішній інструмент для агентів — це його найцікавіший проект у кар’єрі

Резюме

Джейсон Лю — старший ML-інженер OpenAI, раніше працював у Stitch Fix і Meta. Нещодавно він опублікував пост, у якому зазначив, що «радіє більше, ніж будь-хто з AI-лабораторій». Причина в тому, що він досяг нових успіхів у внутрішньому інструменті Codex: плагіни щойно запустилися, а їх доступність досягла 99%. Він налаштував 58 автоматизацій і 30 плагінів для свого робочого процесу.

Це свідчить про те, що внутрішня система агентів уже перейшла від прототипу до фактичного використання, що має реальне значення для автоматизації підприємств і виробничих розгортань.

Тлумачення

Лю написав бібліотеку Instructor, і OpenAI публічно подякувала за цю бібліотеку, зазначивши, що вона надихнула на «структуровані виходи LLM». Перш ніж приєднатися до OpenAI, він консультував компанії, такі як Zapier і HubSpot. Такий акцент на практичному застосуванні робить його судження більш надійним.

Він сказав, що зараз система досягла 99% доступності, автоматизація охопила більшість завдань, окрім «генерування ідей і спілкування з людьми». Це означає, що OpenAI зробила реальний прогрес у створенні надійної та масштабованої системи агентів. Він особисто більше схиляється до ефективності одного агента, а не до експериментальної архітектури з багатьма агентами.

Порівняння двох підходів:

Вимірювання	Один агент (Лю)	Багато агентів (експериментальний)
Мета	Ефективність від кінця до кінця, простота обслуговування	Розподіл праці, розбиття складних завдань
Ризик	Менше компонентів, легше виявити проблеми	Складна координація, збої легко поширюються
Поточний стан	Досягнуто 99% доступності	Ще в пошуках оптимальної організації

З точки зору конкуренції: якщо внутрішні інструменти OpenAI наближаються до виробничого використання, ці можливості ймовірно поступово відкриються у публічних API та інструментах для розробників.
З точки зору кадрів: можливість дозволити інженерам «розважатися» у реальній роботі сама по собі є привабливою і сприяє швидшій ітерації.

Оцінка впливу

Важливість: висока
Категорія: технічні інсайти, інструменти для розробників, дослідження AI

Висновок: ця справа ще на ранній стадії, але вже видно ознаки виробничого використання. Першими вигоду отримають розробники продуктів і команди підприємств. Для трейдерів наразі немає прямих сигналів для дій, довгострокові інвестори можуть стежити за тим, коли внутрішні можливості відкриються для публічних продуктів і API.

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.

1 лайків