Hogyan oldják meg az AI ügynökök a hosszú távú programozási feladatok kihívásait?
Az utóbbi időben az AI-alapú ügynökök képességei jelentősen fejlődtek, így egyre gyakrabban bíznak rájuk összetett, akár órákon vagy napokon át tartó munkafolyamatokat is. Azonban a hosszú távú, több munkamenetet átfogó feladatok megoldása még mindig komoly kihívást jelent a fejlesztők számára. Ennek fő oka, hogy az AI ügynökök minden egyes új munkamenetnél elveszítik az előzőek során összegyűjtött információkat, hiszen a kontextusablakok kapacitása korlátozott, és a folyamatokat nem lehet egyetlen munkamenetben lezárni.
Éppen ezért kulcsfontosságú, hogy az AI képes legyen átívelni a különböző munkamenetek közötti szakadékot, és következetesen haladjon előre a feladatokban. Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan oldotta meg az Anthropic csapata a Claude Agent SDK segítségével ezt a problémát, és milyen megoldások segítik az AI-alapú programozó ügynököket a hosszú távú projektek sikeres kivitelezésében.
Az AI ügynökök hosszú távú működésének alapvető problémái
Az AI-alapú programozó ügynökök, mint például a Claude Agent SDK, képesek komplex feladatok elvégzésére, amelyekhez folyamatos kontextuskezelésre, tervezésre és végrehajtásra van szükség. Bár az SDK támogatja a kontextus tömörítését (compaction), amely lehetővé teszi, hogy az ügynökök ne merítsék ki gyorsan a rendelkezésre álló kontextusablakot, ez önmagában nem elegendő.
A gyakorlatban az ügynökök két fő hibát követnek el. Az egyik, hogy megpróbálnak túl sokat egyszerre megvalósítani, így a munkamenet közepén kifogynak a kontextusból, és a következő munkamenet egy félig kész, dokumentálatlan kódbázissal kezdődik. Ilyenkor az új ügynöknek csak találgatásokból kell kitalálnia, mi történt az előző szakaszban, ami jelentős időveszteséget okoz. A másik hiba, hogy a projekt előrehaladtával előfordul, hogy egy későbbi ügynök úgy ítéli meg, hogy a feladat elkészült, holott valójában még nem teljes a funkcionalitás.
Kétlépcsős megoldás a hosszú távú AI programozáshoz
Az Anthropic csapata egy két részből álló megközelítéssel kezelte ezeket a problémákat:
1. **Initializer agent** – Ez az első munkamenetben futó ügynök, amely előkészíti a fejlesztési környezetet. Létrehoz egy init.sh scriptet, amely elindítja a fejlesztői szervert, egy claude-progress.txt fájlt, amely naplózza a haladást, valamint egy kezdeti git commitot, amely rögzíti az első állapotot.
2. **Coding agent** – Ez a későbbi munkamenetek ügynöke, amely minden alkalommal egy-egy apró, jól meghatározott funkción dolgozik, és minden lépés után tiszta, dokumentált állapotot hagy maga után, amely könnyen folytatható. A munkamenet végén git commitot készít, és frissíti a haladási naplót.
Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy az ügynökök gyorsan átlássák a projekt aktuális állapotát az új munkamenetek elején, így nem kell időt vesztegetniük a korábbi munkák kitalálására vagy a hibák kijavítására.
Funkciólista és inkrementális fejlesztés
Az egyik kulcselem az volt, hogy az initializer agent létrehoz egy részletes, több száz funkciót tartalmazó JSON fájlt, amely pontosan leírja a projekt elvárt működését. Minden funkció kezdetben „hibás” státusszal van megjelölve, így a későbbi ügynökök pontosan tudják, mely elemeket kell még fejleszteni vagy javítani.
Ezt követően a coding agent mindig csak egyetlen funkción dolgozik egy munkamenetben, és csak akkor jelöli késznek azt, ha azt alaposan tesztelte. Ez az inkrementális megközelítés megakadályozza, hogy az ügynök túl sok mindent próbáljon egyszerre megvalósítani, és így biztosítja a projekt stabil, jól dokumentált fejlődését.
Automatizált tesztelés és környezetkezelés
Az AI ügynökök egyik korábbi gyengesége volt, hogy hajlamosak voltak hibásnak vagy félkésznek minősíteni egy funkciót anélkül, hogy azt teljes körűen letesztelték volna. Az új megoldásban a Claude Agent SDK a Puppeteer MCP böngészőautomatizálási eszközével végzi az end-to-end teszteket, amelyek során a chatbot funkciókat, felhasználói interakciókat és hibakezelést is vizsgálja.
Az init.sh script segítségével az ügynökök mindig elindítják a fejlesztői szervert, és végigfuttatnak egy alapvető tesztkészletet minden munkamenet elején. Ez biztosítja, hogy a projekt ne maradjon hibás vagy működésképtelen állapotban, és elkerülhetőek az összetett hibák felhalmozódása.
Kitekintés és jövőbeli lehetőségek
A bemutatott megoldás jelentős előrelépést jelent a hosszú távú AI-alapú fejlesztések terén, de még számos kérdés nyitott. Egyelőre nem teljesen világos, hogy egyetlen, általános célú ügynök vagy egy specializált, több ügynökből álló rendszer lesz-e hatékonyabb a jövőben. Elképzelhető, hogy külön tesztelő, minőségbiztosító vagy kódkarbantartó ügynökökkel még jobb eredményeket lehet elérni.
Továbbá a jelenlegi megoldások elsősorban webalkalmazások fejlesztésére optimalizáltak, de a módszerek más területeken, például tudományos kutatásban vagy pénzügyi modellezésben is hasznosíthatók lehetnek.
—
Az Anthropic csapata, amely a Claude fejlesztésén dolgozik, folyamatosan keresi a módját, hogyan lehet még hatékonyabbá tenni az AI-alapú szoftverfejlesztést. A fejlesztésbe bekapcsolódni kívánó szakemberek számára lehetőség nyílik csatlakozni a csapathoz az anthropic.com/careers oldalon.
Ez a kutatás példaértékűen mutatja be, hogyan lehet a mesterséges intelligenciát nem csupán egyszerű feladatokra használni, hanem komplex, hosszú távú projektekben is megbízható partnerként alkalmazni.
