Para maximizar la eficiencia de los agentes de IA, ¿deberíamos renunciar a parte del control humano sobre la estructura y los nombres del código? El artículo "Una base de código de un agente para un agente" de @rockorager del equipo de @AmpCode plantea una nueva tendencia: a medida que los agentes de IA se involucran más profundamente en el desarrollo, ¿debería la estructura del código evolucionar desde estar principalmente centrada en el ser humano a estar principalmente centrada en el agente de IA? Conflicto central: Intuición humana vs. intuición de la IA. Al desarrollar un framework TUI con Amp, el autor inicialmente se basó en la experiencia de programación humana para corregir las decisiones de la IA. Por ejemplo, cuando la IA nombró una función de actualización de pantalla «present()», el autor la renombró «swapScreens()» basándose en sus propios hábitos. Sin embargo, los autores descubrieron que esta "corrección humana" tuvo un efecto negativo. Cuando la IA intentaba modificar o volver a llamar a la función, buscaba "present()" basándose en la probabilidad de sus datos de entrenamiento y se confundía al no encontrarla, lo que resultaba en un mayor consumo de tokens y una menor eficiencia. Punto de inflexión experimental: Dar poder a la IA Al darse cuenta de esto, el autor cambió de estrategia y ya no interfirió con los hábitos de nombres de la IA ni con las ubicaciones de almacenamiento de archivos, dejando que la IA decidiera el "feng shui" del código por sí sola. Los resultados fueron sorprendentes: un aumento significativo de la eficiencia. Aunque el código generado por IA utilizaba convenciones de nomenclatura, estructuras de archivos e incluso algunos patrones atípicos orientados a objetos que los autores normalmente no emplearían, la IA prosperó en el entorno creado. Pudo comprender rápidamente marcos complejos e indocumentados y añadir nuevas funciones o corregir errores con precisión. Análisis en profundidad: la conclusión clave extraída del artículo sobre bases de código optimizadas para IA es que la eficiencia de la IA no solo proviene de sus capacidades de codificación, sino también de si la base de código en sí se ajusta a la "mentalidad" de la IA. • Consistencia de Probabilidad: La IA funciona con base en modelos probabilísticos. Cuando la estructura y la nomenclatura del código base se ajustan a las predicciones de los pesos del modelo de IA (es decir, se ajustan a las regularidades estadísticas de sus datos de entrenamiento, como el diseño de la API de Flutter), la IA no necesita "adivinar" ni "reaprender" la lógica del código, logrando así la máxima eficiencia operativa. Un nuevo equilibrio: El autor argumenta que esto ha dado lugar a un nuevo tipo de código base: «Por un agente, para un agente». Este código base, en cierta medida, sacrifica la legibilidad que prefieren los humanos a cambio de la máxima facilidad de mantenimiento y velocidad de ejecución de la IA. Lea el texto original
