AI-agent planning and coding practices may evolve as models improve
A proposed AI agent would break a large request into a hierarchy of tasks while accounting for the user’s intent and desired timeline. Rewriting Postgres in Rust was offered as an example: the agent would need to establish whether the request was serious, plan the work, and determine whether the result was needed immediately or in a couple of months. This was described as a design idea, not a released product.
The broader view is that AI-generated code is still “slop,” but will improve as models do. Trust in models has grown despite earlier mockery, and coding habits are shifting from inspecting every line to scrolling through code; related workflows may need rethinking.
Планирование задач ИИ-агентами и практики разработки могут измениться по мере улучшения моделей
Предлагаемая концепция ИИ-агента предполагает, что он будет разбивать крупный запрос на иерархию задач, учитывая намерение пользователя и желаемые сроки. В качестве примера привели переписывание Postgres на Rust: агенту нужно было бы выяснить, насколько серьезен запрос, спланировать работу и определить, нужен ли результат немедленно или через пару месяцев. Это описывалось как идея устройства агента, а не как уже выпущенный продукт.
Более общий тезис состоит в том, что код, сгенерированный ИИ, пока остается «slop» — некачественным результатом, — но будет улучшаться вместе с моделями. Доверие к моделям растет, несмотря на прежние насмешки, а привычки проверки кода меняются: от изучения каждой строки к беглому просмотру; связанные с этим рабочие процессы, возможно, придется переосмыслить.