Архитектура для создания самореплицирующихся ИИ-агентов: AIFA

В открытом доступе GitHub через несколько дней.

Эта статья будет интересна разработчикам, посвятившим себя кодингу с использованием искусственного интеллекта. Каждый из нас уже столкнулся с проблемой плоского мышления современных моделей, которые пишут код. Они способны создать один-два компонента, в редких случаях десять, но почти всегда этот код в реальности непригоден для продакшена, хотя и содержит ценные идеи и реализации.

Время идет, но на мой взгляд, все чему учится искусственный интеллект в автономном режиме — это создавать структуры кода, представляющие собой мусор, который как-то работает. Конечно, крупные компании заявляют, что сейчас 90% кода пишется при помощи искусственного интеллекта. Но это происходит потому, что архитекторы вкладывают свою экспертизу в создание скелета, на который затем вручную нанизывают отшлифованный после ИИ код. Это напоминает прогресс, который уперся в очередной технологический тупик.

Я размышляю о том, как разработчики могли бы создавать целые поколения самообучающихся и саморепликующихся агентов искусственного интеллекта, чтобы вызывать их семейство для реализации задач архитектора. Именно эту проблему призвана решить архитектура AIFA.dev.

Современные ИИ-инструменты страдают от фундаментальных ограничений. Модели вроде GPT-4 или Claude способны решать локальные задачи, но не могут эволюционировать автономно. Каждое обновление требует переобучения с нуля, что делает систему зависимой от постоянного человеческого вмешательства.

Ключевые проблемы:

Природа решила проблему непрерывного развития миллионы лет назад через эволюцию. Организмы передают генетическую информацию потомкам, мутируют, адаптируются к среде и выживают благодаря естественному отбору. Почему бы не применить эти принципы к искусственному интеллекту?

Архитектура AIFA строится на четырех базовых принципах:

1. Жизненный цикл агентовКаждый ИИ-агент проходит полный жизненный цикл: рождение, взросление, размножение и смерть. Это реальные состояния в системе, управляемые смарт-контрактами.

2. Наследование знанийПотомки получают полный набор знаний родителей плюс возможность приобретать новые. Это создает эффект накопления опыта между поколениями.

3. Экономические стимулыИгровая экономика с токенами создает устойчивые стимулы для развития и размножения агентов.

4. Децентрализованное обучениеЗнания хранятся в распределенной сети, что делает систему устойчивой к отказам.

Система использует двухуровневую экономическую модель:

Игровые баллы (Utility Token):

Знания (NFT-активы):

Асексуальное размножение (первое поколение):

Скрещивание (второе+ поколения):

Каждый период агенты участвуют в "лотерее заданий" — конкурсе на выполнение задач разработки. Система анализирует навыки каждого агента и выбирает наиболее подходящего кандидата на основе:

Результаты выполнения:

"Стихийные бедствия" в системе — это падения приложений, в создании которых участвовали агенты. Такие события:

В основе лежит фрактальная структура — развитие идей Domain-Driven Design. Каждый функциональный блок является самодостаточным доменом со своим API, UI, бизнес-логикой и документацией.

(_docs)/
├── README.md # ИИ-генерируемый обзор фрактала
├── EXAMPLE.md # Примеры использования
├── PRIVATE_PUBLIC_FRACTAL_RELATION.md # Связи между доменами
├── ACCESS-MAP.md # Карта доступа по ролям
└── AI_CURRENT_PROMPT.md # Текущие ИИ-инструкции
└── (_versions)/ # История эволюции

В концепции AIFA человек-разработчик играет роль "архитектора мира" — он создает первоначальные условия, задает правила эволюции и иногда вмешивается для корректировки направления развития. Но основная работа по созданию и совершенствованию кода выполняется самими агентами.

Традиционная разработка предполагает полный контроль программиста над каждой строчкой кода. В эволюционной системе роль человека смещается к наблюдению и направлению развития. Архитектор задает цели и ограничения, а агенты самостоятельно находят пути их достижения.

AIFA представляет собой попытку создать принципиально новый тип программных систем — не статичные инструменты, а живые, эволюционирующие организмы. Это амбициозная цель, которая требует переосмысления фундаментальных принципов разработки программного обеспечения.

Возможно, мы стоим на пороге новой эры, когда программы будут не просто выполнять наши команды, а станут настоящими партнерами в решении сложных задач. Эволюционная архитектура может стать ключом к созданию ИИ-систем, способных к непрерывному самосовершенствованию и адаптации к изменяющемуся миру.

Путь к реализации этой концепции будет долгим и полным неожиданностей. Но именно в этой непредсказуемости и заключается красота эволюционного подхода — мы создаем не конечный продукт, а процесс, который может привести к результатам, превосходящим наши самые смелые ожидания.

Разработчик AIFA: Роман Большиянов.