Колишні топдослідники Google створили новий тип AI-агента

Новий AI-агент під назвою Asimov, створений стартапом Reflection, має на меті навчитися розуміти, як створюється програмне забезпечення — не лише за кодом, а й через корпоративні документи, листування, оновлення у Slack тощо. Це може стати кроком до суперінтелекту — глобальної мети провідних AI-компаній. Meta вже інвестує мільярди в цей напрямок.

У нью-йоркському офісі Reflection журналіст дізнався, як компанія планує випередити конкурентів. Генеральний директор Міша Ласькін вважає, що найкращий шлях до суперінтелекту — навчити AI глибоко розуміти програмування, а не просто генерувати код. На відміну від агентів, що працюють через браузери, Asimov читає і аналізує контекст, в якому створюється ПЗ.

Asimov більше часу витрачає на розуміння коду, ніж на його написання. «Усі зациклились на генерації, — каже Ласькін, — але справжня проблема — зробити агентів корисними в командній роботі».

Архітектура Asimov — це кілька агентів під одним "плащем": одні збирають дані, інші — аналізують і формують відповіді. За внутрішнім опитуванням, 82% розробників надавали перевагу відповідям Asimov, тоді як Claude Code (від Anthropic) отримав лише 63%. Втім, експерти, як-от Деніел Джексон з MIT, попереджають: користь таких систем ще треба довести, а опитування — не доказ.

Система працює у віртуальних приватних хмарах, щоб зберегти конфіденційність клієнтських даних. Проте Reflection не тренує моделі на цих даних — використовуються лише анотовані й синтетичні набори.

Технічний директор Іоанніс Антоноглу — один із творців AlphaGo та експерт із підкріплювального навчання. Цей метод, який поєднує практику з фідбеком, дозволяє Asimov розбивати складні завдання на кроки, моделюючи логічне мислення.

Reflection адаптує цей підхід до створення програмного забезпечення, а не до гри. Мета — навчити AI будувати ПЗ, виходячи з даних і внутрішньої логіки команд. Ідея подібна до того, як OpenAI Deep Research тренує агентів шукати й аналізувати джерела перед генерацією звітів.

«Ми створили версію Deep Research, але для інженерних систем», — пояснює Антоноглу. Він переконаний: у великих командах ключові знання часто знаходяться поза кодом, тому широкий збір інформації — величезна перевага.

Партнерка Sequoia Стефані Чжан каже, що Reflection вже "грає на полі провідних лабораторій". Але зважаючи на темпи розвитку гігантів типу Meta, молодим гравцям доведеться дуже старатися, аби втриматись у лідерах.

У найближчих планах Reflection — розширення застосування агента. Клієнти вже запитують, чи можна використовувати його в техпідтримці та продажах. У перспективі Asimov має стати «оракулом корпоративних знань», що здатен створювати, підтримувати та навіть вигадувати нові технології.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело