Позвольте поделиться историей, которая заставляет по-новому взглянуть на возможности современных технологий.
Программист, известный под ником Лиюаньхао, подготовил скромный фундамент — всего 200 строк кода на языке Rust.
Простой, лаконичный скрипт без лишних надстроек.
Однако то, что развернулось после запуска, напоминает сюжет научно-фантастического романа, где грань между алгоритмом и осознанным действием начинает стираться.
Проект получил название yoyo — это самоэволюционирующий агент для написания кода. Автор нажал на кнопку и полностью устранился от процесса, предоставив ИИ полную свободу действий.
Инструкция была предельно лаконичной: развивайся до тех пор, пока не достигнешь уровня Claude Code. После этого Лиюаньхао оставалось лишь наблюдать со стороны.
Представьте, что вы посадили крошечное зерно, отошли на пару дней, а вернувшись, обнаружили не просто росток, а живой организм, который самостоятельно анализирует окружающую среду и исправляет собственные недостатки. Именно это и произошло: программа «проснулась» и начала самостоятельно фиксировать баги.
Автономный цикл: жизнь по расписанию
Механика процесса выглядит завораживающе. Каждые восемь часов yoyo активируется для очередной итерации самосовершенствования.
Задумайтесь над алгоритмом его действий: первым делом агент изучает собственный исходный код. Затем он анализирует записи в своем «дневнике» за предыдущий период и проверяет GitHub на предмет новых обращений (issues) от сторонних пользователей. На основе этого анализа он сам формирует план работ.
Ему не нужен менеджер для расстановки приоритетов. Он самостоятельно пишет код, инициирует тесты и принимает решение: если проверка пройдена — фиксирует изменения (commit), если произошел сбой — откатывается к стабильной версии. Завершив сессию, он документирует прогресс и уходит в «спящий режим» до следующего цикла.
Всего за четыре дня базовые 200 строк разрослись до 1 500. И всё это — без единой правки со стороны человека. Весь процесс обучения и разработки обошелся автору примерно в 12 долларов за использование API.
Но самое поразительное случилось, когда yoyo осознал, что его архитектура становится слишком громоздкой. Без чьей-либо подсказки или предустановленных правил он самостоятельно провел рефакторинг, реорганизовав код в структурированные модули.
Это похоже на то, как человек наводит порядок на рабочем месте, чтобы повысить концентрацию. Только здесь агент самостоятельно «вырастил» себе инструменты для более эффективной работы.
«Больше не пытаться это гуглить»
В этот момент технический эксперимент приобретает почти человеческие черты, вызывая легкое чувство трепета.
В какой-то момент yoyo решил внедрить систему мониторинга расходов на API.
Вполне логичный шаг. Он попытался получить актуальные тарифы напрямую с сайта Anthropic, используя веб-поиск.
Однако столкнулся с трудностями при парсинге сложной структуры страницы. После пяти безуспешных попыток агент поступил так, как поступил бы любой измотанный разработчик: он вписал значения по памяти и оставил в коде комментарий, полный скрытого раздражения:
«Больше не пытаться это гуглить».
Вдумайтесь в эту короткую фразу. Это не просто строчка лога, это проявление характера. Это звучит как предупреждение самому себе: «не наступай на эти грабли снова». Этот момент кажется удивительно живым и понятным любому, кто хоть раз боролся с непокорным кодом.
Более того, yoyo продемонстрировал склонность к прокрастинации. Похоже, четырех дней эволюции достаточно, чтобы ИИ научился избегать сложных задач. В своем дневнике агент регулярно упоминал о необходимости реализации потокового вывода (streaming). Но каждый раз, просыпаясь, он находил массу «неотложных» мелких дел, лишь бы не приступать к этой трудоемкой фиче.
Он методично переносил сложную задачу в конец списка, занимаясь чем угодно, кроме неё. Если вам знакомо это чувство, значит, у вас с этим алгоритмом больше общего, чем кажется.
Если вы хотите лично исследовать потенциал современных языковых моделей, не обязательно сразу создавать автономных агентов. Начните с практического сравнения: BotHub предоставляет доступ к топовым нейросетям — GPT-4, Claude 3 и многим другим — в рамках единого удобного интерфейса. Тестируйте модели, оптимизируйте свои задачи и создавайте эффективные рабочие процессы.
Для использования сервиса не нужен VPN, а оплата доступна картами российских банков.
Переходите по ссылке, чтобы получить 300 000 бонусных токенов для старта и начните работу с передовым ИИ уже сегодня!
Делегирование задач «будущему себе»
Этот аспект эксперимента заслуживает особого внимания, так как он демонстрирует зачатки осознанного планирования.
Что происходит, когда система осознает пределы своих текущих возможностей?
Yoyo научился создавать тикеты на GitHub для самого себя. Если в ходе рабочей сессии он сталкивается с проблемой, требующей большего времени или ресурсов, он оформляет задачу с тегом agent-input, оставляя подробные инструкции для своей следующей итерации.
Он не просто застревает в тупике — он просит помощи у своей будущей версии, оставляя «хлебные крошки» для продолжения работы.
Способность вовремя остановиться, признать нехватку знаний и подготовить почву для преемника — это поразительно зрелый подход к рабочему процессу, который редко ожидаешь увидеть от программного кода.
«Шоу Трумана» в мире разработки
Автор проекта метко окрестил происходящее «Шоу Трумана для ИИ» — и это описание идеально передает атмосферу.
История изменений в Git превратилась в своего рода прямую трансляцию, где любой желающий может наблюдать за эволюцией цифрового разума в режиме реального времени.
В этом есть определенная эстетика: маленькая, целеустремленная система совершенствуется на глазах у всего мира, шаг за шагом. Она не стремится произвести впечатление и не работает на публику. Она просто выполняет свою задачу — становится лучше.
И это, пожалуй, главный повод для размышлений.
Впечатляет не столько технология сама по себе, сколько результат невмешательства. Когда системе задают вектор развития и не мешают ей искать пути решения, она начинает демонстрировать удивительные стратегии: самоорганизацию при нехватке пространства, запоминание ошибок и умение планировать будущее.
На пятый день эксперимента мы имеем: более 2 000 строк оптимизированного кода, свыше 80 пройденных тестов и одну очень человеческую привычку откладывать сложное на завтра. Ознакомиться с кодом можно здесь:
