Если продолжать линию “инженерии агентов как программирования будущего”, то “архитектуры коллективного интеллекта” как их называл я, или “ОС для AI” как их называют маркетологи таких фирм как Verses и Faculty, а также все тот же Андрей Карпати, все-таки ближе к языкам программирования и фреймворкам.
Хотя и граница между OS и языками/фреймворками/средами программирования зыбка (GNU/Linux как “оригинальная IDE”, разработки Алана Кея, и т. д.), именно языки программирования и фреймворки чаще всего обсуждают и сравнивают в отношении:
- Удобства и эффективности для решения задач в тех или иных областях, или в целом: например, сравнивается производительность ЯП общего назначения;
- Предоставления некоторых гарантий на уровне семантики и вычислительной модели: типизации, численных вычислений, целостности памяти и конкурентных вычислений;
- Развитости и удобства тулинга (IDE, инструментов прототипирования, отладки, DevOps, пакетных менеджеров) и экосистемы библиотек и плагинов.
Это довольно точно ложится на линии сравнения агентных и AI платформ:
- Удобство и эффективность решения проблем в робототехнике, медицине, политике, и других доменах, а также скалируемость/масштабируемость интеллекта, который можно построить на этих платформах, в целом;
- Возможность специфицировать, отслеживать, и подтверждать (“статически” – математически или “динамически” – эмпирически) разные ограничения и гарантии на работу агентов и/или всей системы в целом.
- Композиционность компонент (и скалируемость этой композиционности), платформы для их публикации: см. OpenAI Store, SingularityNET, “Model/Skill universe”, и т. д.
- Инструменты для разработки, дебага и “IDE” пока почти не обсуждают, но скоро будут
TODO: дальше, если говорить о платформах, надо говорить и о платформенной стратегии: