Anthropic publikoval podrobný technický popis toho, jak udělal claude.ai a desktopovou aplikaci Claude zhruba třikrát rychlejší během dvoutýdenního sprintu, a zvrat je v tom, že většinu práce udělal Claude sám. Příspěvek, publikovaný na inženýrském blogu Anthropic, popisuje výkonnostní kampaň spuštěnou z jediného kanálu Slack s modelem AI v každém vlákně, hledáním úzkých míst, vytvářením benchmarků, vylepšeními dopravy a sledováním každého nasazení.

Čísla měřená na 75. percentilu jsou značná. Čas do psaní stránky na novém zatížení claude.ai klesl z 3,1 sekundy na 0,55 sekundy. Spuštění nové relace Claude Code kleslo z 0,8 sekundy na 0,3 sekundy a načítání relace cloudu Claude Cowork kleslo z 2,6 sekundy na 0,73 sekundy. Celkově společnost Anthropic odhaduje, že vylepšení ušetří desítky tisíc uživatelských hodin čekání každý den. For more context on this story, see our ongoing AI trends.

Nejprve měření, pak pohyb

Sprint začal měřením spíše než kódem. Pomocí Claude k analýze dat o využití prostřednictvím serveru Datadog MCP tým identifikoval čtyři cesty uživatelů, které tvoří 95 procent aktivity: spuštění aplikace, zahájení konverzace, načtení existující konverzace a odeslání zprávy. Na webu a na počítači se tyto cesty rozdělily do třinácti různých měření a tým přidal přístrojové vybavení, dokud nebylo každé přímo srovnatelné – počínaje interakcí uživatele a konče po vykreslení výsledku.

Se stanovenými základními liniemi tým sestavil seznam zhruba dvaceti ručně vybraných projektů, z nichž každý cílil na konkrétní cestu, a nechal Claude odhadnout dopad každého v milisekundách, aby stanovil cíle sprintu. Plán přistál brzy: Antropický hlásí, že do třetího dne zasáhl dvanáct ze třinácti cílů. To ponechalo Claudeovi prostor pro identifikaci dalších příležitostí a navrhování nových pracovních proudů, které rychle přerostly v plnohodnotné vlastní projekty a posunuly výsledky za původní cíle.

Co bylo skutečně odesláno

Technické změny vypadají jako kontrolní seznam práce na moderním webu. Pro rychlejší spouštění zapékal tým do HTML statický skladatel, aby uživatelé mohli začít psát během inicializace Reactu, a předkompiloval mezipaměť kódu V8, takže hlavní proces prostředí desktopu se již při spuštění znovu nekompiluje od nuly. Pro rychlejší navigaci mezi konverzacemi zůstává skladatel připojený, místo aby byl strháván a přestavován, relace jsou předem načteny, když na ně uživatel najede myší, a opětovné vykreslování postranního panelu bylo sníženo o 90 procent.

Rozsah historie sloučení je hlavní údaj: během sprintu přistálo více než tři tisíce změn, aniž by došlo k jedinému incidentu nebo vrácení zpět, podle příspěvku.

Claude Tag: agent s mantinely

Sprint běžel na tom, co Anthropic nazývá Claude Tag, v současné době ve verzi beta a popsané jako interní výzkumný model zhruba srovnatelný s Opus 5.5. Dělba práce je nejdůležitější částí příběhu. Claude našel úzká místa, vytvořil benchmarky, implementoval opravy a monitoroval každé nasazení – pracoval asynchronně celé hodiny, dokonce i přes noc. Lidé si stanovili cíle, udělali kompromisy a schválili každou změnu předtím, než se sloučila.

Tým také chtěl iterovat rychleji, než je jeho kadence nasazení, a tak vytvořil laboratorní měření jako proxy pro čtení v reálném světě. Mezi otázkami, které inženýři položili: mohly by počty instrukcí JavaScriptu nahradit časování nástěnných hodin jako rychlejší signál zpětné vazby pro ověřování prototypů před nasazením?

Proč je důležité pro inženýrství podporované umělou inteligencí

Příspěvek Anthropic není pozoruhodný ani tak specifickými optimalizacemi – statické shelly, předběžné načítání a redukce vykreslování jsou zavedené techniky – než tím, co demonstruje o vývoji řízeném umělou inteligencí v produkčním měřítku. Hraniční laboratoř právě odeslala generální opravu vlajkového spotřebitelského produktu za tři tisíce změn, přičemž většinu práce na identifikaci, implementaci a ověřování provedli agenti AI, zatímco lidé si ponechali schvalovací pravomoc nad každou změnou.

Výsledek také přistane v konkurenčním kontextu, kde je schopnost reagovat na produkt. Claude přímo soutěží s ChatGPT od OpenAI a Gemini od Googlu o pozornost spotřebitelů a vývojářů a vnímaná rychlost ovlivňuje každodenní používání asistenčních produktů stejně jako kvalita modelu. Zkrácení doby do interaktivity z 3,1 sekundy na 0,55 sekundy řeší nejčastější stížnosti uživatelů na produkt.

Pro inženýrské týmy sledující zvenčí je přenosnou lekcí z účtu Anthropic struktura smyčky: přesně měřte cesty uživatelů, nechte model navrhnout a ověřovat změny na základě těchto měření, ponechat bránu lidského schvalování a rozšiřovat rozsah pouze tak rychle, jak to měřící systém dokáže ověřit. Vlastní rámec společnosti Anthropic spočívá v tom, že jakmile Claude dokáže něco změřit, může to zrychlit – takže tým neustále nacházel další věci k měření.

Zda se podobné sprinty řízené agenty stanou standardní praxí v softwarovém průmyslu, se teprve uvidí, ale Anthropic poskytl jeden z nejkonkrétnějších veřejných datových bodů, které mohou fungovat ve velkém měřítku. Čtenáři sledující, jak umělá inteligence přetváří vývoj softwaru, mohou sledovat naše pokrytí výzkumem umělé inteligence pro další vývoj.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →