Anthropic ได้เผยแพร่เรื่องราวทางวิศวกรรมโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการทำให้ claude.ai และแอปเดสก์ท็อป Claude เร็วขึ้นประมาณสามเท่าภายในระยะเวลาสองสัปดาห์ และจุดหักมุมคืองานส่วนใหญ่ทำเองโดย Claude เอง โพสต์ที่เผยแพร่ในบล็อกวิศวกรรมของ Anthropic อธิบายถึงแคมเปญประสิทธิภาพที่ทำงานจากช่องทาง Slack เดียวโดยมีโมเดล AI ในทุกเธรด การค้นหาจุดคอขวด การสร้างเกณฑ์มาตรฐาน การปรับปรุงการจัดส่ง และการเฝ้าดูทุกการใช้งาน

ตัวเลขที่วัดที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ 75 นั้นมีนัยสำคัญ เวลาไปยังหน้าที่พิมพ์ได้บนการโหลดใหม่ของ claude.ai ลดลงจาก 3.1 วินาทีเป็น 0.55 วินาที การเริ่มต้นเซสชัน Claude Code ใหม่ลดลงจาก 0.8 วินาทีเหลือ 0.3 วินาที และการโหลดเซสชันคลาวด์ของ Claude Cowork ลดลงจาก 2.6 วินาทีเหลือ 0.73 วินาที โดยรวมแล้ว Anthropic ประมาณการว่าการปรับปรุงนี้ช่วยประหยัดเวลาในการรอของผู้ใช้นับหมื่นชั่วโมงทุกวัน For more context on this story, see our ongoing AI trends.

วัดก่อนแล้วค่อยย้าย

การวิ่งเริ่มต้นด้วยการวัดมากกว่าโค้ด ทีมงานใช้ Claude เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานผ่านเซิร์ฟเวอร์ Datadog MCP โดยระบุเส้นทางของผู้ใช้ทั้ง 4 เส้นทางที่คิดเป็น 95 เปอร์เซ็นต์ของกิจกรรม ได้แก่ การเปิดใช้แอป การเริ่มการสนทนา การโหลดการสนทนาที่มีอยู่ และการส่งข้อความ การเดินทางเหล่านั้นทั่วทั้งเว็บและเดสก์ท็อปแบ่งออกเป็นสิบสามการวัดที่แตกต่างกัน และทีมงานได้เพิ่มเครื่องมือวัดจนกระทั่งการวัดแต่ละครั้งสามารถเปรียบเทียบได้โดยตรง โดยเริ่มต้นจากการโต้ตอบของผู้ใช้และสิ้นสุดเมื่อแสดงผลผลลัพธ์

ด้วยพื้นฐานที่วางไว้ ทีมงานจึงได้จัดทำรายการโปรเจ็กต์ที่เลือกเองประมาณ 20 โปรเจ็กต์ โดยแต่ละโปรเจ็กต์กำหนดเป้าหมายการเดินทางที่เฉพาะเจาะจง และให้ Claude ประเมินผลกระทบของแต่ละโปรเจ็กต์ในหน่วยมิลลิวินาทีเพื่อกำหนดเป้าหมายการวิ่ง แผนดังกล่าวมาถึงก่อนกำหนด: รายงานทางมานุษยวิทยาโจมตีเป้าหมายสิบสองจากสิบสามเป้าหมายภายในวันที่สาม นั่นทำให้ Claude เหลือพื้นที่ในการระบุโอกาสเพิ่มเติมและเสนอแนวทางการทำงานใหม่ๆ ซึ่งได้ขยายไปสู่โปรเจ็กต์เต็มรูปแบบของตนเองอย่างรวดเร็ว และผลักดันผลลัพธ์ให้เกินกว่าเป้าหมายเดิม

สิ่งที่จัดส่งจริง

การเปลี่ยนแปลงทางเทคนิคเป็นเหมือนรายการตรวจสอบประสิทธิภาพของเว็บสมัยใหม่ เพื่อให้การเปิดตัวเร็วขึ้น ทีมงานได้รวมตัวเขียนแบบคงที่ลงใน HTML เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเริ่มพิมพ์ระหว่างการเริ่มต้น React และคอมไพล์แคชโค้ด V8 ล่วงหน้าเพื่อให้กระบวนการหลักของเชลล์เดสก์ท็อปไม่คอมไพล์ใหม่ตั้งแต่ต้นเมื่อเริ่มต้นอีกต่อไป เพื่อให้นำทางระหว่างการสนทนาได้เร็วขึ้น ผู้แต่งจะยังคงติดตั้งอยู่แทนที่จะถูกรื้อและสร้างใหม่ เซสชันจะถูกดึงออกมาล่วงหน้าเมื่อผู้ใช้เลื่อนเมาส์ไปเหนือเซสชันเหล่านั้น และการแสดงซ้ำแถบด้านข้างถูกตัดลง 90 เปอร์เซ็นต์

ขนาดของประวัติการผสานรวมเป็นตัวเลขพาดหัว: การเปลี่ยนแปลงมากกว่าสามพันรายการเกิดขึ้นในระหว่างการดำเนินการโดยไม่มีเหตุการณ์หรือการย้อนกลับของลูกค้าแม้แต่รายเดียว ตามโพสต์

คล็อด แท็ก: ตัวแทนที่มีราวกั้น

การวิ่งนี้ดำเนินไปบนสิ่งที่ Anthropic เรียกว่า Claude Tag ซึ่งปัจจุบันอยู่ในช่วงเบต้าและอธิบายว่าเป็นรูปแบบการวิจัยภายในที่เทียบเคียงได้กับ Opus 5.5 การแบ่งงานเป็นส่วนที่เป็นผลสืบเนื่องที่สุดของเรื่องราว Claude พบปัญหาคอขวด สร้างเกณฑ์มาตรฐาน ดำเนินการแก้ไข และตรวจสอบการใช้งานทุกครั้ง โดยทำงานแบบอะซิงโครนัสครั้งละหลายชั่วโมง แม้จะข้ามคืนก็ตาม มนุษย์ตั้งเป้าหมาย ทำการแลกเปลี่ยน และอนุมัติทุกการเปลี่ยนแปลงก่อนที่จะรวมเข้าด้วยกัน

นอกจากนี้ ทีมยังต้องการทำซ้ำได้เร็วกว่าจังหวะการใช้งาน ดังนั้นจึงสร้างการวัดผลในห้องปฏิบัติการเป็นพร็อกซีสำหรับการอ่านในโลกแห่งความเป็นจริง ในบรรดาคำถามที่วิศวกรถาม: จำนวนคำสั่ง JavaScript จะมาแทนที่การจับเวลาแบบนาฬิกาแขวนได้หรือไม่ เพื่อเป็นสัญญาณตอบรับที่เร็วขึ้นสำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของต้นแบบก่อนการใช้งาน

เหตุใดจึงสำคัญสำหรับวิศวกรรมที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI

โพสต์ของ Anthropic มีความโดดเด่นน้อยกว่าสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพที่เฉพาะเจาะจง — static shells, การดึงข้อมูลล่วงหน้า และการลดการแสดงผลเป็นเทคนิคที่กำหนดไว้ — มากกว่าสิ่งที่แสดงให้เห็นเกี่ยวกับการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในระดับการผลิต ห้องปฏิบัติการชายแดนเพิ่งส่งการยกเครื่องการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพสามพันครั้งของผลิตภัณฑ์หลักสำหรับผู้บริโภค โดยมีตัวแทน AI ทำหน้าที่ระบุตัวตน การนำไปใช้ และการตรวจสอบจำนวนมาก ในขณะที่มนุษย์ยังคงมีอำนาจอนุมัติเหนือการเปลี่ยนแปลงทุกครั้ง

ผลลัพธ์ยังอยู่ในบริบทของการแข่งขันที่การตอบสนองเป็นคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ Claude แข่งขันโดยตรงกับ ChatGPT ของ OpenAI และ Gemini ของ Google เพื่อดึงดูดความสนใจของผู้บริโภคและนักพัฒนา และความเร็วในการรับรู้ส่งผลต่อการใช้งานผลิตภัณฑ์ผู้ช่วยในแต่ละวันได้มากเท่ากับคุณภาพของโมเดล การลดเวลาในการโต้ตอบจาก 3.1 วินาทีเหลือ 0.55 วินาที จะช่วยแก้ปัญหาที่ผู้ใช้ร้องเรียนทั่วไปเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์

สำหรับทีมวิศวกรที่รับชมจากภายนอก บทเรียนที่สามารถถ่ายทอดได้จากบัญชีของ Anthropic คือโครงสร้างแบบวนซ้ำ: วัดเส้นทางของผู้ใช้อย่างแม่นยำ ให้แบบจำลองเสนอและตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงเทียบกับการวัดเหล่านั้น รักษาประตูการอนุมัติโดยมนุษย์ และขยายขอบเขตให้เร็วที่สุดเท่าที่ระบบการวัดจะสามารถตรวจสอบได้ กรอบความคิดของ Anthropic ก็คือเมื่อ Claude สามารถวัดบางสิ่งบางอย่างได้ ก็สามารถทำให้มันเร็วขึ้นได้ ดังนั้นทีมงานจึงค้นหาสิ่งต่างๆ ที่จะวัดเพิ่มเติมต่อไป

ไม่ว่าการวิ่งที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์ที่คล้ายกันจะกลายเป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐานในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์หรือไม่นั้นยังคงต้องรอดูกันต่อไป แต่ Anthropic ได้จัดเตรียมจุดข้อมูลสาธารณะที่เป็นรูปธรรมที่สุดจุดหนึ่งที่สามารถทำงานได้ในวงกว้าง ผู้อ่านที่ติดตามว่า AI ปรับเปลี่ยนการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างไรสามารถติดตามการรายงานข่าวการวิจัย AI ของเราเพื่อการพัฒนาต่อไป

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →