Asana naršyklės agento sąnaudas sumažino 76 kartus

Asana paskelbė, kad naršyklės agento bandymuose modelio sąnaudas sumažino 76 kartus, o užduočių vykdymą paspartino 5 kartus.

Asana spalio 8 dieną savo tinklaraštyje rašo, kad rezultatas pasiektas dirbant su StackAI komanda ir OpenAI GPT-6.1 Sol modeliu. Bendrovės teigimu, pagrindinis pokytis buvo ne vien naujas modelis, bet pokalbio istorijos talpyklos išsaugojimas ir kitoks ekrano vaizdų tvarkymas.

Tai svarbu įmonėms, kurios nori naudoti naršyklės agentus realiems darbams, bet susiduria su dviem kliūtimis: kaina ir greičiu. Agentas, kuris kiekviename žingsnyje iš naujo siunčia ilgą istoriją ir daug ekrano vaizdų, greitai tampa brangus net prieš pasiekdamas gamybinį naudojimą.

Pasak Asana, tyrimas buvo atliktas su 144 paleidimais, kuriuose agentas turėjo dirbti naršyklėje. Komanda lygino skirtingas strategijas, kaip saugoti pokalbio istoriją, kada šalinti ekrano vaizdus ir kaip išnaudoti modelio konteksto talpyklą.

Asana rašo, kad ankstesnė strategija šalino ekrano vaizdus po vieną, todėl sugadindavo talpyklos tęstinumą ir priversdavo modelį iš naujo apdoroti didelę istorijos dalį. Naujas metodas palieka visą pokalbio istoriją talpykloje, o ekrano vaizdus valo paketais.

OpenAI savo RSS aprašyme tą patį atvejį siejo su GPT-6 Astra naudojimu Codex aplinkoje ir GPT-6.1 Sol bandymais. Bendrovė nurodė, kad Asana naršyklės agentą padarė 76 kartus pigesnį ir 5 kartus greitesnį, kad klientams būtų galima siūlyti pajėgesnius modelius.

Asana pozicija rodo praktinį agentų rinkos posūkį. Daug pristatymų kalba apie modelio gebėjimus, tačiau šiame atvejyje svarbiausia tampa vykdymo ekonomika, nes vienas pigesnis žingsnis dauginasi per šimtus veiksmų.

StackAI įrašas apie tą patį darbą pabrėžia, kad bandymuose naudota Codex ir Command aplinka. Tai reiškia, jog agentų optimizavimas darosi platesnis nei vien užklausos tekstas: svarbu, kaip sistema kaupia būseną, kada ją trumpina ir ką siunčia modeliui.

Lietuvos įmonėms ši naujiena aktuali ne dėl konkretaus Asana produkto, o dėl metodikos. Jei naršyklės agentai bus diegiami buhalterijoje, pardavimuose ar klientų aptarnavime, jų kaina priklausys nuo tokių inžinerinių sprendimų.

Toliau bus svarbu, ar Asana šiuos bandymus pavers plačiai prieinama funkcija savo darbo valdymo platformoje. Agentų vertė versle bus matuojama ne demonstracija, o tuo, ar užduotis kainuoja centus, o ne dešimtis dolerių.