← Evolvability: почему эйлерианская архитектура графа трансдукций так хороша
Обсуждение
Читать и комментировать в ЖЖ ↗
Комментарий
"Так что иметь граф, где какие-то узлы можно просто добавить, какие-то проверки на рёбра можно навесить, а дальше "мощный неживой мозг" будет с этим разбираться -- это большое дело."
Я думаю, что что-то близкое по смыслу пытался описать здесь: https://habr.com/ru/companies/architeezy/articles/953642/
У нас архитектура приложения или чего угодно — это граф (с типизированными узлами и связями, с атрибутами). ИИ может создавать или изменять фрагменты этого графа. В статье рассматривается максимально примитивный пример:
1) Сначала генерируем модель (граф), описывающую процесс
2) Затем с помощью того же ИИ преобразуем модель процесса в модель состояний
3) Затем генерируем из модели состояний код
Такой подход даёт множество преимуществ. Например, у ИИ практически неограниченный контекст. Можно описать в модели всю архитектуру предприятия с десятками тысяч процессов (или описать что-то другое), а затем делать запросы "Найди такую-то модель, проверь и исправь в ней то-то, дополни тем-то, преобразуй в такую-то модель". При этом в графе делаются точечные правки, не нужно весь его тянуть в контекст
В статье по ссылке модели представлены в виде диаграмм, но вообще это не обязательно. У нас диаграммные и текстовые представления взаимозаменяемые: https://habr.com/ru/companies/architeezy/articles/938340/ Пока руки не дошли добавить ещё табличные представления