Amplitude تعزز سرعة تطوير المنتجات بفضل Wave من OpenAI
أطلقت Amplitude Wave، وهو وكيل منتجات استباقي يسرّع عملية تحسين المنتج بدرجة كبيرة. بُني Wave أساساً على نماذج OpenAI، بما فيها GPT‑6.1 Sol وGPT‑6 Luna وGPT‑Image‑2.5 Flare، ويساعد الفرق على تحويل الرؤى إلى خطط تنفيذ قابلة للتطبيق.
تقول Amplitude إن Wave يمكنه تقليص الوقت اللازم لإطلاق تحسينات المنتج من نحو شهر إلى يوم أو يومين فقط. فعلى الصفحة الرئيسية لـ Amplitude، جعل Wave بطاقات الاقتراحات مخصصة، ما أدى إلى زيادة بنسبة 160% في الإرسالات الناتجة عن البطاقات.
«يمكن للذكاء الاصطناعي الآن أن يجد عملاً مفيداً لم نفكر يوماً في إسناده إليه. نماذج OpenAI قادرة على التحقيق في مشكلة، وكتابة شيفرة وتشغيلها، واستخدام النتائج لتقرير ما يجب تجربته بعد ذلك». — سبنسر سكيتس، الرئيس التنفيذي لـ Amplitude
من بيانات المنتج إلى تحسينات مُطلقة
يعمل Wave وكيل منتجات استباقياً لدى Amplitude، ويتيح للفرق تحديد مجال منتج معين إلى جانب الأهداف والمقاييس المرجوة. وهو يدمج بيانات من Amplitude وتسجيلات الجلسات وملاحظات العملاء والشيفرة لتحديد الفرص وتطوير الحلول وتنسيق التنفيذ مع وكلاء البرمجة. ثم يتتبع Wave النتائج ويستفيد من هذه الرؤى في تحسينات لاحقة.
تُستخدم نماذج OpenAI مختلفة لمهام متنوعة داخل Wave. يدعم GPT‑6.1 Sol التحقيقات المعمقة في الشيفرة والبيانات، بينما يُستخدم GPT‑6 Luna للمهام المتكررة الأقل تكلفة مثل فحص الشيفرة والتقييمات الصغيرة. ويولّد GPT‑Image‑2.5 Flare نماذج أولية للمنتج باستخدام لقطات شاشة من تسجيلات الجلسات.
وعندما تصبح فرصة ما جاهزة للتطوير، يمكن للفرق نقلها مباشرة من Wave إلى وكلاء البرمجة، بما في ذلك Codex، مع خطة تقنية ومعايير قبول توجه التنفيذ.
كيف رفع Wave تفاعل الوكلاء بنسبة 160%
يوضح جاكوب نيومان، مدير منتجات الذكاء الاصطناعي الرئيسي في Amplitude، أن Wave يعمل منصة موحدة تحلل كميات هائلة من تسجيلات الجلسات والتحليلات والشيفرة للكشف عن فرص تحسين المنتج.
في اختبار على صفحتها الرئيسية، اكتشف Wave أن المستخدمين كثيراً ما يتجاوزون بطاقات الاقتراحات العامة. فمن بين 100 تسجيل جلسة، كتب 80 مستخدماً أسئلتهم الخاصة بينما اختار 12 فقط اقتراحاً. أوصى Wave بتخصيص البطاقات بناءً على مخططات أو لوحات معلومات حديثة، مع توضيح التغيير وإنشاء خطة تقنية. وبعد مراجعة قصيرة، نفذ الفريق التغيير وأجرى اختبار A/B.
وبعد التجربة، أبلغت Amplitude عن زيادة بنسبة 160% في الرسائل المرسلة عبر بطاقات الاقتراحات في الصفحة الرئيسية مقارنة بالمجموعة الضابطة بعد يوم واحد فقط. وأشار إريك كارلسون، كبير مهندسي الذكاء الاصطناعي الرئيسي في Amplitude، إلى أن «هذا مثال رائع على كيف يمكن لأمور غير ثورية تُتجاهل ببساطة أن تزيد اعتماد الميزات بطرق غير متوقعة».
اختيار نموذج OpenAI المناسب لكل مهمة
تتطلب مهام Wave قدرات مختلفة من النماذج. فالتحقيقات العميقة تستلزم استدلالاً قوياً، بينما تتطلب الفحوصات الصغيرة المتكررة سرعة وكفاءة في التكلفة. وتقيّم Amplitude الجودة وزمن الاستجابة والتكلفة لكل مهمة وتخصص النماذج وفقاً لذلك.
«منحتنا OpenAI نماذج استدلال قوية ونماذج أصغر وأسرع، ما أتاح لنا الموازنة بين الجودة وزمن الاستجابة وتكلفة الاستدلال عبر المنتج». — سبنسر سكيتس، الرئيس التنفيذي لـ Amplitude
بالنسبة إلى Opportunity Investigator في Wave، قيّمت Amplitude النماذج بناءً على قدرتها على تأكيد النتائج وتجنب الإيجابيات الكاذبة ومواءمة الادعاءات مع الأدلة. وحصل GPT‑6.1 Sol على 4.06 من 5 إجمالاً، متفوقاً على ثلاثة نماذج بديلة في جميع معايير التحقيق الخمسة، محققاً أسرع زمن تحقيق وسيط بلغ 54 دقيقة.
وفي تقييم منفصل لـ Data Science Agent في Wave، حصل GPT‑6.1 Sol على 67.5 من 100، مقابل 69.3 لنموذج رائد آخر، بمتوسط تكلفة نموذج 1.28 دولار مقابل 2.63 دولار لكل إرسال. كما تفوق GPT‑6.1 Sol في الالتزام بعقود الأدوات وتأسيس الأدلة.
إبقاء الفرق مسيطرة على ما يُطلق
يستخدم العملاء في قطاعات متنوعة Wave حالياً في نسخة تجريبية لتحديد تحسينات المنتج وتنفيذها. ويحلل Wave بيانات الجلسات والتحليلات، ويطور توصيات مع إصلاحات مقترحة وخطط تقنية ومعايير قبول.
ويمكن للفرق التحكم في مستوى الأتمتة، إذ يرسل معظمها إصلاحات الأخطاء مباشرة إلى وكلاء البرمجة، بينما تخضع الميزات الجديدة لمراجعة بشرية. ومن بين التجارب التي أطلقها العملاء، انتقلت واحدة من كل أربع إلى الإنتاج في اليوم نفسه الذي حدد فيه Wave الفرصة، ونصفها في أقل من أربعة أيام، واثنتان من كل ثلاث خلال أسبوع.
ما التالي
قال سبنسر سكيتس إن طموح Amplitude مع OpenAI هو إنشاء منتجات ذاتية التحسين على غرار تطوير البرمجيات. ومع تقدم نماذج OpenAI في الاستدلال والبرمجة، ستتمكن الفرق من تفويض مزيد من المهام إلى الوكلاء، ما يؤدي إلى تسليم أسرع لمنتجات أفضل. وتشهد Amplitude ذلك بالفعل، إذ يسهل الوكلاء تحسينات في منتجها بينما تركز الفريق على أولويات أخرى.
المصدر: OpenAI News