Функции ИИ: Генерация кода в реальном времени с автоматической проверкой

AI Functions — это новый проект от Strands Labs, созданный на основе Strands Agents SDK, который позволяет генерировать код с помощью ИИ во время выполнения с непрерывной автоматической проверкой. Вместо того чтобы просто генерировать текст для интеграции человеком, он создаёт код, который запускается внутри вашего приложения в момент вызова, возвращая нативные объекты Python, такие как DataFrames, модели Pydantic или подключения к базам данных.

Как работают AI Functions

Основной абстракцией является декоратор @ai_function. Вы пишете функцию на Python со спецификацией на естественном языке в строке документации вместо кода реализации. Когда функция вызывается, декоратор перехватывает вызов, формирует промпт из строки документации (подставляя аргументы), отправляет его в LLM, выполняет сгенерированный код в вашем процессе Python и возвращает результат в виде нативного объекта.

Вот базовый пример из источника:

from ai_functions import ai_function

@ai_function
def translate_text(text: str, lang: str) -> str:
    """
    Переведите текст ниже на следующий язык: {lang}.
    {text}
    """
result = translate_text("The quarterly results exceeded expectations.", lang="French")

Ключевое отличие: Автоматическая проверка

Критически важной особенностью являются постусловия — простые утверждения на Python, которые определяют, как должен выглядеть корректный вывод. Они выполняются при каждом вызове функции, а не только перед развёртыванием. Если проверка не проходит, система автоматически повторяет попытку, используя ошибку как обратную связь. Человек никогда не проверяет сгенерированный код; постусловия обеспечивают проверку каждый раз.

Концепция Software 3.1

Статья позиционирует это как «Software 3.1» — эволюцию по сравнению с фреймворком Андрея Карпати, где Software 3.0 — это «человек даёт промпты, LLM генерирует, человек проверяет». AI Functions представляют собой «человек задаёт спецификацию, LLM генерирует и выполняет, машина проверяет — во время выполнения». Модель выполнения принципиально отличается: LLM не создаёт текст для интеграции человеком, а код, который запускается непосредственно в вашем приложении.

Это одновременно меняет три аспекта: где ИИ используется в вашем программном обеспечении (во время выполнения, а не только во время разработки), что он производит (живые объекты, с которыми можно вызывать методы, вместо сериализованного текста) и как вы ему доверяете (непрерывная автоматическая проверка вместо единоразовой проверки человеком).