ఓపెన్ సోర్స్ ప్రపంచంలో ఓపస్ క్షణం: GLM-5 ఏజెంటిక్ కోడింగ్ యొక్క బాధ్యతను స్వీకరించగలదా?

ఒక డెవలపర్ని మీరు అడిగితే, AI ప్రోగ్రామింగ్లో అత్యంత నిరుత్సాహపరిచే క్షణం ఏమిటి?

దానికి అతను ఇచ్చే సమాధానం ఏమిటంటే, లోపం వచ్చినప్పుడు అది యాంత్రికంగా "క్షమించండి, నేను తప్పుగా అర్థం చేసుకున్నాను" అని చెప్పి, అదే తప్పు కోడ్ను మళ్ళీ చదవటం.

గత సంవత్సరం, కోడింగ్ పెద్ద మోడళ్ల పురోగతి ఎక్కువగా "ఉత్పత్తి సామర్థ్యం"లో కనిపించింది: ఒక వాక్యంలో వెబ్ పేజీలు, కాంపోనెంట్లు, చిన్న గేమ్లు సృష్టించడం - 15 సెకన్లలో పిక్సెల్-శైలి వెబ్ పేజీని, ఒక కూల్ SVG చిహ్నాన్ని లేదా రన్ చేయగల స్నేక్ గేమ్ను తయారు చేయడం. ఈ డెమోలు ఆశ్చర్యకరంగా ఉన్నాయి, కానీ అవి చాలా "తేలికైనవి". అవి వైబ్ కోడింగ్ (వాతావరణ ప్రోగ్రామింగ్) యుగంలో ఉత్పత్తి చేయబడిన అధునాతన బొమ్మల వలె ఉన్నాయి. కానీ అధిక సమాంతర ఆర్కిటెక్చర్, దిగువ-స్థాయి డ్రైవర్ అనుకూలత లేదా సంక్లిష్ట సిస్టమ్ పునర్నిర్మాణం విషయానికి వస్తే, అవి "గ్రీన్హౌస్లోని పువ్వులు"గా మారుతాయి.

అందుకే ఇటీవల సిలికాన్ వ్యాలీలో గాలి దిశ మారింది.

క్లాడ్ ఓపస్ 4.6 లేదా GPT-5.3 అయినా, ఈ అగ్రశ్రేణి పెద్ద మోడళ్లు ఏజెంటిక్ కోడింగ్కు ప్రాధాన్యతనిస్తున్నాయి: "క్షణంలో ఫలితాలు" రాబట్టడానికి ప్రయత్నించకుండా, ప్రణాళిక, విడదీయడం, పదే పదే అమలు చేయడం ద్వారా సిస్టమ్-స్థాయి పనులను పూర్తి చేయడం.

ఈ "ఫ్రంట్-ఎండ్ సౌందర్యం" నుండి "సిస్టమ్ ఇంజనీరింగ్"కు నమూనా మార్పు, గతంలో మూసివేసిన దిగ్గజాల గుత్తాధిపత్య ప్రాంతంగా పరిగణించబడింది. నేను GLM-5ని పరీక్షించిన తర్వాత మాత్రమే, ఓపెన్ సోర్స్ కమ్యూనిటీ యొక్క "ఆర్కిటెక్ట్ యుగం" ముందుగానే ప్రారంభమైందని గ్రహించాను.

01

"ఫ్రంట్-ఎండ్" నుండి "సిస్టమ్ ఇంజనీరింగ్" వరకు

గతంలో AI కోడింగ్ గురించి మాట్లాడినప్పుడు, చాలామందికి తెలిసిన కథ గుర్తుకు వచ్చేది - ఒక వాక్యంలో వెబ్ పేజీని సృష్టించడం, ఒక నిమిషంలో చిన్న గేమ్ చేయడం, పది సెకన్లలో కూల్ మోషన్ ఎఫెక్ట్ను నిర్మించడం. అవి "దృశ్యపరంగా ఆహ్లాదకరమైన అనుభూతి"కి ప్రాధాన్యతనిస్తాయి: బటన్లు కదలడం, పేజీలు అందంగా ఉండటం, ప్రత్యేక ప్రభావాలు సమృద్ధిగా ఉండటం.

కానీ నిజంగా ఇంజనీరింగ్ రంగంలోకి ప్రవేశించిన వారికి తెలుసు, ఒక డెమోను ఉత్పత్తి చేయగలగడం అంటే ఒక వ్యవస్థను నిలబెట్టగలగడం కాదు.

సంక్లిష్ట పనుల కష్టం, "కోడ్ రాయడం"లో లేదు, కానీ మాడ్యూల్స్ ఎలా విభజించబడతాయి, స్టేట్స్ ఎలా నిర్వహించబడతాయి, అసాధారణ పరిస్థితులు ఎలా పరిష్కరించబడతాయి, పనితీరు ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయబడుతుంది మరియు సిస్టమ్ సంక్లిష్టంగా మారడం ప్రారంభించినప్పుడు, నిర్మాణం స్థిరంగా ఉంటుందా లేదా అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

అందుకే మేము సంక్లిష్ట పనులను వాస్తవ పరీక్షా వస్తువులుగా ఎంచుకున్నాము.

GLM-5 యొక్క స్థానం, చాలా పోటీదారుల కంటే భిన్నంగా ఉంటుంది.

చాలా మోడళ్లు "అద్భుతమైన ఫ్రంట్-ఎండ్"లా ఉంటే - ఇంటరాక్టివ్ ఇంటర్ఫేస్లు మరియు విజువల్ ఎఫెక్ట్లను త్వరగా ఉత్పత్తి చేయడంలో నైపుణ్యం కలిగి ఉంటే, GLM-5 "సిస్టమ్ ఇంజనీరింగ్ పాత్ర"కు దగ్గరగా ఉంటుంది. ఇది బహుళ-మాడ్యూల్ సహకారం, సుదీర్ఘ-లింక్ పనులు, ఉత్పత్తి వాతావరణంలో అమలు చేయగల నిర్మాణ స్థిరత్వానికి ప్రాధాన్యతనిస్తుంది.

దీన్ని ధృవీకరించడానికి, మేము పూర్తిగా భిన్నమైన రెండు కొలతల వాస్తవ పరీక్షా కేసులను రూపొందించాము.

మొదటి పరీక్ష, చూడటానికి సులభమైనది, కానీ చాలా వ్యవస్థీకృతమైన పని - బ్రౌజర్ మరియు కెమెరా ఆధారంగా, "AI విజువల్ ఎయిర్ కంట్రోల్డ్ ఫైర్వర్క్స్" అనే స్ప్రింగ్ ఫెస్టివల్ నేపథ్య ఇంటరాక్టివ్ గేమ్ను అమలు చేయడం.

వాస్తవ పరీక్షా వీడియోలో చూడవచ్చు, వినియోగదారు కెమెరా ముందు నిలబడి, చేతి సంజ్ఞల ద్వారా బాణసంచా కాల్చే దిశ మరియు లయను నియంత్రిస్తారు; బాణసంచా గాలిలో పేలుతుంది, పార్టికల్ ఎఫెక్ట్స్ మరియు డైనమిక్ లైట్ ఎఫెక్ట్స్ ఫీడ్బ్యాక్తో, మొత్తం పరస్పర చర్య సున్నితంగా మరియు సహజంగా ఉంటుంది.

కానీ ఇది సాధారణ ఫ్రంట్-ఎండ్ మోషన్ ఎఫెక్ట్ ప్రాజెక్ట్ కాదు. ఇందులో కనీసం ఈ క్రింది ప్రధాన మాడ్యూల్స్ ఉంటాయి: హావభావ గుర్తింపు మరియు విజువల్ ఇన్పుట్ ప్రాసెసింగ్; హావభావ కోఆర్డినేట్ల నుండి లాంచ్ లాజిక్కు మ్యాపింగ్; బాణసంచా పార్టికల్ సిస్టమ్ మరియు పేలుడు ప్రభావాలు; రియల్ టైమ్ రెండరింగ్ మరియు ఫ్రేమ్ రేట్ నియంత్రణ; బ్రౌజర్ అనుకూలత మరియు కెమెరా అనుమతి అసాధారణ నిర్వహణ; పరస్పర చర్య స్థితి నిర్వహణ మరియు వినియోగదారు ఫీడ్బ్యాక్ యంత్రాంగం.

ఇది పూర్తి నిర్మాణం మరియు సున్నితమైన అనుభవంతో కూడిన చిన్న ఇంటరాక్టివ్ సిస్టమ్ అని చెప్పవచ్చు. వాస్తవ పరీక్షా ప్రక్రియ నుండి చూస్తే, GLM-5 నేరుగా కోడింగ్లోకి ప్రవేశించలేదు, కానీ మొత్తం నిర్మాణాన్ని ముందుగా ప్లాన్ చేసింది: విజువల్ ఇన్పుట్ మాడ్యూల్, కంట్రోల్ లాజిక్ లేయర్, రెండరింగ్ లేయర్, స్పెషల్ ఎఫెక్ట్స్ లేయర్ ఎలా వేరు చేయబడతాయి; డేటా ప్రవాహం ఎలా ప్రసారం చేయబడుతుంది; పనితీరుకు ఏ భాగాలు అడ్డంకిగా మారవచ్చు.

ఆ తరువాత, ఇది హావభావ గుర్తింపు యొక్క డేటా ప్రాసెసింగ్ నుండి ప్రారంభించి, ప్రయోగ పథం గణన వరకు, ఆపై పార్టికల్ పేలుడు ప్రభావాల పారామితి ఆప్టిమైజేషన్ వరకు, ఒక్కొక్కటిగా తార్కికాన్ని అమలు చేసింది.

రెండరింగ్ నిలిచిపోయినప్పుడు, అది పార్టికల్స్ సంఖ్యను తగ్గించాలని మరియు లూప్ నిర్మాణాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయాలని చొరవగా సూచించింది; హావభావ గుర్తింపు తప్పుగా నిర్ధారించినప్పుడు, అది థ్రెషోల్డ్ మరియు ఫిల్టరింగ్ వ్యూహాన్ని సర్దుబాటు చేసింది.

వీడియోలో చూపిన ప్రభావం "చూడటానికి చాలా సహజమైన పరస్పర చర్య". కానీ దాని వెనుక పూర్తి ఇంజనీరింగ్ గొలుసు ఉంది: ప్రణాళిక → రాయడం → డీబగ్గింగ్ → పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్ → పరస్పర చర్య దిద్దుబాటు.

చివరిగా ఉత్పత్తి చేయబడిన కోడ్ నేరుగా అమలు చేయబడుతుంది, పరస్పర చర్య స్థిరంగా ఉంటుంది, ఫ్రేమ్ రేట్ సున్నితంగా ఉంటుంది మరియు అసాధారణ పరిస్థితులను నిర్వహించవచ్చు. ముఖ్యంగా, దీని పని విధానం స్పష్టమైన సిస్టమ్ ఆలోచనను చూపుతుంది: మాడ్యూల్ సరిహద్దులు స్పష్టంగా ఉన్నాయి, తార్కిక లేయరింగ్ సహేతుకంగా ఉంది మరియు అన్ని ఫంక్షన్లను ఒకే ఫైల్లో పేర్చకుండా ఉంటుంది.

రెండవ కేసు పరీక్ష, నిర్మాణ వ్యవస్థ సామర్థ్యం. ఈ దృశ్యం మీడియా పనిలో సాధారణమైనదిగా చెప్పవచ్చు - ఇంటర్వ్యూ యొక్క సంక్షిప్త లిపిని దిగుమతి చేయడం, కంటెంట్ను సంగ్రహించడం, అంశం కోణాలు మరియు ఆలోచనలను అవుట్పుట్ చేయడం.

వాస్తవ పరీక్షలో చూడవచ్చు, ఆపరేషన్ విధానం చాలా సూటిగా ఉంటుంది: నేను కొంతకాలం క్రితం ఇంటర్వ్యూ యొక్క సంక్షిప్త లిపి కంటెంట్ను అతికించాను, మోడల్ విశ్లేషణ ప్రారంభించింది, ఆపై కంటెంట్ సారాంశం మరియు అంశం కోణాలను అవుట్పుట్ చేసింది. ఫలితాల నుండి చూస్తే, అది ఉత్పత్తి చేసిన అంశం కోణాలు చాలా ఆచరణాత్మకంగా ఉన్నాయి.

దృశ్య పరస్పర చర్య వ్యవస్థతో పోలిస్తే, రికార్డింగ్ను క్రమబద్ధీకరించడం సులభం అనిపిస్తుంది, కానీ ఇది నిజానికి మోడల్ యొక్క "నిర్మాణ సంగ్రహణ సామర్థ్యాన్ని" పరీక్షిస్తుంది. నిజమైన ఇంటర్వ్యూ రికార్డింగ్ తరచుగా అత్యంత నిర్మాణాత్మకంగా ఉండదు: అభిప్రాయాలు దూకడం, సమాచారం పునరావృతం కావడం, ప్రధాన మరియు సహాయక మార్గాలు కలిసిపోవడం. కాబట్టి ఈ సందర్భంలో, GLM-5 చూపిన సామర్థ్యం సిస్టమ్ స్థాయిలో ఉంది.

మొదట, థీమ్ గుర్తింపు మరియు ప్రధాన మార్గం వెలికితీత సామర్థ్యం. మోడల్ అసలు టెక్స్ట్ క్రమంలో సారాంశాన్ని ఉత్పత్తి చేయలేదు, కానీ ప్రధాన సమస్య ఏమిటో ముందుగా నిర్ణయించింది, ఆపై ఆ సమస్య చుట్టూ కంటెంట్ను తిరిగి నిర్వహించింది. అంటే అది అంతర్గతంగా ఒకసారి స్కాన్ చేసి, ఏ సమాచారం ప్రధాన మార్గానికి చెందినదో మరియు ఏది అనుబంధంగా లేదా శబ్దంగా ఉందో గుర్తించింది. ఈ సామర్థ్యం ప్రాథమికంగా ప్రణాళిక సామర్థ్యం, అంటే అవుట్పుట్ చేయడానికి ముందు, ఒక నైరూప్య నిర్మాణ చట్రాన్ని ఏర్పాటు చేయడం.

రెండవది, మాడ్యులరైజేషన్ పునర్వ్యవస్థీకరణ సామర్థ్యం. ఇది వేర్వేరు పేరాల్లో చెల్లాచెదురుగా ఉన్న సంబంధిత అభిప్రాయాలను ఒకే మాడ్యూల్లో వర్గీకరిస్తుంది. ఈ క్రాస్-సెక్షన్ ఇంటిగ్రేషన్ సామర్థ్యం, మోడల్ సుదీర్ఘ టెక్స్ట్ను ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు గ్లోబల్ స్థిరత్వాన్ని కలిగి ఉందని సూచిస్తుంది.

మూడవది, తార్కిక క్రమాన్ని చొరవగా సర్దుబాటు చేసే సామర్థ్యం. వాస్తవ అవుట్పుట్ అవుట్లైన్ తరచుగా అసలు రికార్డింగ్ క్రమం కంటే భిన్నంగా ఉంటుంది. కారణం మరియు ప్రభావ సంబంధం లేదా వాదన తర్కం ప్రకారం GLM-5 స్థాయిలను తిరిగి అమర్చుతోందని చూడవచ్చు. ఇది "తర్కం అసలు ఇన్పుట్ క్రమం కంటే ముందు" అనే తీర్పును ప్రతిబింబిస్తుంది. ఈ "ముందు నిర్మాణం, తరువాత అవుట్పుట్" నమూనా, సిస్టమ్ ఇంజనీరింగ్ ఆలోచన యొక్క ప్రధానాంశం.

ఈ రెండు కేసులు, ఒకటి రియల్ టైమ్ విజువల్ ఇంటరాక్షన్ సిస్టమ్, మరొకటి మీడియా సమాచార నిర్మాణ ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్, చూడటానికి పూర్తిగా భిన్నంగా ఉన్నాయి. కానీ అవి ఒకే విషయాన్ని ధృవీకరిస్తున్నాయి - GLM-5 పూర్తి టాస్క్ క్లోజ్డ్-లూప్ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది: ప్రణాళిక → అమలు → డీబగ్గింగ్ → ఆప్టిమైజేషన్.

బాణసంచా గేమ్లో, ఇది మాడ్యూల్ లేయరింగ్, పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్ మరియు అసాధారణ నిర్వహణలో ప్రతిబింబిస్తుంది; రికార్డింగ్ ప్రాసెసర్లో, ఇది థీమ్ తీర్పు, నిర్మాణ విడదీయడం మరియు తార్కిక పునర్వ్యవస్థీకరణలో ప్రతిబింబిస్తుంది. వాటి ఉమ్మడి అంశం ఏమిటంటే, మోడల్ "ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయడం"తో ఆగకుండా, నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతున్న నిర్మాణాన్ని కొనసాగిస్తుంది.

నేను మరింత సంక్లిష్టమైన పనిని ప్రయత్నించాను, "కనీస ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ కెర్నల్ను నిర్మించడం". ఈ వాస్తవ పరీక్షలో, వీడియోలో కోడ్ చివరికి రన్ అవ్వడం కంటే, GLM-5 మొత్తం ప్రక్రియలో ప్రవర్తించే విధానం నిజంగా గమనించదగినది.

ఇది పనిని స్వీకరించిన వెంటనే ఉత్పత్తి స్థితిలోకి ప్రవేశించలేదు, కానీ ముందుగా టాస్క్ సరిహద్దులను స్పష్టం చేసింది, మాడ్యూల్లను చొరవగా విభజించింది, సిస్టమ్ నిర్మాణాన్ని ప్లాన్ చేసింది, ఆపై అమలు దశలోకి ప్రవేశించింది. ఈ "నిర్మాణం ముందు" మార్గం, ముందు చెప్పిన ఇంజనీరింగ్ ఆలోచన యొక్క సారాంశం - ముందుగా సిస్టమ్ ఎలా కూర్చోబడుతుందో నిర్వచించడం, ఆపై నిర్దిష్ట అమలు వివరాలను చర్చించడం, రాయడం మరియు అతికించడం కాదు.

బహుళ రౌండ్ల రచన, అమలు, లోపం మరియు దిద్దుబాటు చక్రంలో, GLM-5 నిర్మాణం కూలిపోలేదు. ప్రతి మార్పు ఇప్పటికే ఉన్న ఆర్కిటెక్చర్ చుట్టూ విస్తరించింది, తిరిగి ప్రారంభించడం లేదా పాక్షికంగా ప్యాచ్ చేయడం కాదు. ఇది అంతర్గతంగా పూర్తి సిస్టమ్ మోడల్ను నిర్వహిస్తుందని మరియు సుదీర్ఘ-లింక్ పనులలో స్థిరత్వాన్ని కొనసాగించగలదని ఇది సూచిస్తుంది. చాలా మోడళ్లు సందర్భం పొడిగించబడిన తర్వాత ముందు మరియు వెనుక విరుద్ధంగా ఉంటాయి, అయితే వీడియోలోని పనితీరు మొత్తం నిర్మాణంపై దాని నిరంతర జ్ఞాపకశక్తి సామర్థ్యాన్ని ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబిస్తుంది.

అలాగే ఇది లోపాలను నిర్వహించే విధానం. లోపం సంభవించినప్పుడు, అది "ఒక లైన్ కోడ్ సమస్య కావచ్చు" అనే ఉపరితల అంచనా వద్ద ఆగకుండా, ముందుగా లోపం రకాన్ని నిర్ణయించింది, తార్కిక సమస్యలు, పర్యావరణ సమస్యలు లేదా డిపెండెన్సీ వైరుధ్యాలను వేరు చేసింది, ఆపై తొలగించడానికి మార్గాన్ని ప్లాన్ చేసింది. ఇది సమస్య మార్గాన్ని పరిష్కరించడానికి ఉద్దేశించిన ఒక వ్యూహాత్మక స్థాయి డీబగ్గింగ్.

టూల్ కాల్తో కలిపి చూస్తే, ఈ సామర్థ్యం మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. ఇది ఆదేశ సలహాలను ఇవ్వడమే కాకుండా, టెర్మినల్ అమలును చొరవగా షెడ్యూల్ చేయడం, లాగ్లను విశ్లేషించడం, పర్యావరణాన్ని పునరుద్ధరించడం మరియు ఆపై పనిని కొనసాగించడం వంటి వాటిని మిళితం చేస్తుంది. ఈ ప్రవర్తన ఒక రకమైన "ఆటోమేటిక్ డ్రైవింగ్" ఇంజనీరింగ్ పురోగతికి దగ్గరగా ఉంది. లక్ష్యం పూర్తి కాలేదు, అది నిరంతరం పునరావృతమవుతుంది.

ముందుగా ప్లాన్ చేయడం ఆపై అమలు చేయడం, సుదీర్ఘ-లింక్లో నిర్మాణాన్ని స్థిరంగా ఉంచడం, వ్యూహాత్మకంగా సమస్యలను తొలగించడం మరియు లక్ష్యం చుట్టూ నిరంతరం ముందుకు సాగడం - సిస్టమ్ ఇంజనీరింగ్కు అవసరమైన నాలుగు ప్రధాన సామర్థ్యాల యొక్క సూపర్ఇంపోజిషన్, GLM-5 ఇంజనీర్ పని చేసే విధానానికి దగ్గరగా ఉండే ప్రవర్తనా నమూనాను చూపించడం ప్రారంభిస్తుంది.

GLM-5 "ఆర్కిటెక్ట్" యొక్క బాధ్యతను ఎందుకు స్వీకరించగలదు?

మొదటి భాగంలోని వాస్తవ పరీక్ష GLM-5 "సంక్లిష్టమైన పనిని చేయగలదు" అని నిరూపిస్తే, తదుపరి ప్రశ్న ఏమిటంటే: అది ఎలా చేయగలదు? సమాధానం దాని అవుట్పుట్ వెనుక దాగి ఉన్న "ఇంజనీరింగ్-స్థాయి ప్రవర్తనా నమూనా"లో ఉంది.

కీలకమైన విషయం ఏమిటంటే, GLM-5 క్లాడ్ ఓపస్ 4.6 వంటి ఆలోచనా గొలుసు స్వీయ-తనిఖీ యంత్రాంగాన్ని స్పష్టంగా ప్రవేశపెట్టింది.

వాస్తవ వినియోగంలో అనుభూతి చెందవచ్చు, ఇది పనిని స్వీకరించిన వెంటనే "కోడ్ను నింపడం" ప్రారంభించదు, కానీ నేపథ్యానికి బహుళ రౌండ్ల తార్కిక తగ్గింపులను నిర్వహిస్తుంది: మాడ్యూళ్ల మధ్య జతకూడి ఉన్న సంబంధాన్ని అంచనా వేయడం, డెడ్ లూప్ మార్గాలను చొరవగా నివారించడం, రిసోర్స్ వైరుధ్యాలను మరియు సరిహద్దు పరిస్థితులను ముందుగానే కనుగొనడం. ఈ ప్రవర్తన తీసుకువచ్చే ప్రత్యక్ష మార్పు ఏమిటంటే - పరిష్కారం ఇంజనీరింగ్ పరంగా నిలదొక్కుకునేలా చేయడానికి, ఇది నెమ్మదించటానికి మరియు సమస్యను పూర్తిగా ఆలోచించడానికి సిద్ధంగా ఉంది.

సంక్లిష్ట పనులలో, GLM-5 ముందుగా మాడ్యూల్ విడదీయడం యొక్క స్పష్టమైన చిత్రాన్ని ఇస్తుంది: సిస్టమ్ ఏ ఉపమాడ్యూల్స్తో కూడి ఉంటుంది, ప్రతి మాడ్యూల్ యొక్క ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ ఏమిటి, ఏ భాగాలు సమాంతరంగా ముందుకు సాగగలవు మరియు ఏవి క్రమానుగతంగా పూర్తి చేయాలి. ఆపై ఒక్కొక్కటిగా వాటిని జయించండి, రాయడం మరియు ఆలోచించడం కాదు. ఇది దాని పని విధానాన్ని నిజమైన ఇంజనీర్లా చేస్తుంది: ముందుగా ఆర్కిటెక్చర్ రేఖాచిత్రాన్ని గీయండి, ఆపై అమలు వివరాలను రాయండి. సమస్యను పూర్తిగా పరిష్కరించే వరకు ఆపడానికి ఇష్టపడని పట్టుదల ఉందని స్పష్టంగా తెలుస్తుంది, సరైనదిగా కనిపించే భాగాన్ని పూర్తి చేసి, తొందరగా ముగించకుండా.

ఈ వ్యత్యాసం, సాంప్రదాయ కోడింగ్ మోడళ్ల పోలికలో ప్రత్యేకంగా స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. గతంలో చాలా మోడళ్లు లోపాలను ఎదుర్కొన్నప్పుడు, తెలిసిన నమూనాలోకి త్వరగా జారిపోతాయి: క్షమాపణ చెప్పడం, లోపం సమాచారాన్ని పునరావృతం చేయడం, ధృవీకరించని పరిష్కార సలహాను ఇవ్వడం; మళ్లీ విఫలమైతే, దాదాపు సమాధానాలను అవుట్పుట్ చేయడం ప్రారంభిస్తాయి. GLM-5 యొక్క నిర్వహణ విధానం పాతకాలపు ఆర్కిటెక్ట్కు దగ్గరగా ఉంటుంది. వాస్తవ పరీక్షలో, ప్రాజెక్ట్ పర్యావరణ డిపెండెన్సీ సమస్యల కారణంగా రన్ చేయలేనప్పుడు, అది ఉపరితల లోపం సమాచారం వద్ద ఆగకుండా, డిపెండెన్సీ ట్రీ (డిపెండెన్సీ ట్రీ)ని చొరవగా విశ్లేషించింది, వైరుధ్యం యొక్క మూలాన్ని నిర్ణయించింది మరియు పర్యావరణాన్ని పునరుద్ధరించడానికి OpenClawకి మరింత ఆదేశించింది.

మొత్తం ప్రక్రియ "ఆటోమేటిక్ డ్రైవింగ్" విస్తరణలా ఉంది: మోడల్ నిష్క్రియంగా స్పందించదు, కానీ నిరంతరం లాగ్లను చదువుతుంది, మార్గాలను సరిచేస్తుంది మరియు ఫలితాలను ధృవీకరిస్తుంది.

మరొక సాధారణంగా విస్మరించబడే సామర్థ్యం, కానీ సిస్టమ్ ఇంజనీరింగ్లో చాలా ముఖ్యమైనది, సందర్భం యొక్క సమగ్రత.

GLM-5 యొక్క మిలియన్-స్థాయి టోకెన్ విండో, మొత్తం ప్రాజెక్ట్ యొక్క కోడ్ నిర్మాణం, చారిత్రక మార్పులు, కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్లు మరియు రన్ లాగ్లను ఒకే సందర్భంలో అర్థం చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. అంటే ఒక మార్పు ఏ మాడ్యూల్స్పై గొలుసు ప్రతిచర్యను కలిగిస్తుందో గ్లోబల్ దృక్పథం నుండి తీర్పు చెప్పగలదని అర్థం. సుదీర్ఘ-లింక్ పనులలో, ఈ సామర్థ్యం మోడల్ "తెలివైనది కానీ దూరదృష్టి లేనిది" లేదా "స్థిరమైనది మరియు నియంత్రించదగినది" అని నేరుగా నిర్ణయిస్తుంది.

మొత్తంమీద, GLM-5 నిజంగా "ఆర్కిటెక్ట్" పాత్రను స్వీకరించడానికి ప్రధాన కారణం ఏమిటంటే, అది ఆర్కిటెక్ట్ సమస్య గురించి ఆలోచించే విధంగా ఆలోచించడం ప్రారంభించింది: ముందుగా ప్లాన్ చేయడం, ఆపై అమలు చేయడం; నిరంతరం ధృవీకరించడం, నిరంతరం సరిచేయడం; సిస్టమ్ మొత్తంపై దృష్టి పెట్టడం, ఒకే పాయింట్ విజయంపై కాదు.

అందుకే ఇది మొదటి భాగంలో ఆ సిస్టమ్-స్థాయి వాస్తవ పరీక్షా పనులను పూర్తి చేయగలిగింది.

03

ఓపెన్ సోర్స్ ప్రపంచంలో ఓపస్?

2026 నాటి పెద్ద మోడల్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో చూస్తే, GLM-5 యొక్క విలువ గతంలో దాదాపుగా అంగీకరించబడిన ఒక విషయాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయడంలో ఉంది: సిస్టమ్-స్థాయి ఇంటెలిజెన్స్, మూసివేసిన మోడళ్లలో మాత్రమే ఉండగలదు.

గతంలో, క్లాడ్ ఓపస్ 4.6 మరియు GPT-5.3 "ఏజెంటిక్ కోడింగ్" మార్గాన్ని విజయవంతంగా అమలు చేశాయి - మోడల్ తక్షణ అభిప్రాయాన్ని కోరుకోకుండా, ప్రణాళిక, విడదీయడం మరియు పదే పదే అమలు చేయడం ద్వారా నిజంగా సంక్లిష్టమైన ఇంజనీరింగ్ పనులను పూర్తి చేసింది. కానీ దీనికి చాలా ఖర్చు అవుతుంది: అధిక-తీవ్రత పనుల టోకెన్ వినియోగం చాలా ఎక్కువ, పూర్తి సిస్టమ్-స్థాయి ప్రయత్నం తరచుగా గణనీయమైన కాల్ ఖర్చును సూచిస్తుంది.

GLM-5 ఇక్కడ వేరే పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్గా, ఇది "సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్ట్-స్థాయి AI"ని క్లౌడ్ నుండి మరియు బిల్లుల నుండి డెవలపర్ల స్వంత పర్యావరణానికి తిరిగి తీసుకువచ్చింది. మీరు దీన్ని స్థానికంగా విస్తరించవచ్చు, లాగ్లను సర్దుబాటు చేయడం, డిపెండెన్సీలను తనిఖీ చేయడం, పాత కోడ్ను మార్చడం మరియు సరిహద్దు పరిస్థితులను పూరించడం వంటి మురికి, అలసిపోయే మరియు పెద్ద పనులను చేయడానికి సమయం కేటాయించవచ్చు.

దీన్ని వ్యయ-సమర్థత నిర్మాణ మార్పుగా చూడవచ్చు - ఆర్కిటెక్ట్-స్థాయి ఇంటెలిజెన్స్ ఇకపై కొన్ని జట్ల ప్రత్యేక హక్కు కాదు.

ఈ వ్యత్యాసాన్ని వృత్తిపరమైన రూపకంగా అర్థం చేసుకుంటే, అది మరింత స్పష్టంగా ఉంటుంది. Kimi 2.5 వంటి మోడళ్లు, సౌందర్యంగా ఆన్లైన్లో ఉండే, చాలా ఇంటరాక్టివ్ అనుభూతిని కలిగి ఉండే అద్భుతమైన ఫ్రంట్-ఎండ్ ఇంజనీర్ల వలె ఉంటాయి, వన్-షాట్ ఉత్పత్తి, విజువల్ ప్రెజెంటేషన్ మరియు శీఘ్ర అభిప్రాయంలో నైపుణ్యం కలిగి ఉంటాయి; అయితే GLM-5 యొక్క శైలి స్పష్టంగా భిన్నంగా ఉంటుంది, ఇది దిగువ గీతను కాపాడే, తర్కాన్ని నొక్కి చెప్పే సీనియర్ సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్ట్ వలె ఉంటుంది: మాడ్యూల్ సంబంధాలు, అసాధారణ మార్గాలు, నిర్వహించదగిన సామర్థ్యం మరియు దీర్ఘకాలిక స్థిరమైన ఆపరేషన్పై దృష్టి సారిస్తుంది.

దీని వెనుక, ప్రోగ్రామింగ్ AI యొక్క స్పష్టమైన వృత్తిపరమైన పురోగతి ఉంది - "చూడటానికి చాలా ఆహ్లాదకరంగా" ఉండే వైబ్ కోడింగ్ను అనుసరించడం నుండి, దృఢత్వం మరియు ఇంజనీరింగ్ క్రమశిక్షణను నొక్కి చెప్పే ఇంజనీరింగ్ వరకు.

ముఖ్యంగా, GLM-5 యొక్క ఆవిర్భావం, ఒక వ్యక్తి కంపెనీ యొక్క భావనను మరింత ఆచరణీయంగా చేసింది.ఒక డెవలపర్ స్థానికంగా సిస్టమ్ డిజైన్‌ను అర్థం చేసుకునే, ఎక్కువ కాలం పనిచేసే, స్వీయ-దిద్దుబాటు చేసుకునే AI భాగస్వామిని కలిగి ఉన్నప్పుడు, బృంద పరిమాణం అవసరమయ్యే అనేక ఇంజనీరింగ్ పనులు వ్యక్తిగత నియంత్రణ పరిధిలోకి కుదించబడతాయి. తదనంతరం, GLM-5 ఒక వ్యక్తి సంస్థలో ప్రధాన ఇంజనీరింగ్ అమలుకు బాధ్యత వహించే "డిజిటల్ భాగస్వామి"గా మారే అవకాశం ఉంది.