Agent , Harness & Orchestration

ကျနော် Codex ကို နေ့တိုင်းသုံးနေတယ်။ ဒါပေမယ့် Agent Harness နဲ့ Orchestration ဆိုတာ ဘာလဲ?

အခုနှစ်ပိုင်းအတွင်း ကျနော် development လုပ်တဲ့ပုံစံက အရမ်းပြောင်းသွားတယ်။

အရင်က feature တစ်ခုထည့်ချင်ရင် documentation ဖတ်ရတယ်၊ Stack Overflow ရှာရတယ်၊ error message ကို copy paste လုပ်ပြီး Google ထဲထည့်ရတယ်၊ ပြီးတော့ code ကို ကိုယ်တိုင်ရေးရတယ်။

အခုတော့ Codex ကို ပြောလိုက်ရုံနဲ့ repository ကိုဖတ်တယ်၊ files တွေစစ်တယ်၊ implementation plan ချတယ်၊ code ရေးတယ်၊ build run တယ်၊ error ပြင်တယ်၊ test စစ်တယ်။

တချို့အချိန်တွေမှာ ကျနော်က PM လိုမျိုး requirement ပေးနေပြီး Codex က developer တစ်ယောက်လို အလုပ်လုပ်နေတာမျိုးတောင် ခံစားရတယ်။

ဒါပေမယ့် AI developer community ထဲဝင်ကြည့်လိုက်ရင် agent, harness, orchestration, multi-agent workflow ဆိုတဲ့စကားတွေကို မကြာခဏတွေ့ရတယ်။

အဲဒီအချိန်မှာ ကျနော့်မှာ မေးခွန်းတစ်ခုပေါ်လာတယ်။

"ကျနော် Codex ကိုသုံးနေတာက agent သုံးနေတာလား၊ ဒါမှမဟုတ် AI chatbot တစ်ခုနဲ့ စကားပြောနေတာပဲလား။"

အဖြေကတော့...

ကျနော်တို့အများစုက agent ကို သုံးနေပြီးသား ဖြစ်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် agent ကို သုံးနေတယ်ဆိုတာကို မသိသေးကြတာပါ။

AI model တစ်ခုကို လူတစ်ယောက်ရဲ့ ဦးနှောက်လို စဉ်းစားကြည့်ပါ။

သူက စဉ်းစားနိုင်တယ်။

စာရေးနိုင်တယ်။

ရှင်းပြနိုင်တယ်။

ဒါပေမယ့် အဲဒီဦးနှောက်တစ်ခုတည်းနဲ့ app တစ်ခုကို သွားပြီး မပြင်နိုင်သေးဘူး။

Git repository ကို မဖတ်နိုင်သေးဘူး။

Terminal command မ run နိုင်သေးဘူး။

Xcode build မတင်နိုင်သေးဘူး။

Database migration မလုပ်နိုင်သေးဘူး။

ဒီအရာတွေကို လုပ်နိုင်ဖို့အတွက် tools တွေ၊ permissions တွေ၊ instructions တွေ၊ environment တွေကို ပေးရတယ်။

အဲဒီအချိန်မှာ model က agent ဖြစ်သွားတယ်။

ကျနော်အတွက်တော့ agent ကို နားလည်ဖို့ အလွယ်ဆုံးနည်းက developer တစ်ယောက်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်တာပဲ။

Developer တစ်ယောက်ကို အခန်းလွတ်ထဲထည့်ထားရုံနဲ့ app တစ်ခုမဆောက်နိုင်ဘူး။

MacBook လိုတယ်။

IDE လိုတယ်။

GitHub access လိုတယ်။

Project requirements လိုတယ်။

Testing environment လိုတယ်။

Deployment process လိုတယ်။

Coding rules တွေလည်းလိုတယ်။

AI agent တွေအတွက်လည်း ဒီလိုပဲ။

သူတို့အတွက် file access၊ terminal access၊ instructions၊ rules၊ validation process တွေလိုတယ်။

အဲဒီ environment တစ်ခုလုံးကို Agent Harness လို့ခေါ်တယ်။

Harness ဆိုတာကို အလွယ်ပြောရရင် AI developer တစ်ယောက်အတွက် ဆောက်ပေးထားတဲ့ office environment လို့ မြင်လို့ရတယ်။

ဘယ် files တွေဖတ်ခွင့်ရှိသလဲ။

ဘယ် commands တွေ run ခွင့်ရှိသလဲ။

Error တက်ရင် ဘယ်လိုပြန်ကြိုးစားမလဲ။

Test မအောင်ရင် ဘယ်လိုပြန်ပြင်မလဲ။

ဘယ်အချိန်မှာ human approval တောင်းရမလဲ။

ဒီအရာအားလုံးကို harness က စီမံပေးတယ်။

ဒါကြောင့် ကျနော်တို့ Codex ကိုသုံးနေတယ်ဆိုရင် တကယ်တော့ harness တစ်ခုအပေါ်မှာ အလုပ်လုပ်နေပြီးသား ဖြစ်ပါတယ်။

Codex က model တစ်ခုတည်း မဟုတ်ဘူး။

Codex ဟာ model ကို files တွေ၊ commands တွေ၊ tools တွေနဲ့ ချိတ်ပေးထားတဲ့ working environment တစ်ခုပါ။

နောက်ထပ်ကြားရလေ့ရှိတဲ့ စကားလုံးတစ်ခုက orchestration ဖြစ်တယ်။

ဒီဟာကိုတော့ manager နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် အလွယ်ဆုံးနားလည်နိုင်တယ်။

Harness က developer တစ်ယောက်အတွက် office environment ဖြစ်တယ်။

Orchestration ကတော့ developer အများကြီးကို ဘယ်သူဘာလုပ်မလဲဆိုပြီး အလုပ်ခွဲပေးတဲ့ project manager ဖြစ်တယ်။

ဥပမာ Talk2Notion မှာ Google Calendar integration ထည့်မယ်ဆိုပါစို့။

iOS developer တစ်ယောက်လိုမယ်။

Backend developer တစ်ယောက်လိုမယ်။

Web developer တစ်ယောက်လိုမယ်။

Security review လုပ်မယ့်သူလိုမယ်။

Testing လုပ်မယ့်သူလိုမယ်။

လူ့ software team တစ်ခုမှာ ဒီလူတွေရှိသလို AI team တစ်ခုမှာလည်း specialist agents တွေရှိနိုင်တယ်။

Orchestrator က task တွေကို ခွဲပေးတယ်။

iOS agent ကို iOS ပေးတယ်။

Backend agent ကို backend ပေးတယ်။

Testing agent ကို tests ပေးတယ်။

ပြီးရင် result တွေကို ပြန်စုတယ်။

ဒါက orchestration ဖြစ်တယ်။

ဒါပေမယ့် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတာက developer အများစုအတွက် ဒီ level ထိမလိုသေးတာပဲ။

Developer တော်တော်များများအတွက် good documentation တစ်ခု၊ clear instructions တစ်ခု၊ build script ကောင်းကောင်းတစ်ခုနဲ့ Codex agent တစ်ခုတည်းက လုံလောက်နေတတ်တယ်။

တကယ်တော့ AI era မှာ competition က model quality မဟုတ်တော့ဘူးလို့ ကျနော်ထင်တယ်။

ဘယ်သူက AI ကို ပိုကောင်းတဲ့ environment ပေးနိုင်သလဲ။

ဘယ်သူက AI ကို ပိုကောင်းတဲ့ context ပေးနိုင်သလဲ။

ဘယ်သူက AI အလုပ်လုပ်ဖို့ rules ကောင်းကောင်းရေးထားနိုင်သလဲ။

အဲဒါက ပိုအရေးကြီးလာတယ်။

Developer တွေအတွက်လည်း coding skill တစ်ခုတည်းမဟုတ်တော့ဘူး။

System design skill လိုလာတယ်။

Workflow design skill လိုလာတယ်။

AI team management skill လိုလာတယ်။

တစ်နေ့နေ့မှာ ကျနော်တို့ဟာ code ကို ကိုယ်တိုင်ရေးနေတဲ့ developer တွေထက် AI developers တွေကို စီမံနေတဲ့ engineering manager တွေလို ပိုဖြစ်လာနိုင်တယ်။

ပြီးတော့ ဖြစ်နိုင်တာက...

အနာဂတ် programmer တွေရဲ့ အရေးကြီးဆုံး skill က syntax မှတ်မိခြင်းမဟုတ်တော့ပဲ AI agents တွေကို ဘယ်လိုညွှန်ကြားမလဲ၊ ဘယ်လို environment တည်ဆောက်ပေးမလဲ၊ ဘယ်လို workflow design လုပ်မလဲဆိုတာ ဖြစ်လာနိုင်တယ်။

ကျနော်တို့က code ရေးနေတဲ့ခေတ်ကနေ...

AI က code ရေးပြီး ကျနော်တို့က system ကို design လုပ်တဲ့ခေတ်ကို တဖြည်းဖြည်း ရောက်လာနေပြီထင်တယ်။