Era kecerdasan buatan sedang mengalami perubahan yang mendalam. Model AI terdahulu terhad kepada pemprosesan coretan teks semata-mata, tetapi sistem termaju hari ini mempunyai kapasiti untuk menelan dan memahami keseluruhan buku. Satu peristiwa penting dalam evolusi ini tiba pada 5 April 2025, apabila Meta memperkenalkan Llama 4, keluarga model AI yang terobosan dengan kemampuan 10 juta token. Lompatan ke hadapan ini mempunyai implikasi yang mendalam untuk masa depan sistem AI agentik, yang direka untuk beroperasi secara autonomi, merancang, membuat keputusan, dan bertindak secara bebas.
Untuk mendapatkan pandangan yang lebih mendalam tentang teknologi transformatif ini, kami beralih kepada Nikita Gladkikh, seorang tokoh terkenal dalam komuniti AI. Sebagai pemenang BrainTech Award, ahli aktif IEEE, dan Jurutera Perisian Staf di Primer AI, Nikita telah berada di barisan hadapan dalam pengesahan AI dan pembangunan infrastruktur. Dengan kerjaya selama lebih sedekad, bermula pada 2013, Nikita telah menggabungkan kejuruteraan perisian praktikal, penyelidikan akademik, dan sumbangan kepada komuniti pembangun global, menjadikan dirinya sebagai pakar yang dicari-cari dalam Python, Go, dan automasi berasaskan AI. Perspektif unik beliau berpunca daripada pengalaman langsung yang luas dalam menggunakan saluran LLM yang dikuasakan secara besar-besaran merentasi pelbagai sektor seperti kewangan, pasaran dan teknologi carian.
Nikita Gladkikh terkenal dengan kerja perintis beliau mengenai seni bina berskala yang mengintegrasikan model bahasa besar (LLM) dengan logik pengesahan yang mantap. Dalam domain ini, kebolehpercayaan dan ketepatan adalah yang terpenting, dan sumbangan strategik Nikita telah memainkan peranan penting dalam membentuk paradigma RAG-V (Retrieval-Augmented Generation with Verification), yang semakin mendapat momentum merentasi industri yang dipacu AI.
Kepentingan Pengembangan Tetingkap Konteks
Llama 4 Meta telah memecahkan had tetingkap konteks sebelumnya dengan meluaskannya kepada 10 juta token yang menakjubkan, satu pencapaian yang dicapai sejurus selepas Google mengeluarkan Gemini 2.5, yang menawarkan tetingkap konteks 1 juta token. Tetapi apakah yang ditunjukkan oleh angka-angka ini untuk industri AI?
Menurut Nikita, trend ke arah tetingkap konteks yang lebih besar tidak kurang daripada transformatif. Dengan membolehkan sistem AI memproses dan menganalisis sejumlah besar input, termasuk keseluruhan perbualan, dokumen yang luas, dan juga keseluruhan pangkalan data, sistem ini kini boleh berhujah dengan tahap kedalaman dan kesinambungan yang sebelum ini tidak dapat dicapai. Peralihan paradigma ini mempunyai impak yang mendalam terhadap reka bentuk saluran agentik, di mana ejen AI ditugaskan untuk merancang, membuat keputusan dan melaksanakan tindakan secara bebas. Konteks yang lebih besar diterjemahkan kepada lebih sedikit ralat, peningkatan pemperibadian, dan pengalaman pengguna yang lebih mendalam. Ia adalah penunjuk yang jelas tentang arah tuju seluruh bidang.
Pengalaman Praktikal dan Reka Bentuk Saluran Agentik
Pengalaman luas Nikita dalam membina alat pembangun seperti PKonfig dan platform pendidikan yang digunakan pada skala besar menyediakan pandangan berharga tentang kerumitan reka bentuk saluran agentik. Beliau menekankan kepentingan kritikal modulariti, pemerhatian, dan pengasingan kegagalan apabila membina sistem yang mesti beroperasi dengan pasti di bawah tekanan.
Berdasarkan pengalamannya, Nikita menyokong untuk melayan setiap komponen sebagai titik potensi kegagalan dan melaksanakan laluan sandaran, lapisan pengesahan, dan langkah-langkah kebolehulangan. Prinsip-prinsip ini boleh digunakan secara langsung untuk reka bentuk aliran kerja ejen, di mana ejen memerlukan pengurusan keadaan berstruktur, pelaksanaan yang boleh dikesan, dan tingkah laku deterministik, sama seperti mana-mana sistem teragih.
Kerja Nikita dalam AI gunaan, terutamanya dalam mengurangkan halusinasi dalam ringkasan resume dan mengautomasikan maklum balas dalam persekitaran pendidikan, menekankan kepentingan gelung pengesahan dan reka bentuk pengambilan-dahulu. Beliau percaya bahawa ejen tidak boleh dipercayai secara membuta tuli tetapi sebaliknya harus dilengkapi dengan mekanisme pengesahan terbenam dan disepadukan dengan ketat dengan pangkalan pengetahuan berstruktur. Tambahan pula, beliau menekankan kepentingan reka bentuk manusia-dalam-gelung, prinsip yang diutamakannya dalam alat pendidikan dan kini menganggap penting untuk memastikan kebertanggungjawaban agen. Saluran agentik adalah lebih daripada sekadar aliran UX yang inovatif; ia adalah sistem perisian yang kompleks yang mesti didekati dengan ketelitian yang sama seperti kejuruteraan bahagian belakang untuk memastikan kemampanannya dalam amalan.
Meningkatkan Kebolehpercayaan AI melalui Konteks yang Diperluas
Kemajuan dalam saiz tetingkap konteks sudah memberi impak ketara kepada sistem pengeluaran, meningkatkan kebolehpercayaan AI dalam pelbagai aplikasi. Nikita menyediakan contoh konkrit tentang bagaimana konteks yang lebih besar meningkatkan kebolehpercayaan AI:
Tetingkap konteks yang lebih kecil sering memaksa model AI untuk memotong maklumat kontekstual yang penting, yang membawa kepada output yang terfragmentasi atau tidak tepat. Walau bagaimanapun, dengan tetingkap konteks berkembang kepada berjuta-juta token, model kini boleh mengekalkan interaksi sejarah yang luas, profil pengguna yang terperinci, dan hubungan berbilang dimensi dalam data. Sebagai contoh, ejen sokongan pelanggan berasaskan AI boleh merujuk interaksi lalu yang menjangkau tahun, menyediakan sokongan yang kaya dari segi kontekstual, sangat diperibadikan. Ini dengan ketara mengurangkan ralat yang disebabkan oleh kehilangan konteks, dengan itu meningkatkan kebolehpercayaan dan kedalaman keputusan yang dipacu AI, terutamanya dalam senario kritikal seperti diagnostik penjagaan kesihatan atau ramalan kewangan.
Nikita mengimbas kembali cabaran yang dihadapi semasa melaksanakan Generasi Augmentasi Pengambilan dengan Pengesahan (RAG-V) di Primer AI: mengurangkan data untuk panggilan pengesahan agar sesuai dengan dokumen sokongan ke dalam konteks. Had ini menyekat ketepatan usaha pengesahan mereka. Walau bagaimanapun, dengan tetingkap konteks yang diperluaskan Llama 4, halangan tersebut dihapuskan dengan berkesan.
RAG-V: Asas Pembangunan AI yang Dipercayai
Kaedah RAG-V, di mana model mendapatkan semula dan mengesahkan kandungan, telah muncul sebagai asas pembangunan AI yang dipercayai. Nikita menerangkan bahawa RAG-V ialah kaedah di mana AI bukan sahaja menjana jawapan, tetapi secara aktif mengesahkannya terhadap sumber luaran yang dipercayai – pada dasarnya, pemeriksaan fakta masa nyata.
Kerja Nikita pada RAG-V menekankan penyepaduan prinsip pengesahan dalam sistem AI agentik. RAG-V menggunakan sistem pengambilan dan lapisan pengesahan yang mantap untuk merujuk silang output model terhadap sumber luaran yang berwibawa. Contohnya, dalam penilaian risiko kewangan, setiap nasihat atau ramalan yang dijana disahkan terhadap data pasaran sejarah atau dokumen pematuhan peraturan. Tetingkap konteks yang diperluaskan meningkatkan pendekatan ini dengan membolehkan konteks yang lebih kaya dan menekankan keperluan untuk mengesahkan kandungan dan format.
Nikita menekankan bahawa tetingkap konteks yang lebih besar memperkuatkan faedah RAG-V dengan membenarkan lebih banyak bahan sokongan disertakan dalam satu kitaran pengesahan. Walau bagaimanapun, ia juga meningkatkan risiko output tidak berstruktur. Beliau memberi amaran bahawa model bahasa tidak boleh dianggap sebagai invokasi API Web deterministik tetapi lebih sebagai entiti kebarangkalian, sama seperti pengguna pintar. Oleh itu, kedua-dua kandungan dan pengesahan struktur adalah penting untuk memastikan kebolehpercayaan dan kesediaan penyepaduan.
LLM sebagai Input Pengguna: Peralihan Paradigma dalam Seni Bina Perisian
Nikita mencadangkan bahawa melayan output LLM lebih seperti input pengguna daripada respons API mempunyai impak yang mendalam terhadap seni bina perisian moden. Apabila LLM dilihat sebagai input seperti pengguna, bukannya panggilan API statik, ia mengubah secara asas cara perisian direka dan dibina.
Antara muka bahagian hadapan mesti direka untuk mengendalikan ketidakpastian dan kelewatan dengan baik, menggunakan corak seperti UI optimistik. Di bahagian belakang, reka bentuk tak segerak yang dipacu acara menjadi penting, dengan baris gilir mesej (cth., Kafka atau RabbitMQ) membantu memisahkan tindakan yang didorong oleh AI daripada logik teras.
Seni bina hibrid, yang menggabungkan kod tradisional dengan keputusan berasaskan model, membenarkan mekanisme sandaran apabila output LLM lambat atau tidak boleh dipercayai. Kebolehubahan ini menggariskan kepentingan kritikal pengesahan, bukan sahaja untuk ketepatan tetapi juga untuk struktur dan ketekalan. Alat seperti PKonfig, yang dibangunkan oleh Nikita, menguatkuasakan respons yang mematuhi skema, memastikan kebolehpercayaan penyepaduan dalam sistem kebarangkalian.
Mentransformasikan Pendidikan dengan LLM: Pemarkahan Automatik dan Maklum Balas Peribadi
Nikita telah menggunakan prinsip-prinsip ini bukan sahaja dalam industri tetapi juga dalam pendidikan, membangunkan platform penggredan automatik untuk GoIT. Beliau menjelaskan bahawa pengalamannya telah mengukuhkan nilai determinisme, kebolehulangan dan peningkatan manusia-dalam-gelung. Walaupun kita menyepadukan alat yang lebih maju seperti LLM, konsep ini kekal menjadi pusat.
LLM moden berpotensi untuk merevolusikan maklum balas pelajar dengan menawarkan respons yang lebih diperibadikan dan sedar konteks. Daripada bergantung pada templat tetap, LLM boleh menyesuaikan penjelasannya dengan sejarah pembelajaran pelajar, gaya pengekodan atau bahasa ibunda, menjadikan maklum balas lebih mudah diakses dan boleh diambil tindakan. Walau bagaimanapun, Nikita menekankan bahawa kebolehpercayaan dan keadilan kekal tidak boleh dirundingkan. Ini memerlukan menggabungkan LLM dengan asas berasaskan pengambilan, pengesahan rubrik, dan mekanisme penindasan. Sama seperti penjelasan dan kebolehpercayaan audit membimbing reka bentuk platform asal, Nikita membayangkan masa depan pendidikan yang dibantu AI sebagai ejen, tetapi dengan perlindungan yang ketat dan logik yang telus pada setiap langkah.
Strategi untuk Mengurus Kerumitan dalam Pembangunan AI
Menangani cabaran seni bina dan pengesahan yang wujud dalam pembangunan AI memerlukan strategi yang berkesan untuk mengurus kerumitan. Nikita menasihati pembangun untuk mengutamakan pengesahan dari awal, membenamkan pemeriksaan skema di seluruh saluran. Beliau menekankan kepentingan menggunakan alat yang menguatkuasakan struktur dan ketekalan, bukan sahaja ketepatan.
Berdasarkan pengalamannya dan menyedari keperluan untuk berfikir secara modular, Nikita menyokong untuk memisahkan logik model daripada logik perniagaan dan membina sandaran yang mantap untuk kes di mana model itu salah atau lambat. Gabungan disiplin teknikal dan pandangan strategik ini adalah penting untuk membina sistem AI yang boleh dipercayai.
Pengaruh Pengiktirafan dan Penglibatan Komuniti
Pengiktirafan Nikita melalui inisiatif seperti BrainTech Award dan penglibatannya dengan komuniti seperti IEEE telah mempengaruhi secara signifikan pendekatannya untuk menangani kerumitan dalam amalan. Pengalaman ini telah menanam dalam dirinya kepentingan menjambatani inovasi dengan kepraktisan.
Anugerah BrainTech mengiktiraf kerja Nikita dalam menggunakan visi komputer untuk menyelaraskan aliran kerja pengguna dunia nyata, yang menekankan bukan sahaja keupayaan teknikal tetapi juga kebolehgunaan pada skala. Pengalaman ini membentuk kepercayaannya bahawa sistem AI mestilah berkuasa dan disepadukan dengan lancar ke dalam proses sedia ada. Penglibatannya yang berterusan dengan IEEE mengekalkannya dalam penyelidikan dan amalan terbaik terkini, membolehkannya mereka bentuk sistem yang bukan sahaja maju tetapi juga beretika, modular dan berdaya tahan dalam pengeluaran.
Membentuk Masa Depan AI
Kerja masa depan Nikita akan tertumpu pada membina sistem AI yang mantap, berskala dan beretika. Beliau percaya bahawa model seperti Llama 4 dan Gemini 2.5, dengan tetingkap konteks besar mereka, mempunyai potensi transformatif, terutamanya dalam pendidikan. Model ini boleh membolehkan tutor AI menyediakan penjelasan yang diperibadikan dan kaya konteks berdasarkan sejarah pembelajaran penuh pelajar.
Penilaian automatik ialah satu lagi bidang tumpuan utama. Alat penggredan Nikita untuk GoIT sudah mengendalikan sintaks dan ketepatan pada skala. Walau bagaimanapun, LLM generasi akan datang berpotensi untuk mendorong ini lebih jauh dengan menilai pemahaman konsep, menyesuaikan maklum balas kepada prestasi sebelumnya dan menyelaraskan hasil dengan piawaian akademik melalui RAG-V.
Untuk memastikan kebolehpercayaan, Nikita menekankan keperluan berterusan untuk pengesahan skema dan logik sandaran, prinsip yang menyokong alat seperti PKonfig. Dengan menggabungkan model lanjutan dengan pengesahan berstruktur, kita boleh meningkatkan pendidikan tanpa menjejaskan kepercayaan, keadilan atau ketegasan pedagogi.
Mengimbangi Kebolehskalaan dengan Ketegasan Pendidikan
Menyokong beribu-ribu pelajar setiap suku tahun memerlukan keseimbangan yang teliti antara kebolehskalaan dan integriti pedagogi. Nikita mencapai ini dengan memisahkan kebimbangan: automasi mengendalikan pengesahan rutin, seperti hasil ujian dan pemformatan kod, manakala kes pinggir yang kompleks ditandakan untuk semakan manusia. Ini memastikan daya pemprosesan tinggi tanpa menjejaskan kualiti atau keadilan maklum balas.
Ketegasan pendidikan dikekalkan dengan menguatkuasakan rubrik berstruktur, kawalan versi untuk tugasan dan logik penggredan yang boleh dikesan. Langkah-langkah ini membina kepercayaan pelajar dan ketelusan pengajaran.
Nikita percaya bahawa model peringkat Llama 4 boleh mengubah keseimbangan ini dengan ketara dengan membolehkan penjanaan maklum balas sedar konteks, berbilang bahasa, dan juga khusus kod pada skala. Mereka boleh membantu menjelaskan konsep abstrak dalam istilah yang lebih mudah, menyesuaikan maklum balas kepada pelajar individu, dan mensimulasikan interaksi seperti tutor. Walau bagaimanapun, beliau memberi amaran bahawa skala tidak menghapuskan keperluan untuk pagar keselamatan. LLM mesti berdasarkan rubrik, disahkan terhadap output yang diketahui, dan boleh diaudit oleh pengajar. Dengan seni bina yang betul, menggabungkan saluran paip deterministik dengan pemperibadian yang dikuasakan oleh LLM, kita boleh meningkatkan akses kepada pendidikan berkualiti secara dramatik tanpa mengorbankan piawaian akademik.
Nikita meringkaskan visinya sebagai: "Saya membina sistem yang bukan sahaja berfungsi — ia mengajar, mengesahkan, mengkonfigurasi dan menyokong pembuatan keputusan."