OGIF Office Hours #15 - Architecting AI supervisors, Local-first software, AI code completion overview and crawl list bot command

91 minutes

Short Summary

00:03 Discussion on team activities and work progress

16:26 Discussing tools for code completion and considerations for users and problems

21:21 Comparing GPT-4 with Claude and Open AI

23:54 Comparison between Supermaven and Transformer model in AI

30:47 Discussion on running AI locally vs. using cloud solutions

33:41 Discussing the architecture challenges and benefits of building an AI Supervisor

39:47 Architecting AI supervisors for database interactions

42:40 Advantages of Architecting AI Supervisors

47:39 Using examples to generate accurate sentences and ensuring compliance with regulations

50:32 Architecting AI supervisors for efficient task management

59:39 Discussion on local-first software and its comparison with normal web apps

1:02:40 Local-first software shifts roles of frontend and backend

1:08:30 Overview of Local-First software architecture

1:10:49 Conflict-free data storage and resolution

1:15:55 SDK supports local-first applications

1:18:23 Benefits of Local-First Software Development

1:23:01 Distributing data and managing workflow

1:26:23 Summary of new features and team contributions

01:30:00 Discussing different platforms for sharing information sources

Detailed Summary

00:03 Discussion on team activities and work progress

• Team discussing ongoing projects and working remotely or in the office
• Sharing updates and plans for new product releases

16:26 Discussing tools for code completion and considerations for users and problems

• Comparison of different AI completion tools: GitHub Copilot, Continue, Codeium, Cursor, Supermaven
• Supermaven claimed to have the lowest latency at 250ms
• Considering user preferences for accuracy and speed in code completion, and the challenges of implementing such tools
• Discussion on accuracy and understanding of code context

21:21 Comparing GPT-4 with Claude and Open AI

• GPT-4 has better composition and lower latency than Claude but lags in AG compared to Toan
• Introducing a new feature similar to C allowing configuration and use of OpenAI’s API

23:54 Comparison between Supermaven and Transformer model in AI

• Supermaven offers more TC Window columns compared to the Transformer model for enhanced code completion
• The Supermaven is optimized for stronger performance in C coding with around 300,000 Token context Window when compared with Copilot’s 30,000 Token

30:47 Discussion on running AI locally vs. using cloud solutions

• Local AI supervision is feasible with a maximum RAM of 16 GB; opt for the cloud with 8 GB
• Considerations on task requirements for choosing between local vs. cloud solutions

33:41 Discussing the architecture challenges and benefits of building an AI Supervisor

• Explaining the concept of Ent and Mul in the architecture
• Detailing the structure and functionality of Agent in the framework

39:47 Architecting AI supervisors for database interactions

• The app is built using Up and Upgraft L framework for creating agents and workflows for multiple VOs to collaborate effectively
• Explanation of the workflow and interaction between agents
• The three main components are SQL, Semantic, and Supervisor, which coordinate the tasks, analyze questions, and interact with databases and agents

42:40 Advantages of Architecting AI Supervisors

• The design allows for easy maintenance and the addition of features with fixed agent tasks
• Enhances user experience by providing semantic answers and overcoming challenges like unclear questions and security concerns

47:39 Using examples to generate accurate sentences and ensuring compliance with regulations

• Generating sentences based on specific examples for accuracy
• Developing a mechanism to ensure compliance with regulations

50:32 Architecting AI supervisors for efficient task management

• Explained the process of utilizing database results to restore a running state
• Detailed the role of Supervisor in managing agent states and tasks efficiently

59:39 Discussion on local-first software and its comparison with normal web apps

• Explanation of Local-First and Offline-First Software Concepts
• Local-First software is a way to build software that focuses on offline usability and data autonomy
• Comparison with normal web apps involves separating frontend and backend, with the backend storing the database and the server part communicating with the web app

1:02:40 Local-First software shifts roles of frontend and backend

• Local-First software architecture involves shifting and changing the roles of the frontend and backend
• Local-First web apps save and export data directly from the local database located in the browser or on the user’s computer

01:01:20 Tools and libraries for Local-First development

• Introduction to RxDB and DexieJS as potential solutions
• Brief overview of their features and use cases

1:08:30 Overview of Local-First software architecture

• Local-First software ensures real collaboration and basic infrastructure for applications
• The architecture involves local databases for clients, backend servers, and remote databases for data synchronization

1:10:49 Conflict-free data storage and resolution

• Explanation of Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs)
• The conflict-free data type is a type of data storage that ensures no conflicts in the final result of the resolver
• Using CRDT to resolve multiple updates in real collaboration is crucial

1:15:55 SDK supports local-first applications

• Uses IndexDB and local storage
• Explanation of data synchronization between clients and server

01:16:00 Challenges and considerations in Local-First implementation

• Handling data conflicts and synchronization
• Managing storage limitations on client devices

1:18:23 Benefits of Local-First Software Development

• Real-time collaboration feature in apps like Line or Figma using Local-First principles
• Benefits in terms of responsiveness and offline capabilities
• Enhanced security due to decentralized database structure

01:21:20 Future of Local-First development

• Potential improvements and wider adoption of Local-First principles
• Discussion on balancing between Local-First and traditional architectures

1:23:01 Distributing data and managing workflow

• Discussion on authority allocation towards the backend server for data management
• Explanation of team recording process and task distribution

01:25:40 Discussing different platforms for sharing information sources

• Various platforms are mentioned, such as Reddit, Lobster, and tech news, for sharing information sources
• Details were shared on how to access and make use of the platforms mentioned

01:31:20 Demonstration of new Discord bots

• Showcase of bots aggregating news from various tech sources
• Explanation of bot functionality and customization options

01:36:00 Closing remarks and future plans

• Encouragement for team members to use and provide feedback on new tools
• Brief discussion on upcoming features and improvements

Tóm tắt ngắn nội dung

00:03 Thảo luận về hoạt động nhóm và tiến độ công việc

16:26 Thảo luận về các công cụ hoàn thành mã và các cân nhắc cho người dùng và vấn đề

21:21 So sánh GPT-4 với Claude và Open AI

23:54 So sánh giữa Supermaven và mô hình Transformer trong AI

30:47 Thảo luận về việc chạy AI cục bộ so với sử dụng giải pháp đám mây

33:41 Thảo luận về những thách thức và lợi ích của việc xây dựng một Giám sát AI

39:47 Kiến trúc Giám sát AI cho các tương tác cơ sở dữ liệu

42:40 Lợi ích của Kiến trúc Giám sát AI

47:39 Sử dụng ví dụ để tạo ra các câu chính xác và đảm bảo tuân thủ quy định

50:32 Kiến trúc Giám sát AI cho quản lý công việc hiệu quả

59:39 Thảo luận về phần mềm local-first và so sánh với ứng dụng web thông thường

1:02:40 Phần mềm local-first thay đổi vai trò của frontend và backend

1:08:30 Tổng quan về kiến trúc phần mềm Local-First

1:10:49 Lưu trữ dữ liệu không xung đột và giải quyết xung đột

1:15:55 SDK hỗ trợ các ứng dụng local-first

1:18:23 Lợi ích của Phát triển Phần mềm Local-First

1:23:01 Phân phối dữ liệu và quản lý quy trình làm việc

1:26:23 Tóm tắt các tính năng mới và đóng góp của đội ngũ

01:30:00 Thảo luận về các nền tảng khác nhau để chia sẻ nguồn thông tin

Tóm tắt chi tiết nội dung

00:03 Thảo luận về hoạt động nhóm và tiến độ công việc

• Nhóm thảo luận về các dự án đang tiến hành và làm việc từ xa hoặc tại văn phòng
• Chia sẻ cập nhật và kế hoạch cho các sản phẩm mới

16:26 Thảo luận về các công cụ hoàn thành mã và các cân nhắc cho người dùng và vấn đề

• So sánh các công cụ hoàn thành mã AI khác nhau: GitHub Copilot, Continue, Codeium, Cursor, Supermaven
• Supermaven được cho là có độ trễ thấp nhất ở mức 250ms
• Cân nhắc sở thích của người dùng về độ chính xác và tốc độ hoàn thành mã, và những thách thức của việc triển khai các công cụ này
• Thảo luận về độ chính xác và hiểu ngữ cảnh mã

21:21 So sánh GPT-4 với Claude và Open AI

• GPT-4 có khả năng sáng tác tốt hơn và độ trễ thấp hơn so với Claude nhưng kém hơn về AG so với Toan
• Giới thiệu một tính năng mới tương tự như C cho phép cấu hình và sử dụng API của OpenAI

23:54 So sánh giữa Supermaven và mô hình Transformer trong AI

• Supermaven cung cấp nhiều cột TC Window hơn so với mô hình Transformer để hoàn thành mã tốt hơn
• Supermaven được tối ưu hóa cho hiệu suất mạnh hơn trong lập trình C với khoảng 300,000 Token context Window so với Copilot chỉ có 30,000 Token

30:47 Thảo luận về việc chạy AI cục bộ so với sử dụng giải pháp đám mây

• Giám sát AI cục bộ khả thi với RAM tối đa 16 GB; chọn đám mây với 8 GB
• Cân nhắc yêu cầu nhiệm vụ để chọn giữa giải pháp cục bộ và đám mây

33:41 Thảo luận về những thách thức và lợi ích của việc xây dựng một Giám sát AI

• Giải thích khái niệm Ent và Mul trong kiến trúc
• Chi tiết cấu trúc và chức năng của Agent trong khung làm việc

39:47 Kiến trúc Giám sát AI cho các tương tác cơ sở dữ liệu

• Ứng dụng được xây dựng sử dụng khung Up và Upgraft L để tạo ra các agent và quy trình làm việc cho nhiều VOs hợp tác hiệu quả
• Giải thích quy trình làm việc và tương tác giữa các agent
• Ba thành phần chính là SQL, Semantic và Supervisor, phối hợp các nhiệm vụ, phân tích câu hỏi và tương tác với cơ sở dữ liệu và agent

42:40 Lợi ích của Kiến trúc Giám sát AI

• Thiết kế cho phép dễ bảo trì và thêm các tính năng với nhiệm vụ agent cố định
• Cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp câu trả lời ngữ nghĩa và khắc phục các thách thức như câu hỏi không rõ ràng và vấn đề bảo mật

47:39 Sử dụng ví dụ để tạo ra các câu chính xác và đảm bảo tuân thủ quy định

• Tạo ra các câu dựa trên các ví dụ cụ thể để đạt độ chính xác
• Phát triển cơ chế đảm bảo tuân thủ quy định

50:32 Kiến trúc Giám sát AI cho quản lý công việc hiệu quả

• Giải thích quy trình sử dụng kết quả cơ sở dữ liệu để khôi phục trạng thái hoạt động
• Chi tiết vai trò của Supervisor trong việc quản lý trạng thái và nhiệm vụ của agent một cách hiệu quả

59:39 Thảo luận về phần mềm local-first và so sánh với ứng dụng web thông thường

• Giải thích về các khái niệm Phần mềm Local-First và Offline-First
• Phần mềm Local-First là cách xây dựng phần mềm tập trung vào khả năng sử dụng offline và quyền tự chủ dữ liệu
• So sánh với các ứng dụng web thông thường liên quan đến việc tách biệt frontend và backend, với backend lưu trữ cơ sở dữ liệu và phần máy chủ giao tiếp với ứng dụng web

1:02:40 Phần mềm Local-First thay đổi vai trò của frontend và backend

• Kiến trúc phần mềm Local-First liên quan đến việc thay đổi và chuyển vai trò của frontend và backend
• Ứng dụng web Local-First lưu trữ và xuất dữ liệu trực tiếp từ cơ sở dữ liệu cục bộ nằm trong trình duyệt hoặc trên máy tính của người dùng

01:01:20 Công cụ và thư viện cho phát triển Local-First

• Giới thiệu về RxDB và DexieJS như là các giải pháp tiềm năng
• Tổng quan ngắn gọn về các tính năng và trường hợp sử dụng của chúng

1:08:30 Tổng quan về kiến trúc phần mềm Local-First

• Phần mềm Local-First đảm bảo sự hợp tác thực sự và cơ sở hạ tầng cơ bản cho các ứng dụng
• Kiến trúc bao gồm các cơ sở dữ liệu cục bộ cho khách hàng, máy chủ backend và cơ sở dữ liệu từ xa để đồng bộ hóa dữ liệu

1:10:49 Lưu trữ dữ liệu không xung đột và giải quyết xung đột

• Giải thích về các loại Dữ liệu sao chép không xung đột (CRDTs)
• Loại dữ liệu không xung đột là một loại lưu trữ dữ liệu đảm bảo không có xung đột trong kết quả cuối cùng của bộ giải quyết
• Sử dụng CRDT để giải quyết nhiều bản cập nhật trong hợp tác thực sự là rất quan trọng

1:15:55 SDK hỗ trợ các ứng dụng local-first

• Sử dụng IndexDB và lưu trữ cục bộ
• Giải thích về đồng bộ hóa dữ liệu giữa các khách hàng và máy chủ

01:16:00 Thách thức và cân nhắc trong triển khai Local-First

• Xử lý các xung đột dữ liệu và đồng bộ hóa
• Quản lý các giới hạn lưu trữ trên các thiết bị của khách hàng

1:18:23 Lợi ích của phát triển phần mềm Local-First

• Tính năng hợp tác thời gian thực trong các ứng dụng như Line hoặc Figma sử dụng nguyên tắc Local-First
• Lợi ích về độ phản hồi và khả năng hoạt động ngoại tuyến
• Tăng cường bảo mật nhờ cấu trúc cơ sở dữ liệu phân tán

01:21:20 Tương lai của phát triển Local-First

• Các cải tiến tiềm năng và sự chấp nhận rộng rãi hơn của các nguyên tắc Local-First
• Thảo luận về việc cân bằng giữa Local-First và các kiến trúc truyền thống

1:23:01 Phân phối dữ liệu và quản lý quy trình làm việc

• Thảo luận về việc phân quyền cho máy chủ backend để quản lý dữ liệu
• Giải thích quy trình ghi âm của đội và phân phối công việc

01:25:40 Thảo luận về các nền tảng chia sẻ nguồn thông tin khác nhau

• Đề cập đến các nền tảng như Reddit, Lobster và tin tức công nghệ để chia sẻ nguồn thông tin
• Chia sẻ chi tiết về cách truy cập và sử dụng các nền tảng được đề cập

01:31:20 Trình diễn các bot Discord mới

• Trình bày các bot tổng hợp tin tức từ nhiều nguồn công nghệ khác nhau
• Giải thích về chức năng của bot và các tùy chọn tùy chỉnh

01:36:00 Lời kết và kế hoạch tương lai

• Khuyến khích các thành viên trong đội sử dụng và đưa ra phản hồi về các công cụ mới
• Thảo luận ngắn gọn về các tính năng và cải tiến sắp tới của gpt 4o