Кінець серії Семанської пам' яті. Початок чогось незнайомого.
Примітка: Це частина 10, остання в Семантичній серії пам'яті і перша з серії DiSE Cooker. ми переходимо від теорії до практики, від "такі інструменти працюють" до "що відбувається, коли ви насправді використовуєте їх для реальних завдань."
Частини 1-9 додано до цього: система, яка не просто створює код, але розвивається Інструменти, які не просто сидять там, але learn Набір інструментів, який не лише виконує робочі потоки, але й виконує роботу. пам' ять кожен успіх і кожен провал.
Тепер ми відповідаємо на питання, яке ніхто не задав, але всі повинні мати:
Що станеться, коли ви справді вирішите цю річ?
Не для прикладів іграшок. Не для "привітного світу." Для реальної, безладної, багатокрокової задачі, яку звичайні системи створення коду обов'язково заглушать.
Ось сценарій:
" Перейти до цієї веб- сторінки, отримати вміст, підсумувати його, перекласти на іспанську (за допомогою NMT перевірте якість і скористайтеся чимось кращим за потреби), потім створіть повідомлення HTML і надішліть його за допомогою SendGrid ."
Одно речення. Сім окремих операцій. Декілька інструментів. Декілька режимів помилок. Декілька можливостей оптимізації.
Давайте подивимося, як варить DiSE.
DiSE> Fetch the article at https://example.com/blog/post, summarize it to 3 paragraphs, translate to Spanish with quality checking, create an HTML email template, and send it via SendGrid to newsletter@example.com
Analyzing request...
Система отримала складне завдання, а не "записати функцію." Не "перекласти цей текст." процес з:
Традиційне створення коду LLM може бути таким:
ДіАЕ робить щось інше.
✓ Task classified as MULTI_STEP_WORKFLOW
✓ Complexity: COMPLEX (7 steps, 4 tools needed, 1 missing)
✓ Consulting overseer LLM for decomposition strategy...
Наглядач (llama3 або claude- 3. 5- sonnet, залежно від вашого налаштування) аналізує запит і створює специфікація процесу обробки:
{
"workflow_id": "article_to_spanish_email",
"description": "Fetch, summarize, translate, and email article content",
"steps": [
{
"step_id": "fetch_content",
"description": "Fetch webpage content from URL",
"tool_search": "http client fetch webpage",
"parallel_group": null,
"depends_on": []
},
{
"step_id": "summarize",
"description": "Summarize content to 3 paragraphs",
"tool_search": "summarize text content",
"parallel_group": null,
"depends_on": ["fetch_content"]
},
{
"step_id": "translate_nmt",
"description": "Translate summary to Spanish using NMT",
"tool_search": "nmt translator spanish",
"parallel_group": 1,
"depends_on": ["summarize"]
},
{
"step_id": "validate_translation",
"description": "Check translation quality",
"tool_search": "translation quality validation",
"parallel_group": 1,
"depends_on": ["summarize"]
},
{
"step_id": "retry_if_needed",
"description": "Use better translator if NMT quality is poor",
"tool_search": "high quality translation",
"parallel_group": null,
"depends_on": ["translate_nmt", "validate_translation"],
"conditional": "quality_score < 0.7"
},
{
"step_id": "create_html",
"description": "Generate HTML email template with translated content",
"tool_search": "html email template generator",
"parallel_group": null,
"depends_on": ["retry_if_needed"]
},
{
"step_id": "send_email",
"description": "Send email via SendGrid API",
"tool_search": "sendgrid email send",
"parallel_group": null,
"depends_on": ["create_html"]
}
],
"estimated_complexity": "complex",
"requires_new_tools": ["sendgrid_client", "html_email_generator"]
}
Зауважте, що сталося:
Searching for tools...
✓ fetch_content: Found 'http_rest_client' (fitness: 0.92)
✓ summarize: Found 'summarizer_fast' (fitness: 0.88)
✓ translate_nmt: Found 'nmt_translator' (fitness: 0.85)
✓ validate_translation: Found 'translation_quality_checker' (fitness: 0.91)
✓ retry_if_needed: Found 'quick_translator' (fitness: 0.93)
✗ create_html: No suitable tool found
✗ send_email: No suitable tool found
Missing tools: 2
Action: Generate new tools for missing capabilities
Система просто перевірила свою пам' ять RAG для існуючих інструментів Семантична подібність і Оцінки придатностіЄ п'ять інструментів, два - ні.
Ось де стає цікаво.
Generating tool: html_email_generator
Using: fast_code_generator (gemma3:4b)
Specification: Create HTML email template with header, body, footer
Template type: Newsletter-style responsive HTML
✓ Code generated (127 lines)
✓ Tests generated (15 test cases)
✓ All tests passed
✓ Static analysis: PASS (pylint: 9.2/10)
✓ Registered in RAG memory
✓ Version: 1.0.0
✓ Fitness: 0.87 (estimated)
Система лише:
Generating tool: sendgrid_email_client
Type: openapi (external API integration)
Analyzing SendGrid API documentation...
Creating OpenAPI specification...
✓ Tool definition created
✓ Code template generated (API wrapper)
✓ Authentication configured (API key from env)
✓ Rate limiting: 100 req/min
✓ Retry logic: 3 attempts with exponential backoff
✓ Registered in RAG memory
✓ Version: 1.0.0
✓ Fitness: 0.82 (estimated, needs real-world data)
Систему просто... створив інструмент інтеграції OpenAPI з нуля.
Тепер у нас є 2 абсолютно нові інструменти, які не існували 15 секунд тому.
Система виконує роботу за допомогою повна невгамовність:
graph TB
Start([User Request]) --> Fetch[Step 1: Fetch Content<br/>Tool: http_rest_client<br/>URL: example.com/blog/post]
Fetch --> |200 OK<br/>4,521 bytes| Summarize[Step 2: Summarize<br/>Tool: summarizer_fast<br/>Target: 3 paragraphs]
Summarize --> |652 words → 187 words| Parallel{Parallel Execution}
Parallel --> |Branch A| Translate[Step 3: Translate NMT<br/>Tool: nmt_translator<br/>Language: Spanish]
Parallel --> |Branch B| ValidateSetup[Step 3b: Quality Check Setup<br/>Tool: translation_quality_checker]
Translate --> |"Artículo sobre..."<br/>3.2s| Validate[Step 4: Validate Translation<br/>Quality Score: 0.64]
Validate --> |Score: 0.64 < 0.7<br/>POOR QUALITY| Retry[Step 5: Retry with Better Tool<br/>Tool: quick_translator<br/>llama3-based]
Retry --> |Quality Score: 0.92<br/>HIGH QUALITY| HTML[Step 6: Create HTML Email<br/>Tool: html_email_generator<br/>NEW TOOL v1.0.0]
HTML --> |Template: 2,341 chars| Send[Step 7: Send via SendGrid<br/>Tool: sendgrid_email_client<br/>NEW TOOL v1.0.0]
Send --> |Message ID: msg_7x3f...<br/>Status: Queued| Success([✓ Workflow Complete<br/>Total: 18.7s])
style Fetch stroke:#1976d2,stroke-width:3px,color:#1976d2
style Summarize stroke:#388e3c,stroke-width:3px,color:#388e3c
style Translate stroke:#f57c00,stroke-width:3px,color:#f57c00
style Validate stroke:#c2185b,stroke-width:3px,color:#c2185b
style Retry stroke:#7b1fa2,stroke-width:3px,color:#7b1fa2
style HTML stroke:#00796b,stroke-width:3px,color:#00796b
style Send stroke:#3f51b5,stroke-width:3px,color:#3f51b5
style Success stroke:#2e7d32,stroke-width:4px,color:#2e7d32
Крок 1 (Fetch Content):
# Generated code (simplified)
from node_runtime import call_tool
import json
result = call_tool("http_rest_client", json.dumps({
"url": "https://example.com/blog/post",
"method": "GET",
"headers": {"Accept": "text/html"}
}))
data = json.loads(result)
raw_html = data['body']
# Result: 4,521 bytes of HTML
Час виконання: 1. 2s Стан кешу: MISS (перший раз отримання цієї адреси) Збережено у RAG для наступного повторного використання
Крок 2 (Змінювати):
summary = call_tool("summarizer_fast", json.dumps({
"text": raw_html,
"max_paragraphs": 3,
"preserve_key_points": True
}))
# Result: 187-word summary
Час виконання: 2. 8s Модель, що використовується: Lama3 через sumprer_ square інструмент Стан кешу: MISS Оцінка якості: 0. 88 (позначене)
Крок 3 & 4 (Parallel: Перекласти + Перевірити):
Ось де сяє паралелізм:
import asyncio
from node_runtime import call_tools_parallel
# Both execute simultaneously
results = call_tools_parallel([
("nmt_translator", json.dumps({
"text": summary,
"source_lang": "en",
"target_lang": "es",
"beam_size": 5
}), {}),
# Validation setup runs in parallel
("translation_quality_checker", json.dumps({
"setup": True,
"target_lang": "es"
}), {})
])
translation_result, validation_setup = results
Паралельний час виконання:
Проблема з якістю перекладу:
# Validate the NMT translation
quality = call_tool("translation_quality_checker", json.dumps({
"original": summary,
"translation": translation_result,
"source_lang": "en",
"target_lang": "es"
}))
quality_data = json.loads(quality)
# Result: {
# "score": 0.64,
# "issues": [
# "Repeated words: 'articulo articulo'",
# "Grammar inconsistency detected",
# "Potential word-by-word translation"
# ],
# "recommendation": "RETRY_WITH_BETTER_MODEL"
# }
Система виявила погану якість! NMT був швидким (3.2s), але створив посередній переклад (0. 64 оцінок).
Крок 5 (конфіденційна спроба):
Оскільки якість < 0. 7, умовна спроба повторення призводить до:
# Use better translator (llama3-based)
better_translation = call_tool("quick_translator", json.dumps({
"text": summary,
"source_lang": "en",
"target_lang": "es",
"context": "newsletter article",
"preserve_formatting": True
}))
# Validate again
retry_quality = call_tool("translation_quality_checker", json.dumps({
"original": summary,
"translation": better_translation,
"source_lang": "en",
"target_lang": "es"
}))
# Result: {"score": 0.92, "issues": [], "recommendation": "ACCEPT"}
Час виконання: 8. 4 (повільніше, але трохи краще) Стан кешу: MISS Якість: 0. 92 (додатковий!)
Система автоматично перероблена на кращий інструмент, коли якість NMT була недостатньою.
Крок 6 (Записати повідомлення HTML):
# Use the NEWLY GENERATED tool
html_email = call_tool("html_email_generator", json.dumps({
"subject": "Weekly Article Summary",
"header_text": "Your Weekly Digest",
"body_content": better_translation,
"footer_text": "Unsubscribe | Update Preferences",
"style": "newsletter",
"responsive": True
}))
# Result: Beautiful responsive HTML email template
Час виконання: 1. 8s Цей інструмент було створено 10 секунд тому і вже використовується у виробництві! Стан кешу: MISS (новий інструмент для друку)
Крок 7 (Надіслати через SendGrid):
# Use the NEWLY GENERATED SendGrid integration
send_result = call_tool("sendgrid_email_client", json.dumps({
"to": "newsletter@example.com",
"from": "digest@example.com",
"subject": "Weekly Article Summary",
"html_content": html_email,
"api_key": "${SENDGRID_API_KEY}" # From environment
}))
# Result: {
# "success": True,
# "message_id": "msg_7x3f9a2c...",
# "status": "queued",
# "timestamp": "2025-01-23T14:23:45Z"
# }
Час виконання: 1. 4s Виклик зовнішнього API: SUCCCESS Стан кешу: N/ A (відсилання пошти не кешовано)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Workflow: article_to_spanish_email │
│ Status: ✓ SUCCESS │
│ Total Time: 18.7 seconds │
│ Steps Executed: 7 │
│ Tools Used: 7 (2 generated on-the-fly) │
│ Parallel Savings: 2.1 seconds │
│ Conditional Retries: 1 (translation quality escalation) │
│ Cache Hits: 0 (first execution) │
│ New Tools Created: 2 (html_email_generator, sendgrid) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Performance Breakdown:
Step 1 (Fetch): 1.2s (6%)
Step 2 (Summarize): 2.8s (15%)
Step 3-4 (Parallel): 3.2s (17%) ← Would be 5.3s sequential
Step 5 (Retry): 8.4s (45%) ← Quality-driven escalation
Step 6 (HTML): 1.8s (10%)
Step 7 (SendGrid): 1.4s (7%)
Critical Path: Fetch → Summarize → Translate → Retry → HTML → Send
Bottleneck: Translation retry (necessary for quality)
Робота пройшла успішно, але система ще не завершена. навчання.
Storing workflow execution in RAG...
✓ Workflow definition stored
✓ Tool invocations logged (7 calls)
✓ Performance metrics recorded
✓ Error patterns analyzed (1 quality issue detected)
✓ Success patterns identified (retry strategy worked)
Tool Performance Updates:
http_rest_client:
- Usage count: 1,247 → 1,248
- Avg latency: 1,150ms → 1,148ms (slightly faster)
- Cache hit rate: 34% (this was a miss)
summarizer_fast:
- Usage count: 89 → 90
- Quality score: 0.89 → 0.89 (stable)
- Fitness: 0.88 (unchanged)
nmt_translator:
- Usage count: 67 → 68
- Quality score: 0.75 → 0.74 (↓ degrading!)
- Failures: 0 → 1 (quality threshold miss)
- ⚠️ Degradation detected: 2% drop
translation_quality_checker:
- Usage count: 45 → 46
- Detection accuracy: 94% (caught NMT issue)
quick_translator:
- Usage count: 23 → 24
- Quality score: 0.92 (excellent)
- Used as retry fallback: +1
html_email_generator: [NEW TOOL]
- Usage count: 0 → 1
- First execution successful
- Fitness: 0.87 → 0.89 (better than estimated!)
sendgrid_email_client: [NEW TOOL]
- Usage count: 0 → 1
- API call successful
- Rate limit status: 1/100
- Fitness: 0.82 → 0.84
Система щось помічає:
Pattern Analysis: NMT Translation Quality
Recent executions: 68
Quality failures (score < 0.7): 12 (18% failure rate)
Trend: Increasing failures (was 8% last week)
Root cause analysis:
- NMT service may have changed models
- Or: Input text complexity increased
- Or: Quality threshold too strict
Recommendation:
1. Investigate NMT service for changes
2. Consider using quick_translator as primary
3. Or: Create specialized "validated_translator" composite tool
Система пропонує власну еволюцію.
За ніч запускається пакет оптимізатор. Програма аналізує всі робочі потоки з останніх 24 годин і виявляє:
Overnight Batch Optimization Report
────────────────────────────────────
High-Value Optimization Opportunities:
1. Create Composite Tool: "validated_spanish_translator"
Pattern: 15 workflows used nmt_translator + translation_quality_checker + quick_translator
Current cost: 3 tool calls, ~12 seconds
Optimized cost: 1 tool call, ~6 seconds
ROI: High (50% time savings, used 15 times/day)
Implementation:
- Combines NMT (fast attempt)
- Quality checking (automatic)
- Fallback to llama3 (if needed)
- Single, unified interface
Status: ✓ GENERATED
Version: validated_spanish_translator v1.0.0
2. Optimize "http_rest_client" for article fetching
Pattern: Fetching article content (HTML parsing needed)
Current: Returns raw HTML, requires parsing
Optimized: Add optional HTML→text extraction
ROI: Medium (saves parsing step in 23 workflows)
Status: ✓ UPGRADED
Version: http_rest_client v2.1.0
Breaking change: No (new optional parameter)
3. Create Specialized Tool: "article_fetcher"
Pattern: Fetch URL + extract main content + clean HTML
Current: 3 separate operations
Optimized: Single tool with smart content extraction
ROI: Medium-High (used in 18 workflows)
Status: ✓ GENERATED
Version: article_fetcher v1.0.0
Uses: http_rest_client v2.1.0 + BeautifulSoup + readability
Система лише:
І він зробив це автономно, за одну ніч, на основі прийомів використання.
Швидке перемотування вперед на 1 тиждень. Інструменти, створені для цього навантаження, тепер використовуються інші робочі потоки, які навіть не існували, коли ми почали.
html_email_generator v1.0.0 (Created: 2025-01-23)
└─ Usage: 47 times across 12 different workflows
Used by:
1. article_to_spanish_email (original)
2. weekly_digest_generator
3. customer_onboarding_email
4. abandoned_cart_reminder
5. newsletter_builder
6. event_invitation_creator
7. survey_email_campaign
8. product_announcement
9. user_feedback_request
10. blog_post_notification
11. quarterly_report_emailer
12. team_update_newsletter
Evolution:
- v1.0.0 → v1.1.0 (added custom CSS support)
- v1.1.0 → v1.2.0 (added image optimization)
- v1.2.0 → v2.0.0 (responsive templates + dark mode)
Current fitness: 0.94 (up from 0.87)
Current version: v2.0.0
Total usage: 237 times
Success rate: 98.7%
Інструмент, створений для одного робочого процесу, став базовим інструментом для 12+робочих потоків.
sendgrid_email_client v1.0.0 (Created: 2025-01-23)
└─ Usage: 89 times across 8 workflows
Evolution:
- v1.0.0 → v1.0.1 (bug fix: rate limiting edge case)
- v1.0.1 → v1.1.0 (added batch sending)
- v1.1.0 → v1.2.0 (added template support)
- v1.2.0 → v2.0.0 (added analytics tracking)
Descendants (tools created FROM this tool):
- sendgrid_batch_emailer v1.0.0
- sendgrid_template_manager v1.0.0
- sendgrid_analytics_fetcher v1.0.0
Current fitness: 0.91 (up from 0.82)
Success rate: 99.1%
Інструмент SendGrider породив 3 спеціалізованих нащадків.
validated_spanish_translator v1.0.0 (Auto-generated: 2025-01-24)
└─ Usage: 156 times across 23 workflows
Replaces: nmt_translator + translation_quality_checker + quick_translator
Performance improvement:
- Old workflow: 12.1s average
- New workflow: 6.3s average
- Savings: 5.8s (48% faster)
Total time saved: 156 executions × 5.8s = 15.1 minutes
Evolution:
- v1.0.0 → v1.1.0 (added French support)
- v1.1.0 → v1.2.0 (added German, Italian)
- v1.2.0 → v1.3.0 (added quality caching)
Current fitness: 0.96 (excellent!)
Цей автоматично створений комп'ютерний інструмент тепер є одним з найбільш вживаних інструментів у цілій системі.
Відбувається щось дике. Нова система комп' ютерного гравця (GPT- 5 або Clabel 4, гіпотетично) використовує інструмент valid_ spanish_ Translator і виявляє покращення:
=== Contribution from Advanced AI System ===
Tool: validated_spanish_translator v1.3.0
Contributor: gpt-5-turbo (reasoning model)
Date: 2025-04-15
Improvement Detected:
The current implementation always tries NMT first, then falls back to llama3.
This is suboptimal for long texts (>1000 words).
Analysis:
- For short texts (<200 words): NMT is faster and acceptable
- For medium texts (200-1000 words): NMT is hit-or-miss
- For long texts (>1000 words): NMT consistently fails quality checks
Proposed Optimization:
- Texts >1000 words: Skip NMT entirely, use llama3 directly
- Texts 200-1000 words: Try NMT with stricter beam_size=10
- Texts <200 words: Use NMT as before
Implementation:
```python
def translate(text, source_lang, target_lang):
word_count = len(text.split())
if word_count > 1000:
# Skip NMT for long texts
return call_tool("quick_translator", ...)
elif word_count > 200:
# Use stricter NMT settings
result = call_tool("nmt_translator", ..., beam_size=10)
quality = check_quality(result)
if quality < 0.75: # Stricter threshold
return call_tool("quick_translator", ...)
return result
else:
# Fast path for short texts
return call_tool("nmt_translator", ...)
```
Expected improvement:
- Long texts: 6.2s → 3.8s (38% faster)
- Medium texts: Slightly slower (stricter checks) but higher quality
- Short texts: Unchanged
Status: ✓ TESTED
Version: v1.4.0
Fitness improvement: 0.96 → 0.98
Поліпшення прийнято і об'єднано!
Зараз, кожен робочий процес, що використовує цей інструмент, стає швидшим автоматичноВключно з оригіналом article_to_spanish_email Ми почали роботу.
graph TB
Original[Original Workflow<br/>article_to_spanish_email<br/>v1.0.0] --> Tool1[Created: validated_spanish_translator<br/>v1.0.0<br/>Fitness: 0.89]
Tool1 --> Workflows[Used by 23 Workflows<br/>Total: 156 executions]
Workflows --> Evolution[Overnight Analysis<br/>Detects optimization opportunity]
Evolution --> Tool2[validated_spanish_translator<br/>v1.4.0<br/>Fitness: 0.98]
Tool2 --> Cascade[Cascading Improvement]
Cascade --> Original2[article_to_spanish_email<br/>v1.0.0<br/>Now 38% faster for long articles!]
Cascade --> Other[22 Other Workflows<br/>All faster automatically]
Tool2 --> NewAI[New AI System<br/>GPT-5 uses tool]
NewAI --> Discovery[Discovers length-based optimization]
Discovery --> Contribution[Contributes v1.4.0<br/>Smart length handling]
Contribution --> Tool3[validated_spanish_translator<br/>v1.5.0<br/>Accepts contribution]
Tool3 --> Final[ALL workflows benefit<br/>Zero code changes needed]
style Original stroke:#1976d2,stroke-width:3px,color:#1976d2
style Tool1 stroke:#388e3c,stroke-width:3px,color:#388e3c
style Tool2 stroke:#f57c00,stroke-width:3px,color:#f57c00
style Tool3 stroke:#7b1fa2,stroke-width:3px,color:#7b1fa2
style Contribution stroke:#0277bd,stroke-width:4px,color:#0277bd
style Final stroke:#2e7d32,stroke-width:4px,color:#2e7d32
Один робочий процес створив інструмент. Цей інструмент розвинувся. Розумний комп' ютер комп' ютерного гравця його покращив. Користь кожного робочого процесу.
Це спільна еволюція протягом поколінь ШІ.
Дослідниця з питань безпеки виявила вразливість до стихійного лиха через шість місяців після цього. sendgrid_email_client v1.2.0:
SECURITY ALERT: sendgrid_email_client v1.2.0
Vulnerability: Email Header Injection
CVE: CVE-2025-12345
Severity: HIGH
Issue:
User input in "subject" field not properly sanitized.
Allows header injection via newline characters.
Exploit:
subject = "Newsletter\nBcc: attacker@evil.com"
# Results in BCC header injection
Affected Versions:
- v1.2.0 (introduced bug)
- v2.0.0 (inherited bug)
- v2.1.0 (inherited bug)
Fix Required:
Sanitize all email headers before sending.
Escape newlines, carriage returns, and null bytes.
Тепер з'являється система самозцілення.
Self-Healing Initiated: sendgrid_email_client
Severity: HIGH (security vulnerability)
Trigger: External security advisory
Step 1: Identify failure point
✓ Bug introduced in v1.2.0 (added template support)
✓ Mutation: "Support dynamic subject lines from templates"
✓ Problematic code: Line 47, subject insertion without sanitization
Step 2: Prune affected branch
✗ MARK AS PRUNED: v1.2.0
✗ MARK AS TAINTED: v2.0.0, v2.1.0 (descendants)
✓ Remove from active routing
✓ Preserve for learning (don't delete)
Step 3: Create avoidance rule
Rule ID: avoid_email_header_injection
Description: "Always sanitize user input in email headers"
Pattern: "Never insert user-controlled strings into headers without escaping"
Scope: GLOBAL (affects all email-related tools)
Propagation:
- sendgrid_email_client (all versions)
- smtp_sender (similar tool)
- email_validator (should detect this)
- All tools tagged "email"
Step 4: Find last known-good version
✓ v1.1.0 (before bug introduction)
✓ Health status: HEALTHY
✓ Tests pass: YES
✓ No security issues
Step 5: Auto-regenerate from v1.1.0
Base: sendgrid_email_client v1.1.0
Goal: Add template support (original intent of v1.2.0)
Constraints:
- MUST sanitize all headers
- MUST escape newlines, CR, null bytes
- MUST validate email addresses
- MUST prevent header injection
Regeneration:
✓ Code generated with security constraints
✓ Added input sanitization
✓ Added automated security tests
✓ Static analysis: PASS (bandit: no issues)
✓ All original tests: PASS
✓ New security tests: PASS
New Version: v1.2.1 (patched)
Fitness: 0.93 (same as v1.2.0 but secure)
Step 6: Propagate fix to descendants
Analyzing v2.0.0...
- Inherited bug from v1.2.0
- Regenerating with security fix
- New version: v2.0.1 ✓
Analyzing v2.1.0...
- Inherited bug from v2.0.0
- Regenerating with security fix
- New version: v2.1.1 ✓
Step 7: Update all active workflows
Found 8 workflows using vulnerable versions:
1. article_to_spanish_email → Updated to v2.1.1
2. weekly_digest_generator → Updated to v2.1.1
3. customer_onboarding_email → Updated to v1.2.1
4. abandoned_cart_reminder → Updated to v1.2.1
5. newsletter_builder → Updated to v2.1.1
6. event_invitation_creator → Updated to v2.0.1
7. survey_email_campaign → Updated to v1.2.1
8. product_announcement → Updated to v2.1.1
✓ All workflows updated and validated
✓ Zero downtime (atomic swap)
Step 8: Create institutional memory
Avoidance Rule: avoid_email_header_injection
Stored in: Global rule repository
Applied to: 47 tools (all email-related)
Future behavior:
- Any tool that handles email headers will inherit this rule
- Any code generation for email tools will check this constraint
- Any mutation of email tools will validate against this rule
Testing:
✓ Created regression test suite
✓ Added to all email tool test suites
✓ Added to security audit checklist
Self-Healing Complete.
Time: 47 seconds
Workflows updated: 8
Tools patched: 3 versions
Security tests added: 15
Institutional knowledge: PERMANENT
graph TB
V10[v1.0.0<br/>Initial<br/>✓ Healthy] --> V11[v1.1.0<br/>Batch sending<br/>✓ Healthy]
V11 --> V12[v1.2.0<br/>Templates<br/>❌ PRUNED<br/>Security bug]
V11 --> V121[v1.2.1<br/>Templates + Security<br/>✓ Regenerated<br/>✓ Secure]
V12 -.-> |Tainted| V20[v2.0.0<br/>Analytics<br/>❌ PRUNED<br/>Inherited bug]
V121 --> V201[v2.0.1<br/>Analytics + Security<br/>✓ Regenerated<br/>✓ Secure]
V20 -.-> |Tainted| V21[v2.1.0<br/>Advanced features<br/>❌ PRUNED<br/>Inherited bug]
V201 --> V211[v2.1.1<br/>Advanced + Security<br/>✓ Regenerated<br/>✓ Secure]
V121 --> Current1[Active workflows<br/>using v1.2.1]
V201 --> Current2[Active workflows<br/>using v2.0.1]
V211 --> Current3[Active workflows<br/>using v2.1.1]
style V10 stroke:#388e3c,stroke-width:3px,color:#388e3c
style V11 stroke:#388e3c,stroke-width:3px,color:#388e3c
style V12 stroke:#c62828,stroke-width:3px,stroke-dasharray: 5 5,color:#c62828
style V121 stroke:#0277bd,stroke-width:4px,color:#0277bd
style V20 stroke:#c62828,stroke-width:3px,stroke-dasharray: 5 5,color:#c62828
style V201 stroke:#0277bd,stroke-width:4px,color:#0277bd
style V21 stroke:#c62828,stroke-width:3px,stroke-dasharray: 5 5,color:#c62828
style V211 stroke:#0277bd,stroke-width:4px,color:#0277bd
style Current3 stroke:#2e7d32,stroke-width:4px,color:#2e7d32
Система:
І він зробив це за 47 секунд.
Давайте відступимо назад і подивимося, що сталося.
Це не покоління коду.
Це самовідтворююча файлова екосистема.
Уявіть собі, що працює на шкалі:
DiSE Tool Exchange (hypothetical)
Top Tools This Week:
1. validated_spanish_translator v1.5.0
- Usage: 2,341 times
- Fitness: 0.98
- Created by: DiSE Instance #42
- Improved by: 7 different AI systems
- Contributed to: 142 DiSE instances worldwide
2. intelligent_article_fetcher v3.2.0
- Usage: 1,876 times
- Fitness: 0.96
- Specializations: News, Blogs, Academic papers
- Auto-adapts to site structure
3. sendgrid_enterprise_client v4.1.0
- Usage: 1,523 times
- Fitness: 0.97
- Features: Batch sending, templates, analytics, A/B testing
- Started from: sendgrid_email_client v1.0.0 (our tool!)
Інструменти, створені одним екземпляром DiSE, було використано і покращено тисячами екземплярів.
Global Security Event: Log4Shell-style vulnerability
1. Vulnerability discovered in http_rest_client v2.3.0
Source: Security researcher
Impact: ALL workflows using HTTP
2. Alert propagates to all DiSE instances globally
Speed: <10 seconds worldwide
Affected instances: 1,247
3. Coordinated self-healing
Each instance:
- Prunes vulnerable versions
- Regenerates from last known-good
- Updates all workflows
- Shares avoidance rules globally
4. Institutional knowledge propagates
Avoidance rule: avoid_log_injection_via_headers
Applied to: ALL HTTP client tools
Global propagation: <5 minutes
5. Future immunity
This exact vulnerability can NEVER happen again
Similar vulnerabilities detected during code generation
All DiSE instances now immune
Спірне питання безпеки, яке колись було знайдене, вирішене всюди, назавжди заборонене.
Week 1: DiSE Instance A discovers that caching NMT results speeds up translation 30%
↓
Week 2: DiSE Instance B sees the improvement, adds semantic caching (40% faster)
↓
Week 3: DiSE Instance C adds multilingual caching (50% faster)
↓
Week 4: GPT-5 discovers cache key optimization (60% faster)
↓
Week 5: Claude 4 adds predictive pre-caching (70% faster)
↓
Result: What started as a 12-second operation now takes 3.6 seconds
With ZERO human optimization effort
And ALL instances benefit automatically
Кооперативна оптимізація створює експоненціальні вдосконалення.
Ми збудували щось таке:
Это началось как генератор кодов.
Це стало Самоосвітна екосистема програмного забезпечення.
І ось дійсно тривожна частина:
Це вже працює.
Не теоретично, не "колись." Прямо сейчас.
Код у цій статті не є спекулятивною фантастикою. Його засновано на реальній реалізації DiSE. Існують інструменти. Пам' ять RAG працює. Автоеволюція виконується за одну ніч. Програму самозцілення розроблено і готово до реалізації.
Мы не строим AGI.
Ми будуємо субститутний комп'ютерний інтерфейс, який може з'явитися.
Якщо це звучить цікаво:
Якщо це звучить жахливо:
Це частина 10, остання у серії семантичної пам'яті.
Але це перший У серії статей " ДіСЕ Куктер " (англ.)
Тому що те, що ми збудували - не просто інструмент. рецепт безперервної еволюції.
Частина 1-6 дослідила теорію: прості правила, зовнішня поведінка, самооптимізація, колективний інтелект.
Частина 7 показала, що це працює: справжній код, справжня еволюція, справжні результати.
Частина 8 пояснила, як вони слідкують, вчаться і покращуються.
Частина 9 (гіпотетично) покрита самозціленням: як мікроби стають інституційною пам'яттю.
Частина 10 показує, що відбувається, коли ви насправді використовуєте йогоРозробки, що пишуть самі, інструменти, що еволюціонують, системи, що зцілюють себе.
Кухар працює.
До складу входять код, інструменти та робочий потік.
Рецепт - це еволюційний тиск, керований людськими цілями.
Що готується?
Мы скоро узнаем.
Сховище: https: //github.com/scottgal/ method. dse
Компоненти ключів:
src/overseer_llm.py - Декомпозиція робочого процесуsrc/tools_manager.py - Знаходження та звернення інструментівsrc/auto_evolver.py - Оптимізація за нічsrc/self_healing.py - Виявлення і виправлення вад (теоретично)src/qdrant_rag_memory.py - Пам'ять і навчанняtools/ - 50+ існуючі інструментиСпробуйте зразок по роботі:
cd code_evolver
python chat_cli.py
DiSE> Fetch https://example.com/article, summarize to 3 paragraphs, translate to Spanish with quality checking, create HTML email, and send via SendGrid
Документація:
README.md - Повний напрямник налаштуванняADVANCED_FEATURES.md - Глибоко занурена в архітектуруcode_evolver/PAPER.md - Academic PictureСерія Навігація:
Серія семантичної пам'яті закінчена.
Майбутні статті:
Експеримент продовжується.
Це частина 10, фінал семантичної розвідки: як прості правила → складна поведінка → самооптимізація → Поява → Всесвітня еволюція → глобальний консенсус → штучна еволюція → самооптифікуючі інструменти → система самозцілення → Готування реальних робіт у виробництві.
Код реальний, інструменти існують, еволюція відбувається, він експериментальний, час від часу нестабільний і точно "зкодований." але він працює... іноді. і коли він працює, він дійсно чарівний.
Ми не будуємо AGI. ми будуємо компостом, з якого може вирости АҐІ. і спостерігаємо за тим, що з'являється.
© 2026 Scott Galloway — Unlicense — All content and source code on this site is free to use, copy, modify, and sell.