“Jullie zouden meer Bash moeten gebruiken.” In de afgelopen weken hebben Thariq van Anthropic en tientallen bedrijven die zich bezighouden met algemene intelligentie een telefonische vergadering gehouden. E-mailassistenten, klantenservicebots, agenda-beheer - allerlei productvormen zijn aan bod gekomen. Na een ronde gesprekken merkte hij dat hij steeds dezelfde zin herhaalde. Bash? Is dat niet een commandoregeltool die door programmeurs wordt gebruikt? Wat heeft dat met deze producten te maken? Laten we een specifiek scenario bekijken. Stel dat je een e-mailagent hebt en je vraagt: “Hoeveel heb ik deze week aan taxi's uitgegeven?” De traditionele aanpak is als volgt: de agent roept een API aan om e-mails op te halen, mogelijk haalt hij in één keer 100 e-mails op, en laat het model de bonnen van Uber en Lyft vinden en de bedragen optellen. Het probleem is dat 100 e-mails in de context worden gestopt, en het model moet deze inhoud tegelijkertijd onthouden, filteren en berekenen. Dit is niet eenvoudig voor grote taalmodellen. Het is gemakkelijk om iets te missen, gemakkelijk om fouten te maken, en je kunt niet verifiëren welke e-mails het daadwerkelijk heeft bekeken. Dit is een typisch probleem van de comfortzone van het model: de hoeveelheid gegevens is niet groot genoeg om speciaal een programma te schrijven, maar het overschrijdt de rekenkracht van het model in één keer. Het zit er tussenin, wat ongemakkelijk is. Thariq's oplossing is: geef de agent een Bash-tool, zodat deze de tussenresultaten in een bestand kan opslaan. Het klinkt eenvoudig, maar de logica erachter is interessant. De traditionele toolaanroep is als volgt: Tool → Modelverwerking → Outputresultaat Alle tussenliggende staten bevinden zich in het “brein” van het model, je kunt ze niet zien en niet controleren. Na de overstap naar Bash verandert de workflow: Tool → Bestand opslaan → Zoeken/filteren → Modelverwerking → Outputresultaat ...