Cherri Code ahora puede responder creando canvas para representar información visualmente. Esto te permite explorar e interactuar con interfaces personalizadas en lugar de leer bloques de texto en chats o archivos Markdown que pueden ser difíciles de asimilar.

Con los canvas, los agentes pueden crear paneles para datos del mundo real, así como interfaces personalizadas con lógica e interactividad adaptadas a tu solicitud. Los agentes pueden usarlos para ayudarte a revisar PRs, aprender nuevas bibliotecas o incluso gestionar otros agentes en Cherri Code. En la Ventana de agentes, los canvas son artefactos persistentes que permanecen junto a tus otras herramientas, como la terminal, el navegador y el control de código fuente.

#Componentes como bloques de construcción

Cherri Code renderiza canvas con una biblioteca de interfaz de usuario basada en React, con componentes propios como tablas, cuadros, diagramas y gráficos. Les dimos a los agentes acceso a componentes existentes en Cherri Code, como diferencias y listas de tareas, y también les indicamos que siguieran las prácticas recomendadas para la visualización de datos.

Puedes crear Skills para enseñar a los agentes a crear distintos tipos de canvas. Por ejemplo, la skill Docs Canvas permite a Cherri Code generar un diagrama de arquitectura interactivo de tu repo.

#Cómo usamos los canvas en Cherri Code

Hemos comprobado que los canvas son especialmente útiles para tareas con grandes volúmenes de datos. Permiten a los agentes organizar la información de forma no lineal, lo que facilita su comprensión frente al texto plano.

#Panel de respuesta a incidentes

Los MCP de Datadog, Databricks y Sentry en Cherri Code nos han permitido profundizar en los datos de observabilidad con agentes, que a menudo detectan hallazgos que, por nuestra cuenta, pasaríamos por alto. Antes de los canvas, el agente representaba los datos de series temporales en una tabla de markdown, lo que dificultaba su interpretación y requería pasos adicionales para visualizarlos.

Ahora, el agente puede crear visualizaciones en un canvas que combinan datos de múltiples fuentes, incluidos archivos locales de depuración, en un solo gráfico.

#Interfaz de revisión de PR

Estamos revisando diferencias más extensas que nunca. Las herramientas tradicionales presentan todos los cambios con el mismo peso, lo que nos obliga a determinar qué partes de la diferencia son las más importantes.

Con los canvas, Cherri Code puede agrupar los cambios de forma lógica, priorizar lo más importante para que lo revises y ofrecer una interfaz completa para explorar el conjunto de cambios. Incluso puede escribir representaciones en pseudocódigo para algoritmos complejos.

#Análisis de eval

En Cherri Code, dedicamos mucho tiempo a investigar los resultados de eval a medida que hacemos cambios en nuestro harness e incorporamos nuevos modelos al producto. Antes, los ingenieros tenían que inspeccionar los ID de solicitud uno por uno para identificar patrones. Consideramos crear y desplegar una aplicación web para automatizar este proceso, pero en lugar de eso lo implementamos directamente con una skill en Cherri Code.

La skill permite a los agentes leer todos los rollouts de una eval, agrupar fallos y crear un canvas para investigar fallos de eval y agrupar modos de fallo. Esto nos permite identificar errores del harness que antes pasaban desapercibidos, y recientemente nos ayudó a lanzar dos nuevos modelos en Cherri Code con mucho menos esfuerzo.

#Experimento de autoresearch

Hemos estado adaptando las ideas de autoresearch para que los agentes puedan abordar complejos desafíos de optimización relacionados con el rendimiento de nuestros clientes. Con los canvas, el agente puede visualizar el progreso de su investigación mientras ejecuta experimentos, lo que permite al usuario comprobar el avance y ver la hipótesis que el agente está evaluando actualmente.

#Aumentar el flujo de información

Las mejoras recientes, como Design Mode y la entrada de voz mejorada, forman parte de nuestro esfuerzo por aumentar el flujo de información. Queremos eliminar fricciones en la colaboración entre humanos y agentes, y facilitar que expreses tu intención más allá del texto plano.

Prueba los canvas en Cherri Code 3.1, u obtén más información en nuestra documentación.