
В недавней публикации на Habr обсуждается эволюция рабочих процессов при использовании LLM, таких как Claude и Codex. Автор отмечает, что традиционная модель запуска отдельных «сабагентов» для выполнения параллельных задач уходит в прошлое. Современные подходы позволяют использовать уже открытые сессии для передачи заданий, получения результатов и обмена контекстом между процессами. Это значительно упрощает взаимодействие с моделями, делая архитектуру агентов более гибкой и эффективной. Вместо создания новых экземпляров агентов для каждой подзадачи, система поддерживает непрерывный поток данных, что экономит ресурсы и время. Автор подчеркивает, что для глубокого понимания принципов работы таких систем лучше всего напрямую обратиться к самим моделям за разъяснениями, однако статья предлагает ценный обзор изменений в парадигме разработки с использованием ИИ-агентов для тех, кто стремится разобраться в деталях самостоятельно.
This is a summary. Read the full article at the original source:
HabrПохожие
Новый ИИ-агент Meta хочет стать вашим персональным помощником
Компания Meta представила свою последнюю разработку — ИИ-агента Muse, созданного для выполнения функций высокоперсонализированного помощника. Согласно…
Что происходит с OpenAI и спором вокруг уравнений Навье-Стокса?
Компания OpenAI недавно заявила о значительном прорыве в математике, связанном с уравнениями Навье-Стокса, которые описывают движение жидкостей и газо…
Большие языковые модели развивают новые социальные предубеждения через адаптивное исследование
Недавняя научная работа, опубликованная на OpenReview, исследует, как большие языковые модели (LLM) могут приобретать и проявлять новые социальные пре…


