Атомарные навыки: как улучшить агентов для программирования на 18.7%

Почему одни ИИ-агенты для программирования уверенно проходят сложные бенчмарки, но теряются на прикладных задачах?

Исследователи предлагают сместить фокус с «больших» составных сценариев вроде багфикса на базовые атомарные навыки: поиск нужного места в коде, редактирование, генерацию тестов, воспроизведение проблем и ревью. Такой подход не только снижает переобучение на конкретные задачи, но и даёт заметный прирост на самых разных реальных кейсах.

В обзоре разберём, почему обучение отдельным навыкам может стать новым стандартом для широкого круга агентов.

📜 Полный обзор