Как улучшить ИИ-агента без новых данных

Когда ИИ-агент работает плохо, первое желание — собрать больше данных и дообучить модель. Но часто проблема не в самой модели, а в том, как организована её работа: как агент понимает задачу, выбирает инструменты, строит пайплайн, проверяет результат и принимает решения.

Исследователи показывают, что заметный прирост качества можно получить без нового датасета — за счёт перепроектирования структуры агента, маршрутизации задач и добавления проверяющих модулей. Таким образом слабые места агента часто находятся не в модели, а в архитектуре системы вокруг неё.

В обзоре разберём, какие изменения действительно дают эффект и как понять, что стоит править в агенте в первую очередь.

📜 Полный обзор