Как ИИ-агент восстанавливается после ошибок и меняет план

ИИ-агент ошибается не в том, что не знает ответ, а в том, что теряет нить по ходу работы.

Исследователи предлагают подход, где модель умеет долго вести задачу: работать с файлами, искать данные, запускать код, помнить, что уже сделано, и менять план, если что-то пошло не так. Команда учит такого ИИ-агента разбивать большую цель на части, поручать куски разным помощникам, собирать результаты обратно и проверять, что на выходе получился реальный рабочий результат.

В этом обзоре разбираем, как устроен ИИ-агент, который может восстанавливаться после ошибок, не терять ход решения и доводить сложные задачи до конца.

📜 Полный обзор