Как самоулучшение ИИ-агента улучшает результаты и экономит токены

ИИ-агент может стать заметно умнее, если научится улучшать не саму модель, а всю обвязку, в которой она работает.

Исследователи предлагают системе самостоятельно менять промты, порядок действий, инструменты, память и работу с контекстом. Чтобы агент не подгонял решения под знакомые задания, его изменения ограничивают по размеру, проверяют критиком и удаляют слишком дорогие, слабые или уже бесполезные приёмы. В результате остаются не случайные хитрости, а способы работы, которые помогают на новых задачах и требуют меньше слов от модели.

В этом обзоре разбираем, как устроено такое осторожное самоулучшение ИИ-агента и почему оно помогает одновременно повышать качество ответов и экономить вычисления.

📜 Полный обзор