Что будет, если заставить ИИ-агента работать с тысячами API

Вы когда-нибудь задумывались, как ИИ-агента научить сразу работать с тысячами разных API? В обычной жизни всё просто — приложение вызывает одну-две привычные функции, а тут задача куда масштабнее: собрать из разрозненных инструментов настоящий швейцарский нож, который не теряется в сложных цепочках вызовов и правильно управляет аргументами, даже если сценарии усложняются. Команда ByteDance решила попробовать — «а что если научить ИИ действовать в среде, где инструментов не просто много, а очень много, и всё это в единой логике?» Получился AgentScaler: агент, который тренируется сразу в тысячах мини-миров, учится планировать, исправлять ошибки на ходу и удивительно бодро справляется даже с нестандартными задачами.

О том, как устроена эта вселенная для ИИ, как там моделируют работу инструментов и почему такой подход кардинально меняет обучение агентов — в новом разборе.

📜 Полный обзор