Анализ Exoskeleton - самого умного из быстрых агентов в ECOM1

Это архитектура Ильяса Салихова. Она набрала 71.8 очков с суммарным временем работы агента в 51 минуту и заняла первое место Speed Leaderboard (туда попадают агенты быстрее часа).

На самом деле Ильяс мог выбить результат еще лучше. За время соревнования у него был прогон в 74.7 очков за 42.5 минуты, но вслепую этого заранее нельзя было знать. А еще этот агент прямо сейчас занимает первое место в пост-соревновательном лидерборде ECOM1 LIVE.

Под капотом крутятся gpt-5.4-mini и gpt-5.4-nano. Nano используется для pre-flight проверок и финализации ответа, а mini используется в agent REPL loop. В цикле агент может взаимодействовать через инструменты со средой Agentic OS. При этом основная информация грузится в агента принудительно еще перед стартом через context pre-fetch (еще до pre-flight проверок).

Вообще в этой архитектуре очень много делается принудительно кодом (отсюда и Exoskeleton). Помимо инструментов для взаимодействия со средой задачи очень много тяжелой логики свалено на “domain helpers” (например есть прямо отдельный solver для dispatch задачи), а за сбор grounding references отвечает еще один компонент.

Дополнительно к этому есть отдельный feedback цикл, который отвечает за сбор данных и “обучение” системы (и даже мои любимые heatmaps). Он не работал во время соревнования, но внес вклад в настройку архитектуры перед выходом в PROD.

Вот ссылки: на инсайт, исходники и deep dive.

Ваш, @llm_under_hood 🤗

PS: У Ильяса есть свой канал про AI! А вопросы по архитектуре Exoskeleton можно задать прямо в обсуждениях этого поста - @salikhov_ilyas