Исследователи из Nous Research опубликовали Autoreason — работу о том, почему итеративное самоулучшение LLM ломается на практике, и как это починить. Тема актуальная: все мы пытались строить агентов по схеме «сгенерируй → покритикуй → перепиши», и у всех это работало хуже ожиданий.

Авторы выделили три структурные проблемы примитивного подхода.

➡️ Искажение от формулировки — модель галлюцинирует недостатки, когда её прямо просят критиковать (ну конечно, она же не может сказать «всё хорошо»).
➡️ Расползание задачи — тексты бесконтрольно разрастаются с каждым проходом, теряя фокус.
➡️ Отсутствие сдержанности — модель никогда не говорит «изменения не нужны», хотя часто это правильный ответ.

На Haiku 3.5 традиционная критика-и-ревизия сжимала выдачу на 59-70% за 15 итераций — чистая деградация.

Их решение: на каждой итерации генерировать три версии — неизменный инкумбент (A), состязательную переработку (B) и синтез (AB). Судит панель свежих агентов без общего контекста через слепое голосование по методу Борда, где вариант «ничего не менять» равноправный кандидат. Каждый судья ранжирует все три варианта, за первое место даётся больше баллов, за последнее — меньше. Если исходный вариант выигрывает дважды подряд — стоп, сходимость.

По Claude-линейке результаты сильные: Sonnet 4.6 на задачах программирования показал 77% против 73% у однократной генерации, Haiku 3.5 с новым методом обогнал выбор лучшего из 6 вариантов при равных вычислительных затратах (40% против 31%). Но самое интересное — точка перелома на Haiku 4.5: при 60% точности прирост от доработок исчезает. Разрыв между способностью генерировать и оценивать закрылся, итерации стали бесполезными.

Практические выводы для агентов в Claude Code: роли критика, автора и синтезатора должны быть отдельными агентами с независимым контекстом, иначе получишь искажения. Всегда включай опцию «оставить как есть» в список возможных действий. Используй несколько судей (минимум 3, лучше 7) для принятия решений о редактуре. И самое главное — с сильными моделями (Haiku 4.5+, Sonnet 4) можно не заморачиваться с итерациями вообще, однократной генерации часто достаточно.

Короче, если твой агент в Claude Code делает хуже после «улучшений» — это не баг, а особенность примитивного самоулучшения. Autoreason показывает, как это лечить правильно, но на современных моделях проблема может быть уже неактуальна.

#ai_agents