🐾 Наши любимые петы: мультиагентные исследования

Казалось бы, нейросети должны были значительно сократить нам количество работы. Но даже с их помощью на исследования — от образовательных кейсов до конкурентного анализа — могут уйти целые недели. И прямо сейчас лучшие учёные мира пытаются понять, как ускорить этот процесс и не потерять в качестве.

👳‍♂️ Аскольд Романов, руководитель группы отдела управления AI образовательными продуктами, создал методологию мультиагентных исследований, которая позволяет организовать нескольких AI-агентов в единую команду. Такой подход решает ключевые проблемы нейросетевого ресёрча: дедуплицирует повторяющуюся информацию, разрешает противоречия в данных и привязывает каждый факт к первоисточнику для проверяемости. Исследование, которое раньше занимало неделю, теперь может быть выполнено полуавтономно в пределах рабочего дня.

👀 Кстати, эту методологию можно (и нужно) адаптировать под себя

⏩️ Ссылка на гитхаб

⏩️ Подробное описание всех этапов для комплексного исследования с мультиагентным подходом

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers