Видео к статье

Проектирование агентов, которые не зацикливаются навсегда — видео к статье

Статья — о режиме отказа, в который рано или поздно попадает каждая команда, строящая агентов: агент, у которого закончились полезные ходы, но он всё равно продолжает размахивать руками. Она проходит по условиям остановки, бюджетам, границам субагентов и рабочим процессам, которые дешевле агента и с самого начала должны были быть ответом. Эти два выступления Anthropic — самый ясный аргумент в пользу той же дисциплины, от команды, чьи модели и создают большую часть этого зацикливания.

Основная рекомендация

15:09
How We Build Effective Agents: Barry Zhang, Anthropic

AI Engineer

Барри Жанг — о трёх правилах: не стройте агента, когда достаточно рабочего процесса; держите цикл максимально простым; и «думайте как ваш агент» (поместите себя в его контекстное окно и заметьте, что он принимает решения вслепую, в промежутках между скриншотами). Аргумент в пользу простоты и чек-лист «а стоит ли эта задача агента вообще» — ровно та дисциплина, которой требует статья.

Что вынести из этого видео: Вы спроектируете более простые циклы агента с чёткими правилами остановки, границами задач и точками контроля со стороны человека.

Открыть страницу видео

Также стоит посмотреть

18:19
Tips for building AI agents

Anthropic

Три инженера Anthropic разбирают самые частые ловушки, которые они встречают, — агенты, не знающие, когда остановиться; избыточный промптинг в системном промпте вместо исправления окружения; стоимость мультиагентных решений, которые на самом деле никому не были нужны. Полезно сразу после выступления Барри: вы узнаете те же паттерны под другим углом.

Что вынести из этого видео: Вы научитесь распознавать типичные ловушки при создании агентов, прежде чем добавлять несколько агентов, сложные промпты или скрытое состояние.

Открыть страницу видео