"Главная ошибка в ИИ сегодня — это то, что им кажется, что модели недостаточно умны. В реальности, модели имеют сверхчеловеческий интеллект и способности в большинстве задач, но ни люди, ни другие системы не умеют нормально планировать процессы под выполнение с помощью LLM. Если LLM - голюцинирувает - думает не в ту сторону - не справляется с долгосрочными задачами - достает не актуальный контекст, то в 99% это проблема и ошибка пользователя модели и системы оркестрации / харнеса, которые выстроены вокруг модели. Каким бы гениальным не был бы ИИ, ему очень сложно побороть кривые руки пользователя. Решение заключается в том, чтобы - дать модели язык декомпозиции (рекурсия, циклы, планы как код, спеки процессов) - расширить пространство действий - не только вызов инструментов, а полноценные программы (RLM-подход) - тренировать через RL именно навык разбиения сложных задач на небольшие куски, а не решения задачи из серии ""выведи мой бизнес на рынок Китая, не делай ошибок"" - строить харнесы и оркестраторы с пачкой и топологией субагентов, где модель управляет своей собственной оргструктурой __p.s. и да, это ровно то, что мы делаем и изучаем как применять в масштабе команд и компаний в лаборатории ____AI-native organizations__ __p.p.s. хотите увидеть примеры где это работает, но не хотите на лабораторию? (зря) изучайте любой enterprise-grade харнес от топовых компаний: ____Glass____ / ____Honk____ / ____Minions____ / ____Goose__"