Агент к середине задачи повторяет шаги, хотя окно ещё не забито

Длинная задача: агент стартует уверенно, а к середине начинает путаться — повторяет пройденное, тянет не то, теряет исходную цель. Первое подозрение — слабая модель или кончилось место в окне. Хотя окно ещё далеко не заполнено.

Дело не в объёме как таковом, а в доле нерелевантного в контексте. Когда туда свалены подряд все инструкции, ответы инструментов и промежуточные данные, внимание размывается и точность рассуждений падает — это называют context rot. Модель физически «видит» текст, но перестаёт держать в фокусе главное.

Типовая ошибка — набивать окно всем подряд: полными выгрузками, каждым сырым ответом инструмента, черновиками. Расчёт на большое окно тут не спасает: лимит говорит, сколько влезет, а не гарантирует, что агент не запутается.

Работает другая тактика. Крупные результаты инструментов и длинные сообщения выносим в файлы, а в окно кладём только короткое превью — при необходимости агент вернётся к полному файлу. Шумную промежуточную работу отдаём отдельному исполнителю со своим окном, и назад приходит только результат.

Учебный пример. Агент собирает данные по пяти компаниям. Вместо того чтобы держать в окне полные выгрузки по каждой, он складывает их в файлы, а в контекст кладёт короткие выжимки. Понадобилась полная выгрузка на следующем шаге — открывает файл.

Проверить можно так: сравните ответы агента на середине задачи при полном и при вынесенном контексте. Во втором случае он должен реже терять цель и повторять уже сделанное. Если так — дело было в составе окна, а не в модели.

Разбор