✔️ AutoAgent: агенты теперь улучшают себя сами
Загружаем изображение…
✔️ AutoAgent: агенты теперь улучшают себя сами
Вышла мощная open source библиотека для автономной самооптимизации AI-агентов. Мета-агент сам подбирает промпты, инструменты и оркестрацию - и занял #1 на SpreadsheetBench (96.5%) и TerminalBench (55.1%).
В процессе оптимизации агент сам придумал несколько трюков, которые никто не закладывал. Spot checking – запуск отдельных задач для маленьких правок вместо полного прогона, что сэкономило кучу compute.
Принудительные верификационные циклы - агент встроил детерминированные self-check-и и валидаторы, выделив бюджет на основную задачу и бонусные шаги для проверки.
Написание тестов - агент начал сам писать юнит-тесты под каждую задачу.
Progressive disclosure – при переполнении контекста агент начал дампить длинные данные в файлы. Оркестрация субагентов – при необходимости агент создавал task-specific субагентов и передавал им управление.
GitHub: https://github.com/kevinrgu/autoagent
Вышла мощная open source библиотека для автономной самооптимизации AI-агентов. Мета-агент сам подбирает промпты, инструменты и оркестрацию - и занял #1 на SpreadsheetBench (96.5%) и TerminalBench (55.1%).
В процессе оптимизации агент сам придумал несколько трюков, которые никто не закладывал. Spot checking – запуск отдельных задач для маленьких правок вместо полного прогона, что сэкономило кучу compute.
Принудительные верификационные циклы - агент встроил детерминированные self-check-и и валидаторы, выделив бюджет на основную задачу и бонусные шаги для проверки.
Написание тестов - агент начал сам писать юнит-тесты под каждую задачу.
Progressive disclosure – при переполнении контекста агент начал дампить длинные данные в файлы. Оркестрация субагентов – при необходимости агент создавал task-specific субагентов и передавал им управление.
GitHub: https://github.com/kevinrgu/autoagent