С ростом числа MCP-инструментов в реальных агентах стало заметно ограничение: модель начала получать слишком много промежуточных данных. Это увеличивает количество токенов и время отклика, а в сложных цепочках действий приводит к ошибкам. Anthropic предложила решение: вынести выполнение операций в отдельную среду исполнения кода, сохранив за моделью только роль планировщика.
📌 Похожие новости
Когда данные говорят на разных языках: как LongCat-Flash-Omni объединяет текст, звук и видео
Автор: Денис Аветисян Очередной "прорыв", конечно. 560 миллиардов параметров, "синергия...
04.11.2025 16:05
ADSM: видеочат на WebRTC через Codex-агента
Мои родители и вся моя семья живут в Риге, а большинство наших родственников — в России и Украине....
04.11.2025 16:02
Как ИИ-браузер ChatGPT Atlas разгадал судоку за пару минут, но проиграл в Flappy Bird
ИИ умеет пользоваться браузером: видеть веб-страницы и решать на какую клавишу нажать. Но может ли...
04.11.2025 15:09
Тело AI-агентов: технический обзор робота 1X Neo
На днях по AI пабликам завирусился робот 1X Neo, который заявляется разработчиками как...
04.11.2025 11:39
[Перевод] Можно ли научить ИИ писать более качественные тексты?
Эпоха больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) снова и снова ставит перед нами вопрос о...
04.11.2025 11:05
Децентрализованный ИИ: как рой нейросетей побеждает большие модели
ИИ становятся все умнее, но когда дело доходит до практического применения, энтузиасты и ученые...
03.11.2025 22:49