Колишній інженер Google пояснив, як працюють AI agent loops, harness і evals за 20 хвилин.
Колишній інженер Google пояснив, як працюють AI agent loops, harness і evals за 20 хвилин.
Експерт з Google розкриває механізми покращення AI агентів через цикли, пам'ять та оцінювання.
Логіка проста: трасируєш кожен запуск → проганяєш через LLM-оцінювач → знаходиш збої → фіксиш → викочуєш нову версію.
Так агенти поступово покращуються.
- Agent loops: Основний механізм, що дозволяє агентам навчатися на своїх помилках.
- Memory: Зберігає інформацію про попередні запуски, що допомагає уникати повторення помилок.
- Harness: Інструмент для тестування та інтеграції агентів у різні середовища.
- Evals: Оцінка продуктивності агентів для виявлення їх слабких місць.
Дивитися на YouTube 😜 Подивися і збережи цей фреймворк.
Чому це важливо
АналітикаРозуміння цих механізмів є критично важливим для розробників, які прагнуть створювати більш ефективні та адаптивні AI системи.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Частина I. Архітектура ШІ-агентів: фундаментальні блоки
Десять фундаментальних блоків сучасного агента: таксономія моделей, рантайм-петля, техніки промптингу, дистиляція, навички (skills), пам'ять, function calling та юніт-економіка.
Частина II. Архітектура ШІ-агентів: від моделі до пам'яті та інструментів
Глибоке інженерне занурення: токенізація, KV-кеш, детермінізм семплінгу, тренувальний стек, квантування, контекстна інженерія, стек безпеки, виробничий RAG, ReAct та мультиагентні swarm-системи.
Frontier Models (Фронтирні моделі ШІ)
Найпотужніший клас штучного інтелекту на передньому краї світових досліджень (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), що визначає межу сучасних можливостей міркування, автономності та кодування.
LLM (Large Language Model - Велика мовна модель)
Фундаментальний клас нейромережевих архітектур на базі авторегресійного трансформера, що передбачає ймовірнісний розподіл наступних токенів і демонструє емерджентні властивості абстрактного мислення, синтезу коду та логічного висновку.