ИИ-агенты упираются не только в цену модели, но и в лишний контекст: длинные ответы, раздутый код, большие логи и JSON. Разбираю Caveman, Ponytail и Headroom как три разных слоя токенной диеты для агентной разработки. Читать далее
Признаю: в прошлой статье про тестирование Caveman я в конце написал, что такие инструменты, как RTK, действительно, могут помочь сэкономить токены. Я доверял самому принципу возможности экономии токенов, но не доверял конкретным цифрам эффективности, которые заявляет Headroom. Был уверен, что, садясь за тесты, скорее всего, увижу, не 60–95% экономии токенов, а типа 10% — или что-то такое. Но результат меня удивил в худшую сторону. Итак, тестируем Headroom вместе: Читать далее
Недавно копайлот перешёл на новую тарификацию, из-за которой я упёрся в месячные лимиты буквально за первую рабочую неделю. В рабочих чатиках все стали искать способ экономить токены, и среди разных предложений стабильно мелькал скилл под названием Caveman.Что он обещает? Идея…
Память ИИ‑агентов: как агенты запоминают, забывают и учатсяВсем привет! Продолжаю рассказывать и делиться своим опытом создания и внедрения ИИ-агентов. Сегодня давайте поговорим про память ИИ-агентов. Я поделюсь какие типы памяти использую чаще всего, поговорим про базовый минимум без которого нет смысла пытаться строить ИИ-агентов. Начнём с того как вообще работает контекстное окно и почему его не хватает, потом разберём какие типы памяти бывают, как они хранятся и как подгружаются в контекст. Читать далее