Учиться строить практические агентические системы
arXiv: 2606.00189v2 Annuales Type: заменить резюме: Автоматизированная конструкция и оптимизация агентских систем на основе LLM приводит к разработке сложных систем, которые существенно повышают качество результата по сравнению с неосновными агентическими схемами. Однако исследования полевых агентских систем показывают, что в рамках производственных систем гораздо больше внимания уделяется таким вопросам, как простота, контролируемость и предсказуемость затрат на выводы. В настоящем документе мы предлагаем принципиальные подходы к разработке и оптимизации практических агентских систем. Мы описываем систему агентов, которая позволяет дизайнерам обеспечивать модульность в агентских системах путем определения "псёдоинструментов", которые называют МЛМ рекурсивно на ограниченном контексте. Используя эту систему, мы ручные модернизаторы для выполнения разнообразных задач и показываем, что в отношении динамически спланированных рабочих процессов фиксированные рабочие процессы вручную обычно дешевле и более точны. Затем мы предлагаем новые методы обучения для агентских компонентов, которые требуются этой системой, а именно псевдоинструменты и f