This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Скайнет на минималках
Лумо — опенсорсный и бесплатный ИИ.
1) Не нужна регистрирация
2) Не хранит историю запросов и файлов
3) Чаты зашифрованы и хранятся на устройстве
4) Есть режим Ghost.Удаляет текущий чат навсегда после закрытия окна
5) Запросы не используются для обучения
6) Данные не передаются третьим лицам, например рекламодателям
7) Нет рекламы
#ai_model
1) Не нужна регистрирация
2) Не хранит историю запросов и файлов
3) Чаты зашифрованы и хранятся на устройстве
4) Есть режим Ghost.Удаляет текущий чат навсегда после закрытия окна
5) Запросы не используются для обучения
6) Данные не передаются третьим лицам, например рекламодателям
7) Нет рекламы
#ai_model
Это наглядная подсветка популярности четырёхзначных PIN-кодов.
Ось Y — первые две цифры, ось X — последние две.
В точке пересечения получается конкретный PIN, а его «взламываемость» закодирована цветом
Ось Y — первые две цифры, ось X — последние две.
В точке пересечения получается конкретный PIN, а его «взламываемость» закодирована цветом
❤1
DeepSeek-V3.1 — первый шаг к эре ИИ-агентов
Китайская опенсорсная модель получила масштабное обновление.
Она обучалась на 840 млрд токенов, что сделало её заметно «умнее» и устойчивее в работе с длинными документами.
Контекст до 128K токенов (это сотни страниц текста или логов) + 671 млрд параметров позволяют загружать огромные массивы данных и получать ответы без потери контекста - click
Два режима работы:
- Think — для глубокого анализа;
- Non-Think — быстрый, отлично подходит для повседневных запросов.
Переключение доступно через кнопку DeepThink.
Рывок в поиске: в тесте BrowseComp модель показала результат 30.0 против 8.9 у прошлой версии. Теперь можно задавать вопросы про актуальные новости и свежие данные — ответы будут более точными и хорошо отфильтрованными.
Обновления API
Новый токенизатор = лучшее сжатие текста, меньше затрат на обработку
Можно запускать локально или кастомизировать под свои задачи
Модель стала лучше справляться с техническими тестами (кодинг, терминал)
Строго следует инструкциям при генерации ответа
Изменение цен с 5 сентября:
1 млн входящих токенов — $0,07–0,56,
исходящих — $1,68.
Китайская опенсорсная модель получила масштабное обновление.
Она обучалась на 840 млрд токенов, что сделало её заметно «умнее» и устойчивее в работе с длинными документами.
Контекст до 128K токенов (это сотни страниц текста или логов) + 671 млрд параметров позволяют загружать огромные массивы данных и получать ответы без потери контекста - click
Два режима работы:
- Think — для глубокого анализа;
- Non-Think — быстрый, отлично подходит для повседневных запросов.
Переключение доступно через кнопку DeepThink.
Рывок в поиске: в тесте BrowseComp модель показала результат 30.0 против 8.9 у прошлой версии. Теперь можно задавать вопросы про актуальные новости и свежие данные — ответы будут более точными и хорошо отфильтрованными.
Обновления API
Новый токенизатор = лучшее сжатие текста, меньше затрат на обработку
Можно запускать локально или кастомизировать под свои задачи
Модель стала лучше справляться с техническими тестами (кодинг, терминал)
Строго следует инструкциям при генерации ответа
Изменение цен с 5 сентября:
1 млн входящих токенов — $0,07–0,56,
исходящих — $1,68.
Новые функции NotebookLM чтобы освоить любой предмет
Усвоить любой материал это задача не из лёгких.
NotebookLM может быть вашим персональным AI-помощником. Он поможет быстрее понять нужную тему и проверить свои знания.
Этим летом была добавлена функция Video Overviews.
С помощью этой функции генерируется видеопрезентация на основе ваших документов, другого видео или аудио.
Видеопрезентация будет состоять из слайдов с изображениями, диаграммами, цитатами и цифрами, сопровождаемая голосом на русском языке.
Последнее обновление дает новые возможности , которые превращают пассивное чтение в активное обучение.
1. Флеш-карты и викторины.
NotebookLM теперь автоматически создаёт учебные материалы из ваших документов.
Флеш-карты помогают запоминать термины, даты и основные понятия. Викторины проверяют понимание.
«Explain» даст развёрнутое объяснение с ссылкой на фрагмент источника.
2. Структурированные заметки
NotebookLM превращает твои источники в 4 вида заметок:
- Study Guide: викторины и словарь терминов, чтобы проверять знания.
- Briefing Doc: краткий обзор с самыми важными тезисами.
- FAQ: ответы на самые частые вопросы по теме.
- Timeline: хронология событий, чтобы понять, как развивалась тема.
можно задавать собственные шаблоны, чтобы получать тексты под конкретные задачи.
3. Углубляйте диалог с помощью чата Learning Guide
Он не только отвечает, а задаёт наводящие вопросы. По сути, это персональный репетитор прямо внутри NotebookLM.
4. Слушайте материалы с помощью аудиообзоров
Теперь можно учиться «на ходу».
Новые аудиоформаты:
Brief — короткий пересказ от одного ведущего.
Critique — два AI-«эксперта» дают разбор и обратную связь.
Debate — два ведущих обсуждают разные точки зрения, идеально для подготовки к дискуссиям.
NotebookLM экономит массу времени на такой рутине, как создание карточек, квизов и даже умеет спорить сам с собой.
Но вот вопрос: куда потратить освободившиеся часы?
И правильный ответ это на вдумчивую работу с материалом.Потому что усвоение знаний всё равно требует времени, концентрации и твоего участия.
И этот инструмент не заменит саму учёбу, но поможет освободить силы и время для осмысленного повторения, разбора сложных тем и практики.
#AIPlatform
Усвоить любой материал это задача не из лёгких.
NotebookLM может быть вашим персональным AI-помощником. Он поможет быстрее понять нужную тему и проверить свои знания.
Этим летом была добавлена функция Video Overviews.
С помощью этой функции генерируется видеопрезентация на основе ваших документов, другого видео или аудио.
Видеопрезентация будет состоять из слайдов с изображениями, диаграммами, цитатами и цифрами, сопровождаемая голосом на русском языке.
Последнее обновление дает новые возможности , которые превращают пассивное чтение в активное обучение.
1. Флеш-карты и викторины.
NotebookLM теперь автоматически создаёт учебные материалы из ваших документов.
Флеш-карты помогают запоминать термины, даты и основные понятия. Викторины проверяют понимание.
«Explain» даст развёрнутое объяснение с ссылкой на фрагмент источника.
2. Структурированные заметки
NotebookLM превращает твои источники в 4 вида заметок:
- Study Guide: викторины и словарь терминов, чтобы проверять знания.
- Briefing Doc: краткий обзор с самыми важными тезисами.
- FAQ: ответы на самые частые вопросы по теме.
- Timeline: хронология событий, чтобы понять, как развивалась тема.
можно задавать собственные шаблоны, чтобы получать тексты под конкретные задачи.
3. Углубляйте диалог с помощью чата Learning Guide
Он не только отвечает, а задаёт наводящие вопросы. По сути, это персональный репетитор прямо внутри NotebookLM.
4. Слушайте материалы с помощью аудиообзоров
Теперь можно учиться «на ходу».
Новые аудиоформаты:
Brief — короткий пересказ от одного ведущего.
Critique — два AI-«эксперта» дают разбор и обратную связь.
Debate — два ведущих обсуждают разные точки зрения, идеально для подготовки к дискуссиям.
NotebookLM экономит массу времени на такой рутине, как создание карточек, квизов и даже умеет спорить сам с собой.
Но вот вопрос: куда потратить освободившиеся часы?
И правильный ответ это на вдумчивую работу с материалом.Потому что усвоение знаний всё равно требует времени, концентрации и твоего участия.
И этот инструмент не заменит саму учёбу, но поможет освободить силы и время для осмысленного повторения, разбора сложных тем и практики.
#AIPlatform
Поезда, соединяющие весь мир
Чжаосюй Суй - молодой географ и картограф, увлечённый идеями устойчивого транспорта. С ранних лет его интересовали схемы метро и устройство общественного транспорта, а со временем это вылилось в исследование: насколько реально путешествовать по планете, используя только наземный общественный транспорт.
Результатом стала карта World Railway Map - статическая схема мировых железных дорог. По своей форме она напоминает карту метро: главная цель автора заключалась не в географической точности, а в удобстве восприятия и визуальной ясности.
В основе проекта лежат открытые источники и официальные данные железнодорожных операторов. Всю информацию Суй собрал и систематизировал вручную. Карта двуязычна: все метки приведены как на английском языке, так и на локальном.
Проект даёт новый взгляд на железные дороги - он наглядно показывает глобальную связанность, выделяет наиболее насыщенные узлы и указывает на пробелы в сети. При этом автор подчёркивает, что карта не предназначена для навигации. Её роль скорее популяризаторская и образовательная: она может быть полезна для изучения транспортных систем и общей географической грамотности.
Карта распространяется в цифровом виде и регулярно обновляется. Условия лицензии Creative Commons BY-NC 4.0 позволяют использовать её свободно в некоммерческих целях при обязательном упоминании автора. Таким образом, каждый желающий может ознакомиться с проектом на сайте создателя или скачать копию для личного изучения.
Чжаосюй Суй - молодой географ и картограф, увлечённый идеями устойчивого транспорта. С ранних лет его интересовали схемы метро и устройство общественного транспорта, а со временем это вылилось в исследование: насколько реально путешествовать по планете, используя только наземный общественный транспорт.
Результатом стала карта World Railway Map - статическая схема мировых железных дорог. По своей форме она напоминает карту метро: главная цель автора заключалась не в географической точности, а в удобстве восприятия и визуальной ясности.
В основе проекта лежат открытые источники и официальные данные железнодорожных операторов. Всю информацию Суй собрал и систематизировал вручную. Карта двуязычна: все метки приведены как на английском языке, так и на локальном.
Проект даёт новый взгляд на железные дороги - он наглядно показывает глобальную связанность, выделяет наиболее насыщенные узлы и указывает на пробелы в сети. При этом автор подчёркивает, что карта не предназначена для навигации. Её роль скорее популяризаторская и образовательная: она может быть полезна для изучения транспортных систем и общей географической грамотности.
Карта распространяется в цифровом виде и регулярно обновляется. Условия лицензии Creative Commons BY-NC 4.0 позволяют использовать её свободно в некоммерческих целях при обязательном упоминании автора. Таким образом, каждый желающий может ознакомиться с проектом на сайте создателя или скачать копию для личного изучения.
Wordmark.it - удобный способ работать со шрифтами
Это бесплатное веб-приложение. Его основная идея проста: показать пользователю введённый текст сразу во всех установленных на компьютере шрифтах.
Такой подход значительно удобнее стандартного выпадающего меню, где шрифты представлены лишь названиями.
Принцип работы основан на Web API, которое позволяет сайту просканировать локальные шрифты и отобразить заданную фразу во всех вариантах. Пользователь может мгновенно увидеть результат, менять размер текста и таким образом быстрее подобрать подходящий стиль.
В эпоху социальных сетей и самопрезентации дизайн шрифта становится важной частью повседневной культуры. Презентации, дипломы, посты и приглашения всё чаще оформляются самостоятельно, и в этой ситуации Wordmark.it помогает сориентироваться среди сотен малоизвестных названий.
Сервис не ограничивается только сайтом: доступно также расширение для Chrome. Оно синхронизирует системные шрифты и позволяет просматривать их прямо на любых веб-страницах. Найти его можно по ссылке.
Таким образом, Wordmark.it остаётся практичным инструментом для всех, у кого есть задача отредактировать текст.
Это бесплатное веб-приложение. Его основная идея проста: показать пользователю введённый текст сразу во всех установленных на компьютере шрифтах.
Такой подход значительно удобнее стандартного выпадающего меню, где шрифты представлены лишь названиями.
Принцип работы основан на Web API, которое позволяет сайту просканировать локальные шрифты и отобразить заданную фразу во всех вариантах. Пользователь может мгновенно увидеть результат, менять размер текста и таким образом быстрее подобрать подходящий стиль.
В эпоху социальных сетей и самопрезентации дизайн шрифта становится важной частью повседневной культуры. Презентации, дипломы, посты и приглашения всё чаще оформляются самостоятельно, и в этой ситуации Wordmark.it помогает сориентироваться среди сотен малоизвестных названий.
Сервис не ограничивается только сайтом: доступно также расширение для Chrome. Оно синхронизирует системные шрифты и позволяет просматривать их прямо на любых веб-страницах. Найти его можно по ссылке.
Таким образом, Wordmark.it остаётся практичным инструментом для всех, у кого есть задача отредактировать текст.
AI Edge Gallery. Бесплатное опенсорсное приложение для локального запуска ИИ-моделей на смартфоне без подключения к интернету.
Приложение пока доступно для Android-устройств от Android 12.
Чтобы его запустить, нужно:
Скачать АПК из вложения или в репозитории, в разделе Releases, файл .apk в самом низу. Если файл не запускается, возможно нужно обновить ОС.
Зайти в приложение, скачать одну из моделей из списка.
В AI Edge Gallery уже есть новые открытые модели, но можно подключать и свои.
Ключевые фишки
Работает локально, полностью офлайн. Никакого интернета — вся магия GenAI крутится прямо на вашем устройстве.
Выбирайте модель. Легко переключайтесь между разными моделями.
Вопросы к изображениям. Загружайте картинки и спрашивайте о них: получайте описания, решайте задачки, находите объекты.
Расшифровка аудио. Транскрибируйте загруженные или записанные клипы в текст — или переводите речь на другой язык.
Prompt Lab. Суммируйте, перефразируйте, генерируйте код или используйте свободные промпты для одиночных кейсов с LLM.
AI-чат. Для продуктивной беседы.
#AIPlatform
АПК для скачивания ⬇️⬇️⬇️
Приложение пока доступно для Android-устройств от Android 12.
Чтобы его запустить, нужно:
Скачать АПК из вложения или в репозитории, в разделе Releases, файл .apk в самом низу. Если файл не запускается, возможно нужно обновить ОС.
Зайти в приложение, скачать одну из моделей из списка.
В AI Edge Gallery уже есть новые открытые модели, но можно подключать и свои.
Ключевые фишки
Работает локально, полностью офлайн. Никакого интернета — вся магия GenAI крутится прямо на вашем устройстве.
Выбирайте модель. Легко переключайтесь между разными моделями.
Вопросы к изображениям. Загружайте картинки и спрашивайте о них: получайте описания, решайте задачки, находите объекты.
Расшифровка аудио. Транскрибируйте загруженные или записанные клипы в текст — или переводите речь на другой язык.
Prompt Lab. Суммируйте, перефразируйте, генерируйте код или используйте свободные промпты для одиночных кейсов с LLM.
AI-чат. Для продуктивной беседы.
#AIPlatform
АПК для скачивания ⬇️⬇️⬇️
👍1
Разбираемся в CSS corner-shape.
CSS corner-shape, дополняющее border-radius, расширяет возможности работы со скруглениями. Раньше были доступны только скруглённые углы, а теперь можно легко создавать ромбы, шестиугольники, вырезы, скругления разных типов и даже анимации.
Свойство CSS corner-shape стало одним из самых заметных дополнений в геометрический инструментарий веб-дизайна за последние годы. Оно расширяет контроль над внешним видом углов, выходя за рамки привычных скруглений с border-radius. Это на первый взгляд небольшое нововведение открывает целый спектр возможностей, для реализации которых раньше требовались сложные решения на SVG или изображения.
По состоянию на июнь 2025 года corner-shape это совсем новая возможность с ограниченной поддержкой в браузерах. Сейчас она работает только в Chrome, начиная с версии M139 и новее.
Свойство corner-shape работает в связке с border-radius.
Border-radius задает размер кривой, corner-shape определяет ее характер. С разными значениями можно строить новые фигуры
Множественные значения работают и в border-radius и у corner-shape тоже можно задать до четырёх параметров для каждого угла. Это даёт ещё больше уникальных форм.
Теперь ход за вами. Откройте новую страницу в codepen.io и добавьте corner-shape к простому блоку или кнопке и посмотрите, как крошечная настройка меняет общее ощущение от дизайна.
CSS corner-shape, дополняющее border-radius, расширяет возможности работы со скруглениями. Раньше были доступны только скруглённые углы, а теперь можно легко создавать ромбы, шестиугольники, вырезы, скругления разных типов и даже анимации.
Свойство CSS corner-shape стало одним из самых заметных дополнений в геометрический инструментарий веб-дизайна за последние годы. Оно расширяет контроль над внешним видом углов, выходя за рамки привычных скруглений с border-radius. Это на первый взгляд небольшое нововведение открывает целый спектр возможностей, для реализации которых раньше требовались сложные решения на SVG или изображения.
По состоянию на июнь 2025 года corner-shape это совсем новая возможность с ограниченной поддержкой в браузерах. Сейчас она работает только в Chrome, начиная с версии M139 и новее.
Свойство corner-shape работает в связке с border-radius.
Border-radius задает размер кривой, corner-shape определяет ее характер. С разными значениями можно строить новые фигуры
Множественные значения работают и в border-radius и у corner-shape тоже можно задать до четырёх параметров для каждого угла. Это даёт ещё больше уникальных форм.
Теперь ход за вами. Откройте новую страницу в codepen.io и добавьте corner-shape к простому блоку или кнопке и посмотрите, как крошечная настройка меняет общее ощущение от дизайна.
❤1
Знакомьтесь: Claude Sonnet 4.5
Обновлённая модель от Anthropic ориентирована на программирование и создание сложных агентов. Контекстное окно 200К токенов.
По словам разработчиков, Sonnet 4.5 способен удерживать фокус на сложных многошаговых задачах более 30 часов, что позволяет долго писать код продукта, не теряя контекст предыдущих этапов.
Заметно улучшено поведение модели: снижены подхалимство, обман, стремление к власти и склонность подкреплять бредовые убеждения.
Серьёзно усилена защита от prompt-injection — это один из самых существенных рисков для агентных сценариев и «компьютерных» возможностей.
Появились чек-поинты — одна из самых частых просьб. Они сохраняют прогресс и позволяют мгновенно откатываться к предыдущему состоянию.
На практике это означает, что код автоматически сохраняется перед каждым изменением и всегда можно вернуться к прошлой версии.
За последние шесть месяцев команда непрерывно обновляла Claude Code и решила ключевые задачи для ИИ-агентов:
как управлять памятью на длинных задачах, как выстроить систему разрешений с балансом автономии и контроля пользователя, и как координировать работу подагентов над общей целью.
Выпущены нативное расширение для VS Code и расширение Claude для Chrome.
Цена по API
$3 за 1 млн входных токенов
$15 за 1 млн выходных токенов
#ai_news
Обновлённая модель от Anthropic ориентирована на программирование и создание сложных агентов. Контекстное окно 200К токенов.
По словам разработчиков, Sonnet 4.5 способен удерживать фокус на сложных многошаговых задачах более 30 часов, что позволяет долго писать код продукта, не теряя контекст предыдущих этапов.
Заметно улучшено поведение модели: снижены подхалимство, обман, стремление к власти и склонность подкреплять бредовые убеждения.
Серьёзно усилена защита от prompt-injection — это один из самых существенных рисков для агентных сценариев и «компьютерных» возможностей.
Появились чек-поинты — одна из самых частых просьб. Они сохраняют прогресс и позволяют мгновенно откатываться к предыдущему состоянию.
На практике это означает, что код автоматически сохраняется перед каждым изменением и всегда можно вернуться к прошлой версии.
За последние шесть месяцев команда непрерывно обновляла Claude Code и решила ключевые задачи для ИИ-агентов:
как управлять памятью на длинных задачах, как выстроить систему разрешений с балансом автономии и контроля пользователя, и как координировать работу подагентов над общей целью.
Выпущены нативное расширение для VS Code и расширение Claude для Chrome.
Цена по API
$3 за 1 млн входных токенов
$15 за 1 млн выходных токенов
#ai_news
Эффективная инженерия контекста для AI-агентов, или чего не хватает ИИ-психологу что б погрузиться в ваши детские травмы.
Инженерия промтов, представляет собой набор методов написания и организации инструкций для LLM ради оптимального результата.
Инженерия контекста описывает стратегию управления всем, что попадает в окно модели: системные инструкции, внешние данные, MCP/инструменты, история сообщений и включать в контекст только необходимое, экономно расходовать токены при решении объёмных, многошаговых задач.
Почему инженерия контекста важна?
Чем больше контекст, тем хуже модель извлекает нужную информацию. Этот эффект проявляется у всех моделей.
Контекст следует воспринимать как конечный ресурс с убывающей отдачей. Каждый новый токен расходует этот ресурс, значит состав контекста нужно тщательно отбирать.
Кроме того, паттерны внимания формируются на распределениях обучающих данных, где короткие последовательности встречаются чаще длинных. А значит у моделей меньше опыта и специальных параметров для зависимостей, растянутых по всему контексту.
Практические принципы проектирования контекста
1. Пишите системные промпты просто и понятно. Балансируйте между жёсткими правилами (если..., то...) и гибкими формулировками. Для ясности используйте XML-теги или заголовки Markdown.
2. Начните с минимального варианта. Протестируйте первый промпт, посмотрите, где модель ошибается, и итеративно добавляйте инструкции и примеры.
3. Минимизируйте инструменты. Дайте агенту ровно столько инструментов, чтобы он понимал, когда и какой использовать. Избыточный набор запутывает выбор.
4. Организуйте внешнюю память. Проектируйте хранение так, чтобы агент мог автономно извлекать нужное: иерархия папок, корректные имена, метки времени, лёгкий доступ к кратким конспектам.
5. Стратегия отбора - важнее полноты. Включайте в контекст только то, что повышает вероятность правильного шага прямо сейчас.
Извлечение контекста и агентный поиск
Сегодня многие приложения используют извлечение на основе эмбеддингов до инференса, чтобы поднять важный контекст, с которым агент будет рассуждать.
Другой вариант, это позволить агентам самостоятельно извлекать данные для контекста.
В ряде случаев наиболее эффективными оказываются агенты с гибридной стратегией, часть данных извлекается заранее ради скорости, остальное агент исследует автономно по мере необходимости
Чтобы агенты эффективно работали на длинных временных горизонтах, применяются техники, которые напрямую борются с засорением контекста: уплотнение контекста, структурированное ведение заметок и мультиагентные архитектуры.
Уплотнение
Это практика, при которой разговор, приблизившийся к пределу окна контекста, сворачивается в краткое резюме, после чего работа продолжается в новом окне с этой выжимкой.
Структурированное ведение заметок (внешняя память)
Агент регулярно делает записи и сохраняет их вне окна контекста. Затем эти заметки при необходимости подгружаются обратно в контекст.
Такая связность через этапы суммирования позволяет реализовывать долгосрочные стратегии.
Архитектуры с подагентами
Специализированные подагенты берут на себя узкие задачи и работают в чистых окнах контекста. Главный агент координирует работу по верхнеуровневому плану. Каждый подагент может исследовать тему очень широко, тратя десятки тысяч токенов и больше, но возвращает лишь сжатое и выверенное резюме своей работы.
Подробный поисковый контекст остается изолированным у подагентов, а ведущий агент сосредотачивается на синтезе и анализе результатов. Эта схема показала существенный выигрыш по сравнению с одноагентными системами на сложных исследовательских задачах.
Заключение
Инженерия контекста это фундаментальный сдвиг в том, как мы строим решения на базе LLM. Важно вдумчиво отбирать, какая информация на каждом шаге попадет в ограниченный бюджет внимания модели. Цель, найти минимальный набор максимально информативных токенов, который повышает вероятность нужного результата и делает агента устойчивым на длинных дистанциях, хоть в роли ИИ-психолога, хоть в роли исследователя.
#agent
Инженерия промтов, представляет собой набор методов написания и организации инструкций для LLM ради оптимального результата.
Инженерия контекста описывает стратегию управления всем, что попадает в окно модели: системные инструкции, внешние данные, MCP/инструменты, история сообщений и включать в контекст только необходимое, экономно расходовать токены при решении объёмных, многошаговых задач.
Почему инженерия контекста важна?
Чем больше контекст, тем хуже модель извлекает нужную информацию. Этот эффект проявляется у всех моделей.
Контекст следует воспринимать как конечный ресурс с убывающей отдачей. Каждый новый токен расходует этот ресурс, значит состав контекста нужно тщательно отбирать.
Кроме того, паттерны внимания формируются на распределениях обучающих данных, где короткие последовательности встречаются чаще длинных. А значит у моделей меньше опыта и специальных параметров для зависимостей, растянутых по всему контексту.
Практические принципы проектирования контекста
1. Пишите системные промпты просто и понятно. Балансируйте между жёсткими правилами (если..., то...) и гибкими формулировками. Для ясности используйте XML-теги или заголовки Markdown.
2. Начните с минимального варианта. Протестируйте первый промпт, посмотрите, где модель ошибается, и итеративно добавляйте инструкции и примеры.
3. Минимизируйте инструменты. Дайте агенту ровно столько инструментов, чтобы он понимал, когда и какой использовать. Избыточный набор запутывает выбор.
4. Организуйте внешнюю память. Проектируйте хранение так, чтобы агент мог автономно извлекать нужное: иерархия папок, корректные имена, метки времени, лёгкий доступ к кратким конспектам.
5. Стратегия отбора - важнее полноты. Включайте в контекст только то, что повышает вероятность правильного шага прямо сейчас.
Извлечение контекста и агентный поиск
Сегодня многие приложения используют извлечение на основе эмбеддингов до инференса, чтобы поднять важный контекст, с которым агент будет рассуждать.
Другой вариант, это позволить агентам самостоятельно извлекать данные для контекста.
В ряде случаев наиболее эффективными оказываются агенты с гибридной стратегией, часть данных извлекается заранее ради скорости, остальное агент исследует автономно по мере необходимости
Чтобы агенты эффективно работали на длинных временных горизонтах, применяются техники, которые напрямую борются с засорением контекста: уплотнение контекста, структурированное ведение заметок и мультиагентные архитектуры.
Уплотнение
Это практика, при которой разговор, приблизившийся к пределу окна контекста, сворачивается в краткое резюме, после чего работа продолжается в новом окне с этой выжимкой.
Структурированное ведение заметок (внешняя память)
Агент регулярно делает записи и сохраняет их вне окна контекста. Затем эти заметки при необходимости подгружаются обратно в контекст.
Такая связность через этапы суммирования позволяет реализовывать долгосрочные стратегии.
Архитектуры с подагентами
Специализированные подагенты берут на себя узкие задачи и работают в чистых окнах контекста. Главный агент координирует работу по верхнеуровневому плану. Каждый подагент может исследовать тему очень широко, тратя десятки тысяч токенов и больше, но возвращает лишь сжатое и выверенное резюме своей работы.
Подробный поисковый контекст остается изолированным у подагентов, а ведущий агент сосредотачивается на синтезе и анализе результатов. Эта схема показала существенный выигрыш по сравнению с одноагентными системами на сложных исследовательских задачах.
Заключение
Инженерия контекста это фундаментальный сдвиг в том, как мы строим решения на базе LLM. Важно вдумчиво отбирать, какая информация на каждом шаге попадет в ограниченный бюджет внимания модели. Цель, найти минимальный набор максимально информативных токенов, который повышает вероятность нужного результата и делает агента устойчивым на длинных дистанциях, хоть в роли ИИ-психолога, хоть в роли исследователя.
#agent