Модель, которая умеет вызывать калькулятор и поиск, обгоняет ту, что считает в уме, на задачах с точными числами. Разбираем, где инструменты выигрывают, а где становятся лишним звеном и статьёй расходов.
Один и тот же вопрос: агент на GPT-4o без внешних данных отвечает по памяти на момент обучения, RAG-агент лезет в вашу базу и цитирует документ. Разбираем, где какой подход экономит деньги и репутацию.
LLM-агенты без памяти начинают каждую задачу с нуля и повторяют одни и те же ошибки. Эпизодическая память меняет расклад — но платить за неё приходится токенами, латентностью и новыми классами багов.
Автономные агенты уже бронируют билеты, пишут код и правят базы данных. Вопрос не в том, справятся ли они, а в том, сможете ли вы понять, почему они сделали именно так — и кто отвечает за ошибку.
Один LLM-агент выдаёт ответ и идёт дальше, другой перепроверяет себя перед каждым шагом. Разница — в цене токенов, скорости и числе ошибок, которые доходят до пользователя.
Cron запускает задачу раз в пять минут и в 99% случаев дергает пустую очередь. Событийная модель реагирует за миллисекунды, но платит за это сложностью. Разбираем, где что уместно.
Мультиагентные системы обещают распараллелить работу LLM, но за автономию приходится платить токенами и предсказуемостью. Разбираем, когда рой обгоняет централизованный оркестратор, а когда сжигает бюджет впустую.
Агент на своей видеокарте не шлёт данные наружу и не платит за токены, но упирается в контекст и качество. Разбираем, когда локальные open-weights модели обходят API, а когда только съедают железо.
Чистые нейросети галлюцинируют и не умеют объяснять свои выводы, чистая логика не масштабируется. Нейросимвольный подход обещает соединить оба мира — и уже пробует это в агентах.
Один агент читает только текст и стоит копейки за вызов, другой видит скриншоты и графики, но обходится в разы дороже. Разбираем, когда переплата за мультимодальность окупается, а когда это пустая трата токенов.
Generalist-агент с одним большим промптом проще запустить, но на десятках инструментов начинает путаться. Разбираем, когда выгоднее разбить систему на узких экспертов и во что это обходится.
Один AI-агент дергает API и укладывается в секунды, другой кликает по кнопкам в браузере и ломается на новой вёрстке. Разбираем, когда какой подход экономит деньги, а когда — единственный рабочий.