разбор · агентытема-фронтир · H 1.51
4.0
из 10
смотреть не обязательно — забрать выжимку и пункты
оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал
ReAct и минимализм: простота важнее сложных методов
Language Agents: From Reasoning to Acting — with Shunyu Yao of OpenAI, Harrison Chase of LangGraph
Шунью Яо и Харрисон Чейз обсуждают эволюцию агентов: от ReAct и Reflection до современных подходов. Ключевой вывод: простота и минимализм важнее сложных методов, а качественные бенчмарки критичны для прогресса.
Простой цикл ReAct — основа агентов; рефлексия и дерево мыслей — для сложных задач, но требуют хороших бенчмар
что из этого моё
Видео даёт практические принципы для построения агентов: минимализм, правильный выбор между ReAct и Reflection, акцент на бенчмарках. Можно применить при проектировании оркестрации: начинать с простых цепочек, добавлять рефлексию только с оценщиком, использовать SWE-bench для оценки.
Что забрать
отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →
добавить поле 'Thought' в вызовы инструментов в конвейере разборов
выбрать самый простой метод для агента: начать с понятного промпта, добавлять инструменты и рефлексию только при явной необходимости
использовать SWE-bench для оценки агента на задачах кода
о чём говорят, по времени
главы доводят до 35:00 · дальше по ролику меток нет
01
Введение и путь в агентов00:00 ↗
Гости рассказывают, как пришли к исследованию агентов.
02
ReAct: мышление и действие05:00 ↗
Разбор вклада ReAct: общий метод взаимодействия и внутренний монолог.
03
Reflection и его применение15:00 ↗
Обсуждение Reflection как аналога обратного распространения через язык.
04
Бенчмарки и задачи25:00 ↗
Почему бенчмарки отстают и как их улучшать.
05
Практические советы по промптам35:00 ↗
Как общаться с моделями: простота и ясность.