Архитектура агентов глубокого исследования: поиск фактов, строгие процессы, судьи
Для создания качественного AI-контента, необходимо архитектуру с агентами для поиска фактов, строгими рабочими процессами для текстового сбора и откалиброванными судьями для контроля. Это позволяет избавиться от алгоритмического мусора и обеспечивает точность и читаемость текста.
Свобода агенту для поиска, жёсткий workflow для текста, калиброванный LM-судья для контроля — вот рецепт качес
Развести в конвейере карточек написание и проверку по двум разным контекстным окнам, как в этом воркшопе: оценщик в чужом окне безжалостен, в своём — хвалит собственный текст. Критику выдавать структурированным объектом вроде JSON-багрепорта и гонять цикл, пока список замечаний не опустеет — в ролике хватает трёх-четырёх итераций, а стилевых примеров в промпте держать ровно три: один стиль не задаёт, двадцать съедают контекст.