При выполнении объемных задач, состоящих из десятков шагов, AI-агенты часто ошибаются, теряют контекст или останавливаются на полпути из-за переполнения памяти. Чтобы решить эту проблему, я внедрил в них навык декомпозиции, который работает по принципу Product Manager. Теперь агент дробит сложную задачу на логические блоки, выполняет их в изолированных сессиях и отчитывается по каждому тикету. Это позволяет стабильно получать качественный результат, не перегружая контекст и экономя токены, даже на базовых тарифах API ($20/мес, примерно 1800-2000 руб.).
00:00–01:36 Почему AI-агенты падают при выполнении сложных задач из десятков шагов (на примере сценария для YouTube). 01:37–03:46 Решение проблемы: декомпозиция задач на изолированные блоки и работа…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.