В этом уроке я на практике разбираю применение сложных агентных воркфлоу (workflows) для комплексного ресерча и документирования масштабных кодовых баз. Я демонстрирую, как целая когорта параллельных субагентов выполняет глубокий анализ в изолированных контекстах, после чего система автоматически проводит верификацию и синтезирует финальный документ. Этот подход позволяет полностью переложить рутинную аналитику крупных фич на ИИ, однако он требует огромного расхода токенов и значительного времени на автономные рассуждения (reasoning) моделей. Разбор будет максимально полезен разработчикам и автоматизаторам, внедряющим продвинутые многоагентные системы в свои проекты.
0:00–7:04 Механика параллельной работы субагентов, автоматический запуск верификации кода и особенности удержания контекста. 7:11–8:39 Завершение работы масштабной когорты из 24 агентов и переход к этапу финального синтеза документации. 8:45–12:40 Анализ скрытого расхода токенов на этапе генерации и конфигурация параметра динамических воркфлоу. 12:53–13:28 Разбор итоговой панели управления: оценка затрат токенов и вызовов инструментов…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.