Фильтры по тегам

Все ai-agents ai-coding llm opinion tools review harness comparison claude-code open-source productivity benchmarks context-engineering

Показано: 10

Что такое Codemode

Год назад Армин Ронахер советовал не грузить в контекст модели пользовательские инструменты и MCP серверы, а просто писать больше скриптов. Тогда это выглядело почти как ересь: Code Is All You Need и …

mcp tools harness ещё 2

Агентам не нужна память. Им нужна документация

Плагин памяти для агента устроен так: он читает ваши разговоры с моделью, нарезает их на тысячу отдельных фрагментов и складывает в векторную базу. К каждому вашему запросу он прикрепляет пять самых п…

ai-agents memory context-engineering ещё 2

Context Rot: почему LLM работает хуже на длинном контексте

Проверять, умеет ли модель работать с длинным контекстом, обычно так: берут факт, прячут его в середине длинного текста и просят найти. Это тест Needle in a Haystack («иголка в стоге сена»). Модели с …

context-engineering context-management llm ещё 2

Как сжатие контекста работает в Pi

Если вы долго работали в кодинг агенте — в Pi, Claude Code или Codex — вы наверняка сталкивались со сжатием контекста. В этот момент агент перестаёт отправлять всю историю диалога и передаёт сжатое ре…

context-management context-engineering tokens ещё 2

Cursor сократила расход токенов на 7%: пять приёмов харнесса агента

Агенты стали работать дольше. Каждый новый шаг несёт в себе контекст предыдущего, и стоимость одного запуска растёт быстрее, чем объём полезной работы. 23 сентября 2026 года команда Cursor описала в б…

tokens optimization harness ещё 2

Strands Harness: универсальный агентный harness с экономией токенов

Создать собственного AI агента сложнее, чем подключить к нему хорошую модель. Модель умеет рассуждать, но для практической работы ей нужны shell, файлы, web инструменты, долговременная память и способ…

ai-agents harness context-engineering ещё 2

Проектирование MCP-инструментов, которые не взрывают контекстное окно агента

Агент вызывает один инструмент. Инструмент делает ровно то, для чего создан, и возвращает все записи, которые у него есть. Один ответ оказывается больше всего контекстного окна модели — и сессия обрыв…

mcp ai-agents tools ещё 2

Модели тупеют нарочно: почему лаборатории меняют знания на рассуждения

Счёт в математических бенчмарках продолжает расти, а вычислений на токен тратится всё меньше. GLM 5.2 набирает 99,2% на AIME 2026, активируя около 40 миллиардов параметров на токен. Qwen3.5 — 91,3% пр…

llm reasoning hallucination ещё 2

AI Agent Harness: что это и почему это важнее, чем выбор модели

AI агент — это не одна модель, а связка двух слоёв: модели, которая рассуждает, и harness, который превращает эти рассуждения в реальные действия. Без harness модель умеет только отвечать на вопросы: …

harness ai-agents context-engineering ещё 2

Эффективный контекст-инжиниринг для AI-агентов

Контекст — это критически важный, но конечный ресурс для AI агентов. Команда Applied AI в Anthropic опубликовала разбор того, как правильно собирать и поддерживать контекст, который питает агентские с…

context-engineering ai-agents anthropic ещё 2