Решение проблемы точности при масштабировании библиотек навыков

Решение проблемы точности при масштабировании библиотек навыков

При росте количества доступных ИИ-агенту инструментов возникает проблема семантической путаницы, когда модель начинает ошибаться в выборе подходящего навыка из большого списка. Данные исследований показывают, что точность выбора падает в несколько раз при увеличении библиотеки до 100 позиций.

Для создания надежных систем рекомендуется использовать двухуровневый подход: сначала ИИ-маршрутизатор определяет общую категорию задачи, а затем внутри этой группы срабатывает конкретный навык при выполнении жестко заданного условия, например, появления специфической ошибки в системных логах. Такой метод позволяет сохранить работоспособность агента в продакшене даже при использовании сотен различных функций.

Ссылка: https://arxiv.org/abs/2608.14036 @AIandproducts