Мы начинаем получать более четкое представление о том, насколько обширной будет область контекстного инжиниринга. Чтобы создать AI-агентов, теоретически это должно быть так же просто, как иметь супер мощную модель, предоставить ей набор инструментов, иметь действительно хороший системный запрос и дать доступ к данным. Возможно, в какой-то момент это действительно будет так просто. Но на практике, чтобы создать агентов, которые работают сегодня, вам нужно найти тонкий баланс между тем, что дать глобальному агенту и подагенту. Какие вещи сделать агентными, а какие оставить просто детерминированным вызовом инструмента. Как справиться с присущими ограничениями окна контекста. Вам нужно было выяснить, как получить правильные данные для задачи пользователя и сколько вычислительных ресурсов投入ить в решение проблемы. Как решить, что сделать быстро, но с потенциальными потерями в качестве, а что медленно, но, возможно, раздражающе. И бесконечное количество других вопросов. Пока нет единственно правильного ответа на все это, и есть значительные компромиссы для любого подхода, который вы выберете. И, что важно, чтобы все это сделать правильно, требуется глубокое понимание области, для которой вы решаете проблему. Обработка этой проблемы в AI-кодировании отличается от права, которое отличается от здравоохранения. Вот почему сейчас так много возможностей для игр с AI-агентами.