brandgrowthos — 04-05-2026
5 твитов за сутки. Автор разбирает типичные ошибки при разработке AI-агентов, подчеркивая важность адаптивности, локального тестирования и управления контекстом.
Философия разработки — большинство агентов терпят неудачу из-за попытки сделать их детерминированными и жесткими, как традиционное ПО; лучшие системы должны быть хаотичными, адаптивными и уметь корректно обрабатывать сбои [1].
Курiosity вместо интеллекта — прорывы происходят, когда разработчик перестает пытаться сделать агентов «умнее» и начинает учить их задавать правильные вопросы, а не выдавать идеальные ответы [2].
Локальное тестирование — перед деплоем в продакшен нужно всё тестировать локально на своем железе (например, 4090), чтобы выявить точки отказа на реальных «грязных» данных до того, как это сделают пользователи [3].
Проблемы контекстного окна — маркетинговые обещания в 128k токенов часто не совпадают с реальностью: системные промпты, история и схемы инструментов съедают до 90k токенов, что приводит к обрезке нужного контекста при сложных запросах [4].