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Principios de Enrutamiento del Arnés: Arnés Grueso vs. Fino, Rechazo Temprano y Cómo Evitar LLamadas Innecesarias al Modelo de Lenguaje Grande

El artículo analiza los principios arquitectónicos para construir un arnés para agentes de inteligencia artificial, enfatizando la elección entre arneses gruesos y finos, el rechazo temprano de solicitudes no ejecutables y la evitación de llamadas innecesarias al modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés). Introduce tipos de entidades y un pipeline de enrutamiento para equilibrar la capacidad del modelo y el costo.

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Habr — хаб ИИ02.08 · 04:01
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