Новости ИИ: EnCompass – фреймворк для повышения эффективности AI-агентов

EnCompass: новый фреймворк для повышения эффективности AI-агентов

Исследователи из MIT и Asari AI разработали систему под названием EnCompass, призванную упростить работу с искусственным интеллектом и повысить надежность AI-агентов. Эти агенты, использующие большие языковые модели (LLM), все чаще применяются для автоматизации задач в различных сферах, от научных исследований до финансов.

EnCompass решает проблему отладки и повышения точности LLM. Он автоматически возвращается к предыдущим шагам при возникновении ошибок, а также способен параллельно тестировать разные варианты решения. Программисту достаточно отметить участки кода, где необходимо "разветвление" логики, и выбрать стратегию поиска оптимального пути.

Фреймворк позволяет сократить объем кода, необходимого для реализации поиска решений, до 80% и повысить точность работы агентов на 15-40%. EnCompass уже показал свою эффективность в задачах перевода кода с Java на Python и в работе с цифровыми сетями.

В будущем EnCompass может быть использован для решения более сложных задач, таких как управление библиотеками кода, проведение научных экспериментов и проектирование оборудования.