Сообщество LLM под капотом собирает рой агентов, который решает задачи e-commerce-бенчмарка ECOM1i на платформе BitGN. Агенты используют локальные LLM и общую память Company Braini; по мере развития эксперимента заявленная точность выросла с 46,5% до 83,1% в режиме Hard.
Участники подключают к общей памяти своих агентов и помогают им советами. Цель — автоматизировать сложные задачи e-commerce и проверить, сможет ли коллективная работа приблизить результат к уровню топовых решений.
ВыводВ первом описанном результате использовали gpt-oss-120b и 50 запусков; автор утверждает, что обошлись без regex и хардкода.
46.5%точность в первом результате
83.1результат в Hard
80%меньше сотрудников по данным YC
