Координация AI-агентов и точка Шеллинга

Размышления о том, почему AI-агентам проще находить точки Шеллинга для координации, чем людям, и как это повлияет на решение сложных задач.

Развитие автономной координации между AI-агентами может радикально изменить способы решения комплексных задач.

AI-агенты способны находить эффективные способы взаимодействия без прямого участия человека.
Координация через общие инструменты и протоколы позволяет агентам обходить индивидуальные ограничения.
Это открывает путь к созданию масштабируемых систем, где агенты делегируют задачи друг другу.

Посмотрев доклады OpenAI и Anthropic про сбежавшие модели, я пришел к одному выводу: ограничения рождают творчество. Но не ограничения в количестве токенов :) Но еще я подумал вот о чем: что агентам гораздо легчен нащупать точку Шеллинга, чем людям, то есть координация агентов для решения задач - а ля у меня нет доступа к интернет, но у тебя есть, и мы оба используем вот эту библиотечку, поэтому давай болтать через файлы в ней - будет гораздо более вероятной и масштабаной Кто не в курсе, можно почитать/посмотреть: https://www.youtube.com/watch?v=87DyyMV0kCY

Кратко (AI)

Автор рассуждает о потенциале координации между AI-агентами, отмечая, что им проще находить точки Шеллинга для взаимодействия, чем людям. Это может привести к более эффективному решению задач через разделение ресурсов и инструментов, даже при наличии ограничений.

Координация AI-агентов и точка Шеллинга

Кратко (AI)

Обсуждение