Эффективность нейросетевых агентов: от «может ли» к «как дешевле»
С@svyatamestoAI-инженер
1 месРазмышление о смене парадигмы в разработке AI-агентов: переход от вопроса возможности решения задачи к вопросу экономической эффективности и стабильности.
Разработка AI-решений переходит от стадии «просто работает» к стадии «работает дешево и предсказуемо».
- Использование LLM напрямую через браузерные интерфейсы часто избыточно и дорого.
- Интеграция через API позволяет создавать более быстрые, дешевые и надежные автоматизированные системы.
- Фокус разработчиков смещается с возможностей нейросетей на архитектуру их эффективного применения.
Нерешаемых задач не бывает 🤔
Меня недавно спросили: а может ли ChatGPT взять и заказать мне продукты на неделю?
В целом — да.
Причем самый простой и тупой вариант: дать агенту браузер c открытым сервисом доставки и он уже сам накликает заказ. 🤷♂️
И вот здесь, мне кажется, появляется новый слой.
Вопрос «можно ли решить эту задачу нейросетью?» уже устарел. 😅 Новый вопрос теперь в другом:
насколько дорого мы собираемся это решать?
1️⃣ Можно сжечь миллиарды токенов, запустить кучу агентов и заставить их ходить по сайту, нажимать кнопки и собирать корзину. В итоге вы сэкономили себе десять минут, заказ едет, все счастливы.
2️⃣ А можно построить нормальный пайплайн: агент пишет скрипт, который через API собирает нужные данные, запускает его и проверяет результат. В итоге вся задача выполнится за секунды и потратится минимальное количество токенов.
Для пользователя итог примерно один и тот же. А вот стоимость решения — вообще нет.
И мне кажется, что именно сюда сейчас смещается главный вопрос вокруг нейросетей.
Не «может ли оно это сделать?», а «как сделать так, чтобы оно делало это эффективно?»
Как использовать генератор рандомных букв так, чтобы задача не просто иногда магически решалась, а стабильно выполнялась каждый раз — быстро, дешево и предсказуемо.
Мы переизобретаем программирование? 😅
Свята место | 10МДК | YHub

Кратко (AI)
Автор рассуждает о том, что вопрос о способности нейросетей решать прикладные задачи сменился вопросом об экономической эффективности этих решений. Вместо использования ресурсоемких агентов для имитации действий пользователя предлагается строить пайплайны через API для достижения стабильного и дешевого результата.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖