TAOR-цикл и переменные состояния
TAOR-цикл и переменные состояния
Сердце AI-агента — цикл TAOR (Think-Act-Observe-Repeat): модель думает, вызывает инструмент, получает результат и повторяет до завершения задачи. Сам цикл — примерно 100 строк кода, но внутри работают 9 переменных состояния, которые превращают прототип в продакшн-систему. Они отслеживают необходимость компактификации контекста, ошибки, бюджет токенов, номер итерации и историю вызовов инструментов.
Источник: Workshop transcript, 2026-04-03
Связанные заметки
Атрибуты инструментов скрыты от модели
#ai#harness#constraints
Снижение нагрузки контроля через архитектуру проверок
#ai#automation#quality-control
Умный процесс превосходит сырую модель: модель + процесс > модель
#ai#engineering#systems-thinking
Три режима координации AI-агентов
#ai#multi-agent#decision-making
AI-трансформация полного цикла работы продакта
#ai#product-management#automation
Подробный разбор
Законы системного мышления - подробный гайд с примерами →Хотите глубже изучить ai и автоматизация?
AI Product Engineer
85% выпускников запустили AI-фичу в production
Узнать о курсеИсследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,400+ взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний