Пользователь Reddit критикует рабочие процессы виртуальных CEO-агентов и выступает за подход, основанный на навыках.

Пост на Reddit в r/openclaw выступает против распространённого паттерна в рабочих процессах ИИ-агентов: создания сложных систем с агентами, названными по конкретным должностям. Автор описывает это как "манию виртуальных CEO" и считает излишней нагрузкой.
Критика
В посте конкретно упоминается, что люди создают агентов с такими названиями, как:
- Бэкенд-разработчик
- Фронтенд-разработчик
- Гросс-хакер
- Эксперт по безопасности
- Маркетолог
Автор критикует этот подход, предполагая, что он создаёт "фальшивых экспертов-агентов, которые делают то, чего мы не хотим, на основе случайных данных из их обучения".
Предлагаемый альтернативный рабочий процесс
Вместо присвоения агентам должностей пост выступает за упаковку полезных способностей в виде навыков, которые можно вызывать по мере необходимости. Конкретный рабочий процесс автора:
- Начать с промпта
- Попросить LLM предложить улучшения
- Попросить LLM извлечь и сохранить соответствующие лучшие практики, которые она изучила, как именованный навык (например, 'X-навык')
- При столкновении с похожими проблемами позже попросить LLM выполнить задачу, используя сохранённый навык в качестве ориентира
Этот подход направлен на то, чтобы иметь "правильные инструменты готовыми для конкретных задач", а не поддерживать множество специализированных агентов.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

TranslateGemma-12b: Человеческая проверка выявляет 71% ошибок, пропущенных автоматическими метриками
Человеческая проверка MQM выявила ошибки в 71% сегментов перевода, которые автоматические метрики оценили как чистые, причем все 25 ошибок точности находились в слепой для метрик зоне.
Google DeepMind AI Pointer: Переосмысление мыши для взаимодействия с Gemini
Google DeepMind представляет AI-управляемый указатель мыши, который использует Gemini для понимания контекста, позволяя выполнять команды, такие как указание на изображение и произнесение «Покажи маршруты», интегрированный в Chrome и Googlebook.

Сравнение производительности моделей Qwen 3.5 с основными моделями искусственного интеллекта
Сайт для сравнения бенчмарков включает проверенные оценки и сравнительные инфографики для моделей Qwen 3.5 (122B, 35B, 27B, 397B) в сравнении с такими моделями, как GPT-5.2, Claude 4.5 Opus, Gemini-3 Pro и другими.

ИИ-агенты, не сокращающие расходы на обслуживание, потянут вашу команду на дно
Джеймс Шор утверждает, что удвоение скорости написания кода с помощью ИИ без пропорционального снижения затрат на обслуживание приводит к чистой потере производительности в течение нескольких месяцев. Модель показывает, что при двукратном увеличении объема вывода кода с двукратными затратами на обслуживание каждой строки производительность через ~5 месяцев становится хуже исходной.