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

Опрос PwC среди генеральных директоров 2026 года: 56% сообщают об отсутствии финансовой отдачи от ИИ, лишь 12% добиваются успеха.
PwC опросила 4454 генеральных директоров в 95 странах и обнаружила, что 56% сообщают об отсутствии финансового влияния от ИИ, в то время как только 12% успешно использовали ИИ как для сокращения затрат, так и для роста доходов. Успешные компании-«Авангард» в 3 раза чаще применяют ИИ непосредственно к продуктам и услугам.

Кими $19/м Обновление: Улучшение OpenClaw с помощью структурированных моделей
Kimi представляет свое последнее обновление, стоимостью $19 в месяц, ориентированное на улучшение структуры моделей в OpenClaw. Это обновление обещает упрощенные операции и улучшенные функции автоматизации.

Сравнение производительности M5 Max и M3 Max при инференсе моделей Qwen на oMLX
Бенчмарки, сравнивающие MacBook Pro с процессорами M5 Max и M3 Max, запускающие модели Qwen 3.5 через oMLX v0.2.23, показывают, что M5 Max обеспечивает генерацию токенов в 1.4-1.7 раза быстрее и до 4 раз более быстрый префилл при длинных контекстах.

Постоянная потеря данных в проектах Claude: исчезновение диалогов без возможности восстановления
Автор длинных текстов сообщает о потере целых дней работы в Claude Projects из-за исчезновения разговоров из списка чатов проекта; они не находятся поиском и не восстанавливаются, а поддержка Anthropic не отвечает после трех инцидентов.