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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 18 апреля 2026 г.🔗 Source
Пользователь Reddit критикует рабочие процессы виртуальных CEO-агентов и выступает за подход, основанный на навыках.
Ad

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".

Ad

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:

  1. Начать с промпта
  2. Попросить LLM предложить улучшения
  3. Попросить LLM извлечь и сохранить соответствующие лучшие практики, которые она изучила, как именованный навык (например, 'X-навык')
  4. 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

Ad

👀 Смотрите также

TranslateGemma-12b: Человеческая проверка выявляет 71% ошибок, пропущенных автоматическими метриками
Новости

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.

OpenClawRadar
🦀
Новости

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.

OpenClawRadar
Сравнение производительности моделей Qwen 3.5 с основными моделями искусственного интеллекта
Новости

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.

OpenClawRadar
ИИ-агенты, не сокращающие расходы на обслуживание, потянут вашу команду на дно
Новости

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.

OpenClawRadar