Meno è di più per gli agenti. Lascia che il tuo agente funzioni in modalità Zen. Un nuovo documento mostra che fornire a un LLM solo 78 esempi scelti con cura funziona meglio su compiti reali per agenti rispetto a addestrarlo con 10.000 esempi sintetici. Questo corrisponde ai nostri esperimenti nel nostro documento Agentic Reasoning: i nostri 3 strumenti progettati con cura hanno superato i 7 strumenti di HuggingFace e i 107 strumenti di LangChain. Fai del tuo meglio per mantenere tutto semplice, sia nell'addestramento che nel dispiegamento degli agenti. Come gli esseri umani, gli agenti raggiungono la massima efficienza quando si concentrano su poche cose, permettendo loro di sentire il flusso e entrare in modalità zen.