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“Vocês deveriam usar mais o Bash.”
Nas últimas semanas, Thariq da Anthropic teve uma teleconferência com dezenas de empresas que trabalham com agentes de inteligência geral. Assistentes de e-mail, robôs de atendimento ao cliente, gerenciamento de agenda - há várias formas de produtos. Depois de conversar, ele percebeu que estava repetindo a mesma frase.
Bash? Não é uma ferramenta de linha de comando usada por programadores? Qual a relação disso com esses produtos?
Vamos ver um cenário específico.
Suponha que você tenha um agente de e-mail e pergunte a ele: “Quanto eu gastei em corridas esta semana?”
A abordagem tradicional é a seguinte: o agente chama uma API para puxar os e-mails, possivelmente recuperando 100 mensagens de uma vez, e então o modelo procura os recibos da Uber e Lyft, somando os valores.
O problema é que 100 e-mails são colocados no contexto, e o modelo precisa lembrar de tudo isso ao mesmo tempo, filtrando e calculando. Isso não é fácil para grandes modelos de linguagem. É fácil perder informações, cometer erros, e você não pode verificar quais e-mails ele realmente leu.
Esse é um problema típico da zona de conforto do modelo: a quantidade de dados não é grande o suficiente para exigir que um programa seja escrito para processá-los, mas é maior do que a capacidade do modelo de calcular tudo de uma vez. Fica uma situação embaraçosa.
A solução de Thariq é: dar ao agente uma ferramenta Bash, permitindo que ele salve resultados intermediários em um arquivo.
Parece simples, mas a lógica por trás disso é interessante.
A chamada de ferramentas tradicional segue este fluxo:
Ferramenta → Processamento do modelo → Resultado de saída
Todos os estados intermediários estão na “mente” do modelo, você não pode vê-los nem verificá-los.
Depois de mudar para Bash, o fluxo muda:
Ferramenta → Salvar arquivo → Pesquisar/Filtrar → Processamento do modelo → Resultado de saída
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