LLM ajanları uzun görevlerde dağılıyor. İşte bağlam mühendisliğinin gerçekten önemli olduğu nokta burası. Ajanlar mantık yürütebilir ve araçlar kullanabilir, ancak genişletilmiş işlemler sınırsız bağlam büyümesine ve birikmiş hatalara yol açar. Bağlam sıkıştırması veya geri alma ile artırılmış yönlendirme gibi yaygın çözümler, bilgi doğruluğu ile akıl yürütme kararlılığı arasında tavizler gerektirir. Bu yeni araştırma, görevin ne kadar sürdüğü fark etmeksizin ajanın akıl yürütme bağlamını sıkı bir şekilde sınırlı tutan InfiAgent'ı tanıtıyor. Fikir, kalıcı durumu dosya merkezli soyutlama haline getirmek. Her şeyi bağlama sığdırmak yerine, ajan, adımlar arasında kalıcı olan dosyalardan oluşan bir çalışma alanı tutar. Her karar noktasında, bir çalışma alanı durum anlık görüntüsünden ve sabit bir son eylemler penceresinden bağlamı yeniden oluşturur. Bu, görev süresini bağlam boyutundan ayırır. Görev 10 adım ya da 1000 adım sürsün, mantık bağlamı aynı uzunlukta kalır. Bu güzel çünkü yaklaşım göreve özgü ince ayar gerektirmiyor. Ajan, alan ne olursa olsun aynı şekilde çalışır. DeepResearch üzerindeki deneyler ve 80 makalelik bir literatür inceleme görevi, 20B açık kaynak modeline sahip InfiAgent'ın daha büyük özel sistemlerle rekabet ettiğini gösteriyor. Bağlama odaklı temel çizgilerden çok daha yüksek uzun ufuk kapsama alanı sağlar. 80 makalelik literatür incelemesi özellikle anlam verici. Bu, geleneksel ajanların hata biriktirip yaptıklarını unuttuğu uzun bir görevdir. InfiAgent'ın dosya tabanlı durum dışsallaştırması bu bozulmayı önler. Makale: Akademimizde etkili yapay zeka ajanları oluşturmayı öğrenin: