SearchOS — новая система от исследователей Renmin University решает…
🖼️ SearchOS — новая система от исследователей Renmin University решает знакомую проблему: чем дольше агент ищет информацию, тем хуже держит в голове, что уже проверено, и начинает повторять неудачные запросы по кругу.
Решение — вынести прогресс поиска из «головы» агента в общее структурированное состояние: карту найденных фактов с цитатами, карту покрытия задачи и отдельную память неудачных попыток, чтобы не наступать на одни грабли дважды.
📁 Параллельно работает планировщик — как только агент освобождается, ему сразу дают задачу под ещё не закрытый пробел. На бенчмарках система обошла всех конкурентов — и одиночных агентов, и мульти-агентные системы.
Тот же тренд, что мы видели у LangChain с RLM: координацию и память выносят из модели во внешнее структурированное состояние.
Похожие записи
- GPT-6 Astra «заработала» в три раза больше Fable 5.1 в тесте с торговым автоматом — в среднем более $15 тысяч
- Превращаем что угодно в ИИ-агентов DeepSeek показал Harness – среду,…
- OpenAI решает давнюю математическую задачу с помощью роя из 10 000 агентов, но не исключает возможности извлечения выгоды из закрытых данных Codex, принадлежащих исследователям.
Оцените материал:
Похожие записи
Россия выделяется плотной связкой университетов и компаний в ИИ-исследованиях Наукометрический…
12.09.2026
Россияне начали прокачивать резюме мемами — и ИИ-рекрутеры ведутся Кандидаты…
12.09.2026
Suno выпустила V6 — теперь с лицензированной музыкой и точечным…
12.09.2026Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
