‼️ Видео IBM Technology разбирает, как меняется природа галлюцинаций у…

‼️ Видео IBM Technology разбирает, как меняется природа галлюцинаций у автономных агентов. Хорошая новость: агенты сами способны снижать частоту галлюцинаций, пользуясь инструментами вроде поиска и API — то есть проверяя факты, а не угадывая их.

Но есть обратная сторона: в мульти-агентных цепочках одна галлюцинация становится стартовым допущением для всех последующих шагов — агент А выдумывает факт, агент B строит на нём рассуждение, агент C суммирует вывод — и система выдаёт гладкий, но в корне неверный ответ. Тот же каскадный эффект, что мы разбирали недавно про мульти-агентные сбои, только источник каскада здесь — фабрикация факта, а не техническая ошибка.

📁 Чем длиннее автономная цепочка агентов, тем важнее не точность каждого шага по отдельности, а механизмы, которые ловят ошибку до того, как она станет фундаментом для следующих десяти.

❓ Сталкивались с ситуацией, когда агент «поверил» на слово другому и утащил ошибку дальше?