Агентные системы на базе больших языковых моделей систематически проваливаются на одних и тех же задачах — не из-за недостатка данных или вычислительной мощности, а из-за отсутствия конкретных, переиспользуемых способностей. Исследователи из Stanford Scaling Intelligence Lab представили систему TRACE (Turning Recurrent Agent failures into Capability-targeted training Environments), которая превращает повторяющиеся провалы агентов в целевые тренировочные среды для устранения выявленных пробелов. ...