[Перевод] Почему AI-агенты ломаются на длинных задачах — и как обвязка помогает им дописывать приложения

ИИ-агент может бодро начать писать приложение, но на длинной дистанции быстро всплывают привычные проблемы: потеря контекста, слабая самооценка, заглушки вместо функций и уверенное «всё готово» там, где пользовательский сценарий разваливается.

В статье будем разбираться, как архитектура обвязки помогает удерживать агента в рамках задачи: зачем нужны планировщик, генератор и оценщик, как QA-агент проверяет результат через Playwright MCP и почему по мере развития моделей саму обвязку приходится постоянно пересматривать.

Перейти к разбору