얕은 에이전트는 루프에서 도구를 호출하는 LLM이며, 긴 작업에서는 컨텍스트 오버플로와 목표 손실이라는 두 가지 방식으로 실패합니다. 이 기사에서는 LangCh에서 제공한 실제 임계값을 사용하여 두 가지를 모두 수정하는 하네스 레이어를 엽니다.
새로운 모델은 기능과 가격 대비 성능의 경계를 재설정합니다. 팀은 출시로 인해 달러당 가능한 것이 바뀔 때마다 무엇을 구축할지 재평가합니다.
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