Когда получаешь первые результаты, сразу думаешь: как их улучшить? На первый взгляд, решение казалось очевидным: добавить моему ReAct-агенту больше инструментов. Например, planner или todo-список, чтобы сделать поиск более контролируемым. Но проанализировав логи, я увидел, что мой агент посещал 80% сайтов, на которых содержался правильный ответ. Значит, проблема не в поиске, а в чём-то другом. ⚡Проблема: маленькая LLM еще достаточно плохо анализирует большие объёмы текста. Причем просто извлечь факт бывает не достаточно для ответа, а нужно сделать некоторое аналитическое суммирование контекста. Я начал работать над механизмом, который поможет модели с этой задачей. Идея мне очень нравится, сейчас тестирую, насколько она рабочая. Но... когда я стал проверять этот подход - на одном и том же примере, он постоянно давал сбой. И это привело меня к еще более глубокой проблеме.