Salesforce Agentforce Vibes 2.0 устраняет скрытый сбой: перегрузку контекстом в ИИ-агентах
Когда платформа венчурного финансирования VentureCrowd начала внедрять агентов для написания кода с использованием искусственного интеллекта, она столкнулась с теми же результатами, что и другие компании: в некоторых проектах цикл фронтенд-разработки сократился на 90%.
Тем не менее, это далось непросто и потребовало немало метода проб и ошибок.
Первая проблема VentureCrowd была связана с качеством данных и контекста. Диего Могольон (Diego Mogollon), директор по продукту в VentureCrowd, рассказал изданию VentureBeat, что «агенты рассуждают на основе любых данных, к которым они имеют доступ во время выполнения», и в результате могут уверенно «ошибаться», поскольку опираются исключительно на предоставленный им контекст.
Другим препятствием, как и для многих других, стали беспорядочные данные и нечеткие процессы. Подобно контексту, Могольон отметил, что агенты для кодинга усиливают плохие данные, поэтому компании сначала пришлось создать хорошо структурированную кодовую базу.
«Проблемы редко связаны с самими агентами кодинга; они кроются во всем, что их окружает, — сказал Могольон. — Это проблема контекста, замаскированная под проблему ИИ, и это основной тип сбоев, с которыми я сталкиваюсь при внедрении систем на базе агентов».
Могольон рассказал, что компания VentureCrowd столкнулась с несколькими препятствиями при перестройке процесса разработки программного обеспечения.
Опыт VentureCrowd иллюстрирует более широкую проблему в разработке агентов ИИ. Модели не подводят агентов; скорее, они оказываются перегружены избытком контекста и слишком большим количеством инструментов одновременно.
Слишком много контекста
Это проявление явления, называемого раздуванием контекста (Context bloat), когда по мере усложнения рабочих процессов ИИ-системы накапливают все больше данных, инструментов или инструкций.
Проблема возникает из-за того, что агентам необходим контекст для эффективной работы, но его избыток создает шум. И чем больше контекста приходится анализировать агенту, тем больше токенов он расходует, тем медленнее идет работа и выше затраты.
Один из способов обуздать раздувание контекста — это инженерия контекста. Инженерия контекста помогает агентам понимать изменения в коде или запросы на пул (pull requests) и привязывать их к своим задачам.
Однако инженерия контекста часто остается внешней задачей, а не встраивается непосредственно в платформы для кодинга, которые предприятия используют для создания своих агентов.
Как реагируют разработчики платформ для кодинга
Компания VentureCrowd полагалась на конкретное решение, которое помогло ей преодолеть проблемы раздувания контекста, мешавшие развертыванию корпоративных ИИ-агентов: Salesforce Agentforce Vibes — платформу для написания кода, которая существует внутри экосистемы Salesforce и доступна для всех тарифных планов, начиная с бесплатного.
Компания Salesforce недавно обновила Agentforce Vibes до версии 2.0, расширив поддержку сторонних фреймворков, таких как ReAct. Что наиболее важно для таких компаний, как VentureCrowd, в Agentforce Vibes появились функции Abilities (Возможности) и Skills (Навыки), которые они могут использовать для управления поведением агентов.
«Для понимания контекста: вся наша платформа, как фронтенд, так и бэкенд, работает на экосистеме Salesforce. Поэтому, когда был запущен Agentforce Vibes, он естественным образом вписался в хорошо знакомую нам среду», — отметил Могольон.
Подход Salesforce не минимизирует объем используемого агентами контекста; скорее, он помогает компаниям гарантировать, что контекст остается в рамках их моделей данных или кодовых баз. Agentforce Vibes обеспечивает дополнительное выполнение задач за счет новых функций «Навыки» и «Возможности». «Возможности» определяют то, чего агенты хотят достичь, а «Навыки» служат инструментами, которые они используют для достижения цели.
Другие платформы агентов кодинга управляют контекстом иначе. Например, Claude Code и Codex от OpenAI делают упор на автономное выполнение: они непрерывно читают файлы, выполняют команды и по мере развития задач расширяют контекст. В Claude Code имеется индикатор контекста, который сжимает контекст, когда он становится слишком большим.
При всем разнообразии этих подходов общая закономерность заключается в том, что большинство систем управляют растущим контекстом агентов, но не обязательно ограничивают его. Контекст продолжает увеличиваться, особенно по мере усложнения рабочих процессов, что затрудняет для предприятий контроль затрат, задержек и надежности.
Могольон сообщил, что его компания выбрала Agentforce Vibes не только потому, что значительная часть их данных уже находится на Salesforce, что упрощает интеграцию, но и потому, что это позволяет им лучше контролировать контекст, который они передают своим агентам.
Что следует знать разработчикам
Единого способа борьбы с раздуванием контекста не существует, но тенденция теперь ясна: больший объем контекста не всегда означает лучшие результаты.
Наряду с инвестициями в инженерию контекста, предприятиям приходится экспериментировать с тем подходом к ограничению контекста, который им наиболее удобен. Для бизнеса это означает, что главная сложность заключается не просто в предоставлении агентам большего объема информации, а в том, чтобы решить, что именно следует исключить.
