
Loop Engineering To Za Mało. Czas na Graph Engineering
Material przedstawia koncepcje Graph Engineering w pracy z agentami AI oraz wyjasnia, jak zastapienie pojedynczego agenta ukladem wyspecjalizowanych podagentow poprawia jakosc wynikow i zapobiega degradacji kontekstu.
- Graph Engineering - podejscie polegajace na rozbiciu zlozonego zadania na siec podagentow wykonujacych pracy w osobnych, czystych oknach kontekstu.
- Benchmark Anthropic - testy wykazaly, ze uklad wielu agentow osiagnal o 90,2% lepszy wynik w zadaniach badawczych niz pojedynczy agent Claude 4 Opus.
- Context Rot - zjawisko degradacji jakosci odpowiedzi pojedynczego agenta po przekroczeniu setek tysiecy tokenow w jednym oknie kontekstu.
- Anatomia petli - kazda petla agenta wymaga trzech elementow: wyzwalacza, definicji zadania oraz weryfikowalnego kryterium sukcesu.
- Zuzycie tokenow - uklad wieloagentowy zuzywa do 15 razy wiecej tokenow niz standardowy czat, dlatego nalezy go stosowac glownie przy zlozonych zadaniach.
- Wdrozenie w Hermes Agent - wprowadzenie architektury grafowej bez pisania kodu poprzez instrukcje promptowa i komende /learn.




