Обычный MCP-инструмент возвращает агенту текст или структурированные данные. Агент анализирует результат и пишет тебе что-то вроде:

Глубже

В предыдущей статье я писал, что уровень автономности ИИ-агента слабо связан с тем, насколько умной кажется модель. Способность системы обнаруживать ошибки задает верхнюю границу автономности. А стоимость необнаруженной ошибки и возможность отката определяют, насколько близко к этой границе можно подойти.

Для проверки я использую четыре типа контролеров: от полностью автоматических O3, где результат можно проверить механически, до O0, где остается человеческое решение. При этом наличие проверки само по себе ничего не гарантирует - важна ее реальная сила: охват, надежность, устойчивость и независимость. Эту модель я называю градиентом автономности.

Теперь попробуем применить ее к данным и аналитике

Читать далее

Arga has raised $10 million in a seed funding round that was led by General Catalyst, with participation from Box Group, Emergence, Gradient and SV Angel.

Now exiting stealth mode with a $26 million seed round, Keenable has been building a vast web search index for AI agents.