Цепочка агентов: сквозные базовые модели агентов через дистилляцию множества агентов и агентное обучение с подкреплением

Обнаружено: LLM пытается решать сложные задачи «в лоб», упуская критические этапы — планирование, проверку данных, самокритику. Отсюда поверхностные ответы и пропущенные детали. Chain-of-Agents позволяет симулировать работу команды узких специалистов внутри одного промпта — вместо надежды на то, что модель сама все учтет, вы явно управляете процессом. Вы разбиваете один сложный запрос на роли: Планировщик → Исследователь → Исполнитель → Критик. Модель перестает импровизировать и начинает методично проходить этапы — качество ответа растет на 40-60% в задачах, требующих анализа и самопроверки.