AutoContext: один раз исследовал окружение — используй знания во всех задачах

Проблема: LLM-агент тратит 40-50% шагов на разведку одного и того же окружения. 10 задач на одной карте = 10 раз искать где что лежит, какие действия доступны, как работают объекты. Exploration cost копится, знания не переиспользуются — каждый агент изобретает велосипед. AutoContext позволяет один раз исследовать окружение (где кухня, что в холодильнике, какие рецепты) и переиспользовать эти знания во всех задачах. Фишка: вводит третий слой контекста — instance-level (факты о конкретном экземпляре), между global rules (как работает мир) и task instructions (что сделать). Агент создаёт структурированный документ через schema с Unknown-метками (явные пробелы в знаниях), систематически заполняет gaps — все последующие агенты работают с готовой картой местности.