3,583 papers
arXiv:2512.11143 77 11 дек. 2025 г. PRO

PEP-парадигма: декомпозиция сложных задач на Planner-Executor-Perceptor

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM отлично делает один шаг, но проваливается на длинных проектах. К 10-му шагу забывает что сделала на 2-м, зацикливается, теряет нить. Всё держит «в голове» без внешней структуры — отсюда развал плана. PEP (Planner-Executor-Perceptor) позволяет вести многошаговые проекты автономно — от запуска продукта до карьерного перехода. Разделяешь работу LLM на три роли: планировщик выбирает следующий шаг, исполнитель генерирует артефакты (тексты, чек-листы, код), интерпретатор анализирует результат и обновляет состояние проекта. Цикличность создаёт контрольные точки — модель не полагается на память, а работает с актуальной структурированной информацией.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с