3,583 papers
arXiv:2610.39193 82 29 окт. 2026 г. PRO

GAD (Goal-Aware Dynamic Multi-Agent Collaboration): растущий граф подзадач, где у каждого агента перед глазами исходная цель и условия приёмки

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обычный агент проверяет себя слишком поздно: проверка составляет не больше 14% его действий и всплывает почти в самом конце. Зато доля решённых задач растёт с 36% в группе с наименьшей долей проверки до 74% в группе с наибольшей. Метод GAD позволяет вести долгую задачу как растущий граф подзадач, где у каждой есть цель, условия приёмки и зависимости. Подзадачи агент дописывает сам, когда видит по фактам выполнения, что пора дробить, а правила графа проверяет обычная программа-контроллер, а не ещё одна модель. Задача считается решённой, только когда корень прошёл проверку по исходной инструкции.
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