В Google научили ИИ-агентов тратить в 50 раз меньше токенов без потери точности

И не просто без потери, а с улучшением точности

В Google научили ИИ-агентов тратить в 50 раз меньше токенов без потери точности

Исследователи из Google и Университета Пердью представили SKILL.state. 

Это новый подход к организации памяти ИИ-агентов. Он позволяет резко сократить размер контекста во время длинных задач и при этом сохранить высокую точность.

Читают прямо сейчас:

Почему короткий промпт может стоить дороже длинного — как устроено накопление контекста у агентов и почему каждый лишний токен истории бьёт по счёту

Как создать AI-агента: пошаговое руководство — как архитектура агента определяет, сколько токенов он тратит на каждом шаге длинной задачи

Claude Code: 6 инструментов и как снизить расход токенов 2026 — практические способы сократить расход токенов на длинных задачах — то, что SKILL.state решает на уровне архитектуры

Вместо всей истории — только текущее состояние

Обычно агент накапливает историю своих действий: предыдущие запросы, ответы, промежуточные рассуждения и результаты. Чем дольше длится задача, тем больше разрастается контекст. А вместе с ним и количество расходуемых токенов.

SKILL.state предлагает другой подход. Агент не хранит всю историю целиком, а постоянно поддерживает структурированное состояние задачи: важные факты, текущий прогресс и данные, которые понадобятся для следующего шага.

Все остальное можно удалить после того, как информация перестала быть полезной. Таким образом, агенту не приходится каждый раз перечитывать собственную историю, чтобы понять, на каком этапе он находится.

94% точности против 84%, в 50 раз меньше токенов

Исследователи проверили подход на задаче, состоящей из 200 последовательных шагов. SKILL.state сохранил 94% точности, потратив около 122 000 токенов.

Для сравнения, агент, который использовал обычное суммирование предыдущей истории, показал результат лишь в 84%, а на выполнение задачи израсходовал около 6,17 млн токенов.

Получается, структурированная память позволила потратить примерно в 50 раз меньше токенов, одновременно улучшив результат.

Большая скидка — 16% на все курсы Практикума

Если вы читаете эту новость, тогда вы точно разбираетесь в технологиях. Стать лучше и зарабатывать больше можно после курсов Практикума — по искусственному интеллекту, анализу данных и программированию.

До 17 сентября на все курсы действует скидка 16%, она применится автоматически при оплате!

В Практикуме есть программы для начинающих и специалистов с опытом, которые хотят обновить знания или освоить новое направление.

Соцсети: Юлия Зубарева
Через год — лучше работа, выше зарплата
В «Яндекс Практикуме» становятся разработчиками с нуля. Выберите язык — веб, Python, Java, C++ — и учитесь. Джуны зарабатывают от 80 000 ₽, мидлы — от 150 000 ₽. Дальше — программы трудоустройства и компенсация, если пойдёте в Яндекс.
Через год — лучше работа, выше зарплата Через год — лучше работа, выше зарплата Через год — лучше работа, выше зарплата Через год — лучше работа, выше зарплата
Вам может быть интересно
easy