Планирование с помощью передовых моделей: реализуйте на 90% быстрее с помощью Coding Agent Harness

Каждый серьезный кодирующий агент — Claude Code, OpenCode, Codex, Cline — работает по одной схеме: одна модель планирует, другая модель выполняет. Присоединяйтесь к Варуну Кришне, старшему инженеру по решениям в SambaNova Systems, на тему кодирующих агентов. Варун разработал агентские рабочие процессы, программное обеспечение для развертывания моделей и инструменты оценки LLM в SambaNova, имея опыт развертывания AI/ML в CRM, электронной коммерции, здравоохранении, финансах и других областях в C3.ai. Эта сессия покажет вам, как точно построить разделение планирования/выполнения, сократить ваши затраты на токены до 90% и уйти с вашим собственным кодирующим агентом, нацеленным на SambaNova, до конца сессии. Что вы узнаете 🔹 Как работает разделение планирования и выполнения в ведущих кодирующих агентах 🔹 Почему передача выполнения на быструю специализированную платформу вывода меняет экономику создания с помощью AI 🔹 Как модели обрабатывают слой выполнения в реальном кодирующем агенте 🔹 Как структурирована передача между планированием и выполнением, шаг за шагом 🔹 Как нацелить вашего собственного кодирующего агента на быструю платформу вывода за считанные минуты Почему это важно Большинство команд, работающих с кодирующими агентами, переплачивают или работают с низкой производительностью. Использование передовой модели на каждом этапе дорого и медленно; использование слабой модели для всего снижает качество рассуждений, которое делает агентов полезными. Шаблон кодирующего агента решает эту проблему, соответствуя возможностям модели типу задачи — передовые модели для планирования и суждения, быстрые дешевые модели для высокой объемной работы, которая доминирует в использовании токенов. Поскольку кодирующие агенты переходят от экспериментальных инструментов к повседневным рабочим процессам, это один из самых прямых способов снизить затраты, не затрагивая качество вывода. Кто должен прийти? Разработчики, интегрирующие кодирующие агенты в свои рабочие процессы, AI-инженеры, изучающие экономичные стратегии вывода, и технические лидеры, принимающие решения по инфраструктуре и оценивающие расходы на модели. Предварительный опыт работы с платформами не требуется. Приносите ваши вопросы — мы оставим время для живого вопрос-ответа.