ヘルメスのエージェントカンバンはミッションの解体に向いていますか? 小さな作業を細かく割らないでください
ヘルメスエージェント・カンバンは「大規模かつ並行」なミッションに適しており、小さな改造を多くのカードに分割するには適していません。 判断基準はシンプルです。各サブタスクが独立した入力、独立した製品、独立した受容を持つ場合、カンバンに適していると判断されます。 複数の手順を厳密に守り、同じ文書の一括に...
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タスク分割
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AIエージェントのオーバーホールがどんどん混沌としている? まず、受け入れのために3つのステップに分解します
AIエージェントは大幅に刷新され、ますます混沌としていきます。これはツールが悪いからではなく、タスクが大きすぎて受け入れが不明確で、改造の範囲が制御不能だからです。 解決策はモデルを変えることではなく、タスクを「理解、修正、検証」の3つのステップに分けることであり、それぞれのステップには検証可能な結...
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Hermesエージェントは複数のエージェントの協力をどうやって台無しにしないのでしょうか?
複数のHermesエージェントが協力する場合、すべてのタスクを1つのセッションにまとめるのではなく、プロファイルでアイデンティティや設定を分離し、git worktreeでコード変更を分離し、メインセッションはタスクの逆アセンブルと受諾のみを担当するのがベストプラクティスです。これはメモリのストリン...
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なぜAIは長い記事を要約するときにいつも重要なポイントを見落とすのでしょうか? コンテキストウィンドウのせいにせず、まずタスクの逆アセンブルメソッドと出力フォーマットを変更してください
AIが長い記事を要約する本当の理由は、文脈ウィンドウが不足しているからではなく、「本文を読む」「重要なポイントの選別」「出力の整理」という3つのタスクを同時にAIに投げ込むからです。 目標が大きすぎて出力がスペースを必要とする限り、モデルはまず見栄えの良い一般化を示し、本当に重要な節、結論、条件、例...
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AIエージェントとワークフローの違いは何ですか? エージェントが全く必要ない場合
AI Agentとワークフローの最大の違いは名前ではなく、「誰が決定するか」にあります。 ワークフローは、モデルを呼び出すタイミング、メッセージを送るタイミング、テーブルを書くタイミングなど、事前に描いたフローチャートのようなもので、その経路は基本的に固定されています。 エージェントは次に何をするか...
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