Comment ça fonctionne
Les agents commencent par un registre léger et chargent les manifeste de compétences complets uniquement lorsque c'est nécessaire.
Système de compétences progressif
Système de compétences progressif
Des agents IA découvrent et chargeant dynamiquement des expertises spécialisées au besoin, étendant leurs capacités à la demande tout en maintenant le contexte concentré et efficace.
Qu'est-ce que le Système de Compétences Progressives ?
Nos agents IA n'ont pas seulement accès à des outils — ils ont accès à une bibliothèque hiérarchique d'expertise spécialisée appelée Compétences. Contrairement aux approches traditionnelles qui chargent toutes les définitions d'outils dès le départ, notre Système de Compétences Progressives utilise la découverte intelligente et le chargement paresseux pour minimiser l'utilisation du contexte tout en maximisant la capacité.
Expertise de domaine
Chaque compétence contient des motifs éprouvés, des anti-modèles et des connaissances spécifiques au cadre.
Efficacité du contexte
Réduit l’utilisation de jetons de 60 à 70 % tout en maintenant ou en améliorant les taux de réussite des tâches.
Niveaux de divulgation progressive
Les compétences sont chargées en quatre niveaux progressifs, en commençant par des métadonnées minimales et s'étendant vers un contenu exécutable complet.
Contexte actuel
100
jetons
Tout charger en amont4,100
Seul le registre est toujours résident. Tout ce qui est en dessous arrive lors de l’activation d’une compétence, et les documents de référence et scripts uniquement lorsque le travail les appelle réellement.
Exemple de flux de travail
Voyez comment les agents IA utilisent le système de compétences progressives en pratique :
- 01
Tâche reçue
L'agent reçoit la tâche : 'Ajouter une base de données PostgreSQL au projet'
- 02
Découverte des compétences
L'agent répertorie les compétences disponibles et découvre 'backend/database/postgresql'
- 03
Activation des compétences
L’agent charge le manifeste de compétence PostgreSQL (~1500 jetons)
- 04
Expertise appliquée
L'agent planifie avec des modèles PostgreSQL spécifiques et des meilleures pratiques
- 05
Exécution de script
Agent exécute analyse-schema.py pour optimiser la conception de la base de données
- 06
Tâche terminée
Implémentation de base de données prête pour la production avec une qualité de niveau expert
- Réduction des tokens
- 60–70 %
- Temps de chargement du registre
- Moins de 100 ms
- Taux de réussite du cache
- 90 %+
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