В первой же сцене кажется, что ИИ собрался на генеральную репетицию — и если агент начнёт спорить с базой данных, не бейте его, он просто учится. Airtable представила Superagent — исследовательский инструмент, который не гоняется за автономными звёздами, а собирает команду специализированных агентов и держит над ними чёткий надзор.
Идея проста и изящна: вместо того чтобы позволить каждому агенту жить своей собственной жизнью, центральный оркестратор видит всё — первоначальный план, шаги выполнения и результаты суб-агентов. Получается «кохерентное путешествие», как называет это Хауи Лю — планы строятся, задачи делятся на параллельные потоки и затем аккуратно собираются в единый, очищенный ответ (подробности в оригинальной статье на VentureBeat: https://venturebeat.com/data/airtables-superagent-maintains-full-execution-visibility-to-solve-multi).
Этот подход решает две ключевые проблемы: управление окон контекста и адаптация в ходе исполнения. Если один путь не дал результата, оркестратор понимает это и пробует другой — без повторных глупых ошибок. Superagent использует разные передовые модели для разных задач, но не полагается на них в одиночку: выигрывает структура и порядок.
И ещё урок от Airtable: производительность агентов определяется не столько выбором LLM, сколько качеством данных. Подготовка семантики таблиц, ясность полей и корректные реляционные представления — вот настоящая «специя», без которой агентам сложнее ориентироваться. Поэтому компания делает ставку на комбинацию структурированной базы Airtable и свободноформатного Superagent для задач разного рода.
Что это значит для бизнеса: сначала стройте архитектуру данных, затем внедряйте оркестрацию; без планировщика и видения полного контекста даже самые умные модели рискуют заблудиться. Superagent — напоминание, что размер контекста и порядок в данных важнее модного названия модели.