Headroom на 80 запусках агента: что получилось с расходом токенов
Недавно увидел ещё один репозиторий с обещанием резко сократить расход контекста у LLM-агентов — Headroom. Я сейчас исследую эту тему на примере SKILL.state и уже писал о первых результатах на Хабре - это были первые инженерные эксперименты; более строгие проверки ещё продолжаются. Так что меня заинтересовал подход headroom и я решил заодно с прочими экспериментами наскоро прогнать Headroom через тот же тестовый стенд. Эта статья — о том, что получилось.
SKILL.state в coding-агентах: меньше истории, но не всегда меньше работы
О чём этот текстЭто рассказ о моём эксперименте: что захотелось попробовать, что получилось и где пришлось пересмотреть свои ожидания. Я не ставлю здесь задачу кого-то обучить или доказать, как правильно устраивать память агентов. Просто захотелось поделиться этим опытом — вместе с результатами, ошибками и вопросами, на которые у меня пока нет ответа.С чего всё началосьНедавно мне попалась статья SKILL.state: Scalable Long-Horizon Agent Skills
