На фоне быстрого роста AI-агентов и сложных задач в индустрии появился новый инструмент — EnCompass. Он автоматизирует повторные попытки, клонирование сессий и поиск путей, что раньше требовало много времени и ручной работы.
Результат — сокращение объема кода почти на 82 % и увеличение точности решений на 15-40 %. Всё это достигается за счет использования стратегий поиска и маркировки ключевых точек внутри программ — так называемых "branchpoints". Чем больше и лучше настроить такие точки, тем выше шанс найти оптимальный путь исполнения.
Исходное желание было: сделать AI более устойчивым к ошибкам и быстрее добираться до результата. Исследователи обнаружили, что это особенно важно при внедрении AI в реальный софт — например, управление большими кодовыми библиотеками или разработка экспериментальных решений. Сейчас фреймворк активно тестируют, и первые результаты показывают рост эффективности.
В будущем EnCompass собираются расширить на более сложные, многомодельные задачи и интегрировать его в системы, где AI взаимодействует с человеком. Главный тренд — отделять логику программирования и управления поиском, чтобы процессы становились проще и надежнее. В индустрии уже чувствуется: кто научится правильно искать и исправлять ошибки, тот сможет выиграть в пилотных проектах и масштабировании AI.