Most 'AI Agents' Are Just If-Statements in a Trench Coat

Описание и применение

Автономные агенты с циклом рассуждений часто приводят к непредсказуемому поведению и высоким затратам. Перевод их в линейный пайплайн с фиксированным потоком управления повышает скорость, снижает стоимость и упрощает отладку.

Задача

AI agents built with autonomous reasoning loops often become slow, expensive, and nondeterministic, making them hard to debug and test in production.

Результат

A deterministic pipeline outperformed the autonomous agent on all key metrics: faster execution, lower cost, easier debugging, and reliable regression testing.

Рабочий процесс

• 1. Extract context
• 2. Call relevant tool
• 3. Format response
• 4. Return output

Доказательства

If you can draw the flowchart of what your system does before it runs, you don't have an agent. You have a pipeline.

Источник

A reasoning loop makes many more model calls than a fixed sequence — it thinks, it re-thinks, it reflects, it decides to loop again.

Источник