JavaScript в AI-агентах: код вместо дорогих рассуждений LLM

Современные AI-агенты используют инструменты для действий в реальном мире, но ядро (harness) вокруг LLM сильно влияет на качество и стоимость ответов. Дорогие и долгие рассуждения модели можно частично заменить простым кодом — он точнее, быстрее и дешевле.

Добавление JavaScript-интерпретатора в harness позволяет агенту выполнять детерминированные вычисления скриптом, а не LLM. Это снижает нагрузку на модель и фокусирует её на действительно сложных задачах. В статье разбирается пример для LM Studio и более общая архитектура на LangChain.