Your agents lack context: Here's how to fix "You're absolutely right!" — Brandon Waselnuk, Unblocked
Brandon Waselnuk från Unblocked visar att AI-agenter ofta saknar kontextförståelse om organisationen, vilket leder till slöseri med beräkningskraft och långsamma processer.
Han demonstrerar att samma prompt utan kontextmotor förbrukade 21 miljoner tokens och tog två timmar längre än med en kontextmotor som bara använde 10,8 miljoner tokens. Problemet växer när team skalas upp från enkel kodkomplettering till parallella agenter — agenter börjar göra fel, letar igenom information ineffektivt och kräver många granskningsrundor. Waselnuk argumenterar att bara att ge agenter tillgång till information räcker inte; de behöver en riktig kontextmotor som kan lösa konflikter, förstå vad som är relevant för just denna teammedlem, och upprätthålla behörigheter.
Sammanfattningen är skriven av Vibekollen utifrån källans egen publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
The exact tools used to port a massive codebase in days #programming #typescript #dev
AI Engineer för 46 min sedan
The Universal Remote Control for AI — Alex Hancock, Block
AI Engineer för 5 tim sedan
MCP Apps: Give the Model Data, Give the User a UI — Dustin Mihalik, Indeed
AI Engineer för 5 tim sedan
It’s Tokens All The Way Down: How RLMs are Different — Kevin Madura, AlixPartners
AI Engineer för 7 tim sedan