MiroThinker v1.0: инструкция по запуску ИИ-агента с 600 вызовами инструментов и контекстом 256К токенов

Когда 128K токенов уже мало

Вы знаете это чувство. Запускаете автономного агента на сложную исследовательскую задачу. Первые 20 шагов идут нормально. Потом агент начинает забывать, что делал в начале. К 50-му шагу он уже полностью потерял нить рассуждений. К 100-му - начинает повторяться или делает абсурдные вещи.

Контекстное окно в 128K токенов, которое еще год назад казалось роскошью, сегодня для серьезных исследовательских задач - тесновато. Особенно когда речь идет о многошаговом анализе, работе с большими документами или сложных цепочках рассуждений.

Что такое MiroThinker и почему он важен сейчас

MiroThinker v1.0 - это не просто еще один автономный агент. Это специализированный исследовательский ИИ, обученный на GAIA бенчмарке (General AI Assistant benchmark) с акцентом на многошаговое рассуждение и работу с инструментами.

Цифры говорят сами за себя:

Ключевое отличие - MiroThinker оптимизирован именно для длинных цепочек действий. Он не просто "помнит" 256K токенов - он эффективно использует этот контекст для планирования на сотни шагов вперед.

Под капотом: как работает 600 вызовов инструментов

Технически, поддержка 600 вызовов - это не магия, а результат трех вещей:

1. Эффективное управление контекстом через hierarchical attention
2. Специализированное обучение с подкреплением на задачах с длинными последовательностями
3. Оптимизированная архитектура инструментов с кэшированием промежуточных результатов

В отличие от обычных агентов, которые "забывают" как пользоваться инструментами после 50-100 вызовов, MiroThinker сохраняет "мышечную память" на инструменты. Он учится комбинировать их более эффективно, создавая своего рода "макросы" из часто используемых последовательностей.

Что нужно для запуска: железо и софт

Здесь начинается самое интересное (и потенциально болезненное). MiroThinker v1.0 с контекстом 256K - не игрушка для слабого железа.

Минимальные требования:

• GPU с 48GB VRAM (например, RTX 6000 Ada или A100 40GB с quantization)
• 64GB оперативной памяти
• Python 3.11+
• CUDA 12.4+ (актуально на 20.01.2026)

Оптимальная конфигурация:

• RTX 6000 Pro Blackwell 96GB (идеально, если есть доступ)
• 128GB RAM
• NVMe SSD для быстрой загрузки весов

Если у вас нет такого железа, есть варианты с quantization (4-битное квантование снижает требования до 24GB VRAM), но с потерей точности на 5-15%.

Пошаговый запуск: от скачивания до первого запроса

1 Установка зависимостей

Сначала создаем виртуальное окружение и ставим базовые зависимости:

python -m venv mirothinker_env
source mirothinker_env/bin/activate  # для Linux/Mac
# или mirothinker_env\Scripts\activate для Windows

pip install torch==2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install transformers==4.45.0 accelerate==0.30.0
pip install mirothinker-agent==1.0.0

2 Загрузка модели

Модель весит примерно 90GB в полной версии. Качаем с HuggingFace:

from mirothinker import MiroThinkerAgent

agent = MiroThinkerAgent.from_pretrained(
    "MiroAI/MiroThinker-v1.0",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    max_context_length=262144  # 256K в токенах
)

Если VRAM меньше 48GB, используем квантованную версию:

agent = MiroThinkerAgent.from_pretrained(
    "MiroAI/MiroThinker-v1.0-4bit",
    device_map="auto",
    load_in_4bit=True,
    max_context_length=262144
)

3 Настройка инструментов

MiroThinker поддерживает 600+ инструментов из коробки. Но для начала достаточно базовых:

# Базовые инструменты для исследовательских задач
from mirothinker.tools import (
    WebSearchTool,
    CodeAnalysisTool,
    DataAnalysisTool,
    DocumentationTool,
    FileSystemTool
)

agent.register_tool(WebSearchTool(api_key="your_key"))
agent.register_tool(CodeAnalysisTool())
agent.register_tool(FileSystemTool(allowed_paths=["/home/research"]))

4 Первый запуск

Теперь можно задать сложную исследовательскую задачу:

task = """
Проанализируй кодбазу в директории /home/research/project. 
Найди все потенциальные уязвимости безопасности. 
Для каждой уязвимости предложи исправление.
Напиши тесты для проверки исправлений.
Создай отчет в формате Markdown.
"""

result = agent.run(
    task=task,
    max_tool_calls=600,
    temperature=0.1,  # низкая для детерминированных задач
    show_progress=True
)

print(result["final_answer"])
print(f"Использовано вызовов инструментов: {result['tool_calls_used']}")
print(f"Использовано токенов контекста: {result['tokens_used']}")

Реальные примеры: где MiroThinker бьет конкурентов

Пример 1: Анализ научной статьи с поиском по связанным работам

Задача: "Прочитай PDF с новой статьей по трансформерам. Найди все цитируемые работы. Для каждой проверь, есть ли более свежие версии или критические ответы. Создай аннотированную библиографию."

Обычный агент с 128K контекстом: справится с PDF, но забудет половину цитат к моменту поиска обновлений. Остановится на 80-100 вызовах инструментов.

MiroThinker: держит в контексте весь PDF + все найденные связанные работы + историю поиска. Легко делает 300+ вызовов (поиск, анализ, сравнение).

Пример 2: Рефакторинг большой кодбазы

Задача из статьи про мульти-агентную IDE: "Проанализируй проект на 500 файлов. Выдели общие паттерны. Предложи архитектурные улучшения. Реализуй рефакторинг для 10 самых проблемных модулей."

Здесь 256K контекста критически важен. Агент должен одновременно помнить структуру всего проекта, детали конкретных файлов и план рефакторинга.

Проблемы и подводные камни

MiroThinker v1.0 - не идеален. Вот с чем вы столкнетесь:

• Скорость генерации: 256K контекст = медленный inference. Первый токен может идти 2-3 секунды. Для длинных задач это нормально, для диалога - нет.
• Потребление памяти: Пиковое использование VRAM может достигать 44-46GB даже при заявленных 48GB. Имейте запас.
• Стоимость обучения: Если захотите дообучить под свои задачи - подготовьте $20-50K на GPU-часы. Это не Llama 3.1 8B.
• Специализация: MiroThinker отлично справляется с исследовательскими задачами, но mediocre в творческих. Не ждите от него шедевров поэзии.

Еще один нюанс: инструменты. 600 вызовов - это круто, но если ваши инструменты медленные (например, API с rate limiting), агент будет простаивать. Оптимизируйте инструменты перед запуском сложных задач.

Кому подойдет MiroThinker v1.0

Берите, если:

• Занимаетесь исследованиями (научными или market research)
• Нужно анализировать большие кодбазы или документацию
• Есть доступ к серьезному железу (или бюджет на облачные инстансы с GPU)
• Работаете над задачами, которые требуют 100+ последовательных шагов
• Устали от ограничений облачных API (лимиты токенов, вызовов, конфиденциальность)

Не берите, если:

• Нужен быстрый чат-бот или код-ассистент (возьмите Mistral Devstral 2)
• Железо слабее RTX 4090 24GB
• Работаете с простыми задачами (до 20 шагов)
• Нет времени на настройку и отладку

Альтернативы на 20.01.2026

Если MiroThinker не подошел, посмотрите на:

1. GPT-5-high с 512K контекстом: Дорого ($120 за 1M токенов), но максимальное качество. Лимит в 100 вызовов инструментов за запрос.
2. Claude 4 Pro: 200K контекста, отличное качество рассуждений. 50 вызовов инструментов, дороже GPT-5.
3. Qwen 2.5 72B с расширенным контекстом: 128K локально, бесплатно. Хорош для браузерных задач, но не дотягивает до MiroThinker в исследовательских.
4. Собственный агент на базе Llama 3.1 405B: Если есть ресурсы и экспертиза для дообучения. Дорого, но максимальная кастомизация.

Интересный компромисс: использовать MiroThinker для планирования и анализа, а более легкие модели (вроде тех, что в статье про LLM для кодирования) для исполнения.

Что будет дальше: MiroThinker v2.0 и не только

По слухам (неподтвержденным на 20.01.2026), в разработке уже находится v2.0 с:

• Контекстом 1M токенов
• Поддержкой мультимодальности (анализ изображений, графиков, схем)
• Встроенной системой верификации результатов (агент проверяет сам себя)
• Оптимизациями для работы на потребительском железе (с quantization без потерь)

Но даже текущая v1.0 - это серьезный инструмент для тех, кто работает с действительно сложными задачами. Не тем, что решаются за 5 промптов в ChatGPT. А тем, что требуют дней работы аналитика или исследователя.

Последний совет: начните с малого. Возьмите задачу, которая сейчас занимает у вас 2-3 часа. Поручите ее MiroThinker. Сравните результат. Если качество сопоставимо с человеческим (а на исследовательских задачах часто так и есть), масштабируйтесь.

И помните: 600 вызовов инструментов - это не цель, а средство. Настоящая ценность не в количестве шагов, а в том, что агент не теряет нить рассуждений на сотом шагу. Что он помнит, зачем начал, куда движется и как все части задачи связаны между собой.

В этом и есть магия 256K контекста. Не просто "больше текста", а целостное понимание сложной проблемы от начала до конца.